1. Ubuntu・Windows 10 の dual boot

昨年度にGPU 使用の Deep Learning を断念していました。

ビッグデータを CPU のみで扱えるよう調整して計算していたのですが、これでは少し情けない。時代に追いつくべく、ひと段落したところで環境を整えることに。

といっても、クラウド使用ではなく、まずはローカルで（InfraWorks でも表示の改善を期待しています）。Ubuntu + Docker + nvidia-docker + Deep Water を目指します。Ubuntu は Win10 との dual boot を予定。

まずは Ubuntu 16.04 LTS のインストールから。
ドライブは別にします。余っていた mSATA SSD を 2.5インチに変換し、SATA接続（ケースに2.5インチ用ベイが余っていた。しかも Power ボタン付き。）
これに Ubuntu を入れます。

1. Win10 上でUbuntu 16.04 iso を DL
2. unetbootin-windows　でブートローダーつけて起動用 USB 作成
3. Ubuntu を USB から直接起動
4. IP等ネット周り設定
5. 動作確認後、mSATA SSD にブートローダー、OSインストール
6. BIOSで Ubuntu SSD の起動順位を Win10 SSD より上位に設定
7. 起動確認
   2.5インチ用Powerボタンonで、ローダー経由の Ubuntu 自動起動（Ubuntu ・ Windows 10 選択可）
   2.5インチ用Powerボタンoffで、ローダー経由せずに Windows 10 起動
8. 「Ubuntu ソフトウェア」「更新」「インストール」でOSを含め最新に更新―再起動

次に GPU を 認識させます。

1. 「システム設定」「ソフトウェアとアップデート」「追加のドライバー」より NVIDIA　GPU ドライバインストール
2. 再起動後にGPU確認 $ nvidia-smi

これで Ubuntu 上で 古い NVIDIA GeForce GTX480 を認識しました。

続く。


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20180404追記

Win10に戻ると時間がズレます。
Ubuntu 側も local で合わせておきましょう。

$ sudo timedatectl set-local-rtc true