holoscan-install-debian

Holoscan 5.x Debian のインストール

リリースとプラットフォームの確認

このスキルはHoloscan SDK 5.xを対象としています。アーティファクトを選ぶ前に、指定された 5.x リリースを選択してください。そのリリースのリリースノートと、対応するSDK のインストールガイドを確認してください。ドキュメントのバージョンは 5.x を選択してください。バージョンが指定されていないページには、4.x の情報が記載されている場合があります。未リリースのチェックアウトの場合は、そのチェックアウトの docs/sdk_installation.mdx と DEVELOP.md を使用してください。Early Access のバイナリコマンドは予定されているアーティファクトを説明しているため、インストール前に、該当するリリースで公開済みかどうかを確認してください。利用できない場合は、その状況を説明し、holoscan-install-source を案内してください。指定された 5.x バージョンは維持してください。

5.0 のアーティファクト一式は、CUDA 13 と x86_64 または arm64 の dGPU システムを対象としています。ネイティブパッケージは Ubuntu 24.04 を使用し、ホイールは glibc 2.39 および通常の CPython 3.12～3.14 を使用します。この対応状況に変更がないか、選択したリリースを確認してください。この一式には CUDA 12 版や、Tegra/iGPU 用の個別アーティファクトはありません。CUDA 12 のサポートを報告しているドライバーで CUDA 13 をインストールする場合は、互換性の評価またはドライバーのアップグレードが必要です。nvidia-smi の CUDA フィールドはドライバーの対応能力を示すものであり、インストール済みのツールキットのバージョンではありません。このフィールドだけで互換性を推測しないでください。

パッケージを選択して入手可能か確認する

この方法では、/usr 以下に C++ ライブラリ、ヘッダー、CMake 設定、C++ サンプルをインストールします。Python バインディングには、別途 holoscan-install-wheel を使用します。予定されているアーティファクト一式での対応対象は Ubuntu 24.04 x86_64 および SBSA arm64 です。SBSA は Tegra/iGPU 対応を意味するものではありません。

目的	パッケージ
SDK 全体	holoscan
コアライブラリのみ	holoscan-core
オプションのモジュール	holoscan-vision、holoscan-visualization、holoscan-inference

/etc/os-release、uname -m、nvidia-smi、既存のパッケージを確認してください。必要に応じて CUDA APT リポジトリを設定するには、Holoscan Downloads にあるリリース固有のネットワーク／ローカルインストーラーを使用してください。適切な方として ubuntu2404/x86_64 または ubuntu2404/sbsa を選択し、公開されているリリース固有のインストーラー手順とパッケージ名を使用してください。

リポジトリの設定が承認されたら、メタデータを更新して候補を確認してください。

sudo apt update
apt-cache policy holoscan holoscan-core holoscan-vision holoscan-visualization holoscan-inference
apt-cache madison holoscan holoscan-core

指定された 5.x リリースに対応する正確な APT バージョンを選択してください。4.x の候補は、利用可能な 5.x パッケージではありません。すべてのオプションモジュールを同じ Core リリースに揃えてください。インストール前に、依存関係の変更をプレビューしてください。

# APT_VERSION is the exact available 5.x Debian version, including its revision.
apt-get --simulate install "holoscan=${APT_VERSION}"

Core のみの場合は、holoscan-core に置き換えてください。選択したオプションのモジュールパッケージを、対応するバージョンで追加してください。適用する前に、シミュレーションされたトランザクションで削除や既存の 4.x インストールが提案されていないか確認してください。 シミュレーションに失敗した場合、または要求された範囲外の変更が提案された場合は、停止し、失敗したコマンド／出力または競合する変更を報告してください。競合を解消するか、範囲を拡大する承認を得てからインストールしてください。既存の 4.x インストールがあるだけでは、ユーザーが要求したアップグレードを妨げる理由にはなりません。

シミュレーションされたトランザクションに問題がなければ、選択したパッケージ一式をインストールしてください。

sudo apt install "holoscan=${APT_VERSION}"

C++ サポートの確認

dpkg-query -W 'holoscan*'
dpkg -L holoscan-core-cuda-13

サフィックスのないコンポーネントパッケージでは、holoscan-core-cuda-13 などの CUDA 13 ネイティブパッケージが選択されます。インストール済みのバージョンとファイル一覧を確認してください。 パッケージのファイル一覧を使って、システムのライブラリ階層内にインストールされた hello_world/cpp/hello_world と hello_core/cpp/hello_core の実行ファイルを見つけてください。 これらを実行し、Hello Holoscan! と holoscan core sample complete が出力されることを確認してください。 インストール済みの hello_world のソースと CMakeLists.txt を使い、ユーザーが書き込み可能なビルドディレクトリで小規模なコンシューマービルドを行い、find_package(holoscan) と holoscan::core ターゲットを確認してください。まず cmake --version が 4.0 以上を示すことを確認してください。Ubuntu 24.04 のデフォルトの CMake 3.28 では、コンシューマーを構成できません。 古い /opt/nvidia/holoscan/lib パスをエクスポートするのではなく、パッケージの内容を確認してください。見つからないサンプルパッケージは、検証上の不足として記録してください。

Core では CUDA の開発用依存関係が宣言されています。Vision では CV-CUDA ランタイムが提供され、Inference では TensorRT 10 ランタイムライブラリが推奨されています。完全なサポートを主張する前に、アプリケーションで選択されたモジュールと依存関係を確認してください。 インストール済みパッケージのバージョン、C++ の確認内容、未テストの GPU／モジュール経路を報告してください。 Python のインポートが求められた場合は、C++／Python パッケージの分割について説明し、同じ SDK リリースのホイールを使ったワークフローを利用してください。