holoscan-install-debian

โดย nvidia

ติดตั้ง Holoscan SDK บน Ubuntu โดยตรงผ่าน apt ใช้สำหรับการติดตั้ง C++ บน Ubuntu; จับคู่กับ /holoscan-install-wheel สำหรับ Python

npx skills add https://github.com/nvidia/skills --skill holoscan-install-debian

Holoscan Debian/apt Installation

Purpose

Install the Holoscan SDK C++ runtime + headers on Ubuntu using NVIDIA's apt repo, selecting the right holoscan-cuda-* package for the host's CUDA driver and verifying with the bundled C++ examples.

Prerequisites

  • Ubuntu x86_64 (22.04 / 24.04) or ARM64 (Jetson / IGX) with an NVIDIA GPU and working driver (nvidia-smi).
  • sudo and network access to developer.download.nvidia.com and docs.nvidia.com.
  • cuda-keyring package (Step 2 installs it if missing).

Limitations

  • No Python bindings from apt — pair with /holoscan-install-wheel if the user needs Python.
  • Ubuntu-only. Other distros must use the container or wheel install.
  • Package variant must match the host CUDA driver (holoscan-cuda-12 vs holoscan-cuda-13); wrong variant → "CUDA driver version is insufficient".

Step 0: Consult the Official Install Instructions

Fetch the Debian/apt section of https://docs.nvidia.com/holoscan/sdk-user-guide/sdk_installation.html before installing. Extract:

  • Exact package names (holoscan-cuda-12, holoscan-cuda-13, holoscan)
  • Supported Ubuntu versions
  • The cuda-keyring URL for the right distro

If the doc disagrees with anything below, the doc wins.

Determine OS version and CUDA variant if not already known — run in parallel:

lsb_release -a 2>/dev/null || cat /etc/os-release
nvidia-smi 2>&1 | head -5

CUDA variant rule — pick the apt package:

nvidia-smi CUDA VersionPackage
13.x+holoscan-cuda-13
12.x (on IGX)holoscan
12.x (not on IGX)holoscan-cuda-12
12.x (nvgpu)holoscan-cuda-12

Step 1: Prerequisites Check

dpkg -l | grep cuda-keyring
dpkg -l | grep -E "holoscan-cuda-(12|13)|^ii  holoscan "
apt-cache show holoscan-cuda-13 holoscan-cuda-12 2>/dev/null | grep -E "^(Package|Version)"

Decision rules based on what Step 1 found:

  • Skip the keyring step if cuda-keyring is already installed.
  • Skip apt-get update if the repo is already configured and the package is visible in apt-cache show.
  • Skip Step 2 entirely and proceed directly to Step 3 if the correct package variant is already installed (e.g. holoscan-cuda-12 when targeting cu12).

Step 2: Install

Skip this step if the package is already installed (detected in Step 1) or if user is on IGX platform.

# If cuda-keyring missing (adjust ubuntu2204/ubuntu2404 as needed) and not on IGX platform:
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2404/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb && sudo apt-get update

sudo apt-get install -y holoscan-cuda-12   # or holoscan-cuda-13

Step 3: Verify

Set the env once for the rest of this step, then run the three C++ checks:

HS=/opt/nvidia/holoscan
export LD_LIBRARY_PATH=$HS/lib
export HOLOSCAN_INPUT_PATH=$HS/data
ulimit -s 32768

ls $HS/examples/{hello_world,tensor_interop,video_replayer}/

# hello_world — expected: "Hello World!"
$HS/examples/hello_world/cpp/hello_world

# tensor_interop — expected: tensors doubling each pass, "Graph execution finished."
# If "CUDA driver version is insufficient": swap package variant:
#   sudo apt-get remove -y holoscan-cuda-13 && sudo apt-get install -y holoscan-cuda-12
$HS/examples/tensor_interop/cpp/tensor_interop

# video_replayer (10 frames, headless) — expected: Vulkan selects NVIDIA GPU, "Graph execution finished."
# Always run headless: works with or without a display, avoids GUI failure modes over SSH.
ls $HS/data/racerx 2>/dev/null || sudo $HS/examples/download_example_data
python3 -c "
c=open('$HS/examples/video_replayer/cpp/video_replayer.yaml').read()
c=c.replace('count: 0','count: 10').replace('repeat: true','repeat: false').replace('realtime: true','realtime: false')
c=c.replace('  width: 854','  headless: true\n  width: 854')
open('/tmp/vr.yaml','w').write(c)"
$HS/examples/video_replayer/cpp/video_replayer --config /tmp/vr.yaml

