update : 2024.06.15

아래와 같이 repository 이름을 owner 이름과 동일하게 만들어주시면 되고,

반드시 Add a README file 추가해주시길 바랍니다.

그럼 아래와 같이 첫 멘트를 담은 README.md가 만들어집니다!

입맛에 맞추어 코드를 수정해서 profile에 들어가면 아래와 같이 표시됩니다!

이렇게 README.md에 들어간 내용이 profile 상단에 노출되는 것을 확인할 수 있습니다!

Updates  : 2024.04.25

Contents : Linux 환경 위에서 Nsight Systems 그리고 Compute 설치 및 세팅

                   Install and set Nsight Systems on Docker or Linux 

"The English guide is embedded in italics throughout the document."

# NVIDIA Nsight Systems 설치
# To install NVIDIA Nsight Systems, execute the following commands:
wget https://developer.nvidia.com/downloads/assets/tools/secure/nsight-systems/2024_1/nsightsystems-linux-public-2024.1.1.59-3380207.run
bash nsightsystems-linux-public-2024.1.1.59-3380207.run

# To uninstall the Nsight Systems 2023.4.1, please delete "/opt/nvidia/nsight-systems/2023.4.1"

# 만약 nsys 명령어가 설치 후 작동하지 않는다면,
# if nsys command not found,
echo 'export PATH="$PATH:/opt/nvidia/nsight-systems/2024.1.1/bin"'
source ~/.bashrc

# 만약 실행이 이상하다면 아래 명령어를 통해 확인해보세요
# To check the environment status:
nsys status --environment

# NVIDIA Nsight Compute 설치
# download install file from NVIDIA Nsight Compute

# 전체 roofline 차트를 보기 위해 compute 설정을 하는 방법입니다
# To view comprehensive roofline charts, modify the configuration file:

path : /root/Documents/NVIDIA Nsight Compute/2023.1.0/Sections/SpeedOfLight_Hierarchical*RooflineChart.section

# 아래와 같은 위치에 그 아래 코드 부분 추가
# Add the following code block after the existing one:

Identifier: "SpeedOfLight_HierarchicalTensorRooflineChart"
DisplayName: "GPU Speed Of Light Hierarchical Roofline Chart (Tensor Core)"
Extends: "SpeedOfLight"
Description: "High-level overview of the utilization for compute and memory resources of the GPU presented as a roofline chart."
Order: 12
Sets {
  Identifier: "roofline"
}

Sets {
  Identifier: "full"
}

[pdb, ncu 사용해서 trace & flops, bw 확인]
Using Nsight Compute with Python Debugger (pdb)

# ps -fA 로 현재 사용중인 사람 확인
# import pdb; pdb.set_trace()
# ctrl + k + c / ctrl + k + u 활용