Step 4: Give the User the Reusable Env Snippet

Once verified, share this snippet with user and suggest adding it to their shell startup file (e.g., ~/.bashrc) if they want it to persist across sessions:

export LD_LIBRARY_PATH=/opt/nvidia/holoscan/lib:${LD_LIBRARY_PATH}
export HOLOSCAN_INPUT_PATH=/opt/nvidia/holoscan/data
ulimit -s 32768

Then offer next steps:

  • Add Python support: /holoscan-install-wheel
  • Explore examples: ls /opt/nvidia/holoscan/examples/
  • Walk through a specific example: /explain-example
  • Start building a custom Holoscan application

Troubleshooting

  • python3 -c "import holoscan" fails after apt install. Expected — the Debian package has been C++ only since v3.0.0. Run /holoscan-install-wheel to add Python bindings.
  • "CUDA driver version is insufficient" when running an example. Wrong package variant. Re-check nvidia-smi CUDA Version and swap variants: sudo apt-get remove -y holoscan-cuda-13 && sudo apt-get install -y holoscan-cuda-12 (or vice versa).
  • E: Unable to locate package holoscan-cuda-12. cuda-keyring not installed or repo not yet pulled. Run the keyring + apt-get update block in Step 2 (adjust ubuntu2204/ubuntu2404 to match the host).
  • Segmentation fault when launching an example. ulimit -s 32768 not set in the current shell. Prepend it to the command (Step 3 pattern).
  • error while loading shared libraries: libholoscan_core.so. LD_LIBRARY_PATH is unset. Use the env snippet from Step 4 — export LD_LIBRARY_PATH=/opt/nvidia/holoscan/lib.
  • video_replayer can't find data. Set HOLOSCAN_INPUT_PATH=/opt/nvidia/holoscan/data, or run sudo /opt/nvidia/holoscan/examples/download_example_data to fetch the racerx dataset.

Skills เพิ่มเติมจาก nvidia

compileiq-debug
nvidia
ใช้เมื่อมีบางอย่างผิดปกติ: Search() ค้าง, การประเมินทั้งหมดคืนค่า INVALID_SCORE, คะแนนไม่ดีขึ้น, ทุกคอนฟิกคืนค่าเลขเดียวกัน, ข้อผิดพลาด ptxas…
create-github-pr
nvidia
สร้างคำขอดึงข้อมูล GitHub โดยใช้ gh CLI ใช้เมื่อผู้ใช้ต้องการสร้าง PR ใหม่ ส่งโค้ดเพื่อตรวจสอบ หรือเปิดคำขอดึงข้อมูล คำหลักที่ใช้เรียก -…
nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep
nvidia
สแกน issue อื่นๆ ที่เปิดอยู่เพื่อค้นหาว่า PR ที่กำหนดอาจแก้ไขหรือทำให้เสียโดยไม่ได้ตั้งใจ แสดงผลโอกาสในการแก้ไขที่เกี่ยวข้องและความเสี่ยงที่ขัดแย้งกันพร้อมไฟล์:บรรทัด…
fhir-basics
nvidia
สอนให้เอเจนต์เข้าใจการทำงานของ FHIR R4 API ทรัพยากรที่มีให้ วิธีค้นหาด้วยพารามิเตอร์ค้นหา และวิธีแยกวิเคราะห์รูปแบบการตอบกลับทั้งหมดอย่างถูกต้อง…
compileiq-validate-result
nvidia
ใช้หลังจากที่การค้นหาเสร็จสิ้น และก่อนที่จะอ้างสิทธิ์การเร่งความเร็วหรือจัดส่ง ACF โหลดไฟล์ CSV dump_results แยกผู้สมัคร K อันดับแรก (วัตถุประสงค์เดียว)…
changelog-audit
nvidia
ตรวจสอบ Warp CHANGELOG.md ก่อนปล่อย: กู้คืนรายการที่สูญหาย จัดเรียงตามผลกระทบต่อผู้ใช้ ปรับปรุงภาษาในรายการ จัดบรรทัด และ (ในโหมดสาขาปล่อย) เปรียบเทียบการเพิ่มเวอร์ชัน…
maintain-dynamic-plugins
nvidia
ดูแล NeMo Relay dynamic plugin loaders, manifests, Rust native SDKs, gRPC worker protocol, Python worker SDK, เอกสาร, การทดสอบ และความครอบคลุมของเวิร์กโฟลว์การเผยแพร่
dgx-diagnose
nvidia
วินิจฉัยปัญหาทั่วไปของ DGX Station GB300 — CUDA ล่ม, การกำหนดเป้าหมาย GPU ผิด, บั๊กคอนเทนเนอร์ vLLM/SGLang, ปัญหาสถานะ MIG, ข้อผิดพลาด NVLink/Fabric Manager,…