Ubuntu20.04 Wifi設定（コマンドラインから）

Network

Netplan +Networkmanagerを使用して、Ubuntu20.04のWifi設定をコマンドライン行った。使用しているのは20.04だが、18.04でも可能。

準備

対象PCにNetplanをインストールする。おそらく標準でインストールされているので必要ないかもしれない。

$ sudo apt update
$ sudo apt install netplan.io network-manager

Netplanについて

Ubuntuにおいてsystemd-networkdかnetwork-managerがNetworkの設定や管理などなどを行っている。ただ、もっとわかりやすく設定をおこないたい、ということでNetplanが生まれた。注意点としてはNetplanはsystemd-networkdかnetwork-managerの設定ファイルを生成するのみで、実際に仕事をしているのはsystemd-networkdかnetwork-managerである。

Netplanでの設定はyamlファイルで書き、それを/etc/netplanディレクトリにおいて、netplan applyコマンドで適用する。

設定

今回は以下のような設定を行う。

  • Wifiを接続する。
  • 固定IP＆DHCPを設定する。

wifiデバイスが接続されていることの確認

下記コマンドを行う。wl…というような名前のデバイスが見つかればOK。このデバイス名はのちほど使用する。 （命名はudevというデーモンが行っている。環境によって名前は異なってくる。）

$ ip a
~~~~
7: wlan0:  mtu 1500 qdisc mq state UP group default qlen 1000
    link/ether xx:xx:xx:xx:xx:xx brd ff:ff:ff:ff:ff:ff

アクセスポイントの検出

下記コマンドでアクセスポイントを検出する。目的としているものが見つかればOK。

$ nmcli d wifi list
IN-USE  SSID          MODE   CHAN  RATE       SIGNAL  BARS  SECURITY  
*       XXXXXXXXXXX  Infra  6     16 Mbit/s  100     ▂▄▆█  WPA1 WPA2

Netplan用yamlファイルの記述

下記のようにファイルを記載する。内容は次のように変更する。

  • "wlan0"を自分のWifiデバイス名に置き換える。
  • DHCPを使用しない場合は"dhcp4: false"とする。
  • addresses: は設定したい固定IPアドレスにする。下記だと"192.168.11.101/24"に設定される。
  • XXXXXXXXXXXは自分のSSIDに変更する。
  • xxxxxxxxxxxは自分のパスワードに変更する。
$ sudo vim /etc/netplan/99-manual.yaml

network:
  version: 2
  renderer: NetworkManager
  wifis:
    wlan0:
        dhcp4: true
        addresses: [192.168.11.101/24]
        access-points:
            XXXXXXXXXXX:
                password: "xxxxxxxxxxx"

設定の適用

下記コマンドで適用する。再起動は必要ない。（ただし、設定をやり直したりすると再起動が必要な場合がある。）

$ sudo netplan apply

確認

下記コマンドでIPが振られていることを確認する。(192.168.11.6/24はDHCPで振られたもの。)

ちなみにSSHでは6でも101でもどちらでもアクセスできる。

$ ip a
~~~~
7: wlan0:  mtu 1500 qdisc mq state UP group default qlen 1000
    link/ether xx:xx:xx:xx:xx:xx brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    inet 192.168.11.6/24 brd 192.168.11.255 scope global dynamic noprefixroute wlan0
       valid_lft 169127sec preferred_lft 169127sec
    inet 192.168.11.101/24 brd 192.168.11.255 scope global secondary noprefixroute wlan0
       valid_lft forever preferred_lft forever

外部ネットワークに接続されているかはpingとばしたり、apt updateしてみると良い。

JetsonNano起動高速化

JetsonNanoの起動を高速化する。 Systemdサービスで不要なものを止めて起動を高速化してみる。 結果としては倍以上高速化することができた。

制限事項

今回計測するのはKernelが起動してから、初期化処理が終わるまでです。 実際にはその前にBIOSなど（L4TだとBootROMやCboot）が入るので、電源ONからの起動時間は表記+10秒程度はかかっています。

使ったイメージ

Jetpack 4.4イメージを使用した。ただし、パッケージなどいろいろと追加で入れているので参考まで。

developer.nvidia.com

ユースケース

自分の使用方法は下のような感じなので、最低限これができる用になればいい。ほかはすべて止める。

現状確認

下のコマンドで起動にかかる時間が調べられる。

$ systemd-analyze 
Startup finished in 7.068s (kernel) + 4.819s (userspace) = 11.887s
graphical.target reached after 4.799s in userspace

現状は11.9秒ほどかかっている模様。

GUI→CLI起動へ変更

CLI起動へ変更する。結果は以下の通り。

$ sudo systemctl set-default multi-user.target
$ sudo rebot

~~~ after rebot ~~~

$ systemd-analyze 
Startup finished in 1.743s (kernel) + 7.076s (userspace) = 8.820s
multi-user.target reached after 7.053s in userspace

8.8秒まで短縮された。2.9秒の改善。

解析

以下のコマンドでサービスのうち、起動処理のクリチカルチェインがわかる。 見方としては、＠の後ろに書いてある時間がそのサービスが起動開始した時間、+の後ろに書いてある時間が起動にかかった時間である。ちなみに.targetはそれに必要なサービスを集めたものなので、それ自体に処理は存在しない。（例えばmulti-user.target はCLI起動に必要なサービスを集めたもの。Networkなどが含まれる。）

$ systemd-analyze critical-chain
The time after the unit is active or started is printed after the "@" character.
The time the unit takes to start is printed after the "+" character.

multi-user.target @7.053s
└─networkd-dispatcher.service @1.247s +5.805s
  └─basic.target @1.049s
    └─sockets.target @1.049s
      └─snapd.socket @1.043s +5ms
        └─sysinit.target @1.038s
          └─systemd-timesyncd.service @821ms +217ms
            └─systemd-tmpfiles-setup.service @701ms +65ms
              └─local-fs.target @692ms
                └─local-fs-pre.target @692ms
                  └─keyboard-setup.service @443ms +248ms
                    └─systemd-journald.socket @433ms
                      └─system.slice @429ms
                        └─-.slice @417ms

見てみるとnetworkd-dispatcher.serviceが5.8秒と大きく足を引っ張っていそう。これをどうにかできないか考える。

networkd-dispatcher.serviceって何ぞ?

下記コマンドでサービスの説明や状態が確認できる。 "Dispatcher daemon for systemd-networkd"らしい。わからん。

$ systemctl status networkd-dispatcher.service
● networkd-dispatcher.service - Dispatcher daemon for systemd-networkd
   Loaded: loaded (/lib/systemd/system/networkd-dispatcher.service; enabled; vendor preset: enabled)
   Active: active (running) since Thu 2021-01-14 22:08:56 JST; 31min ago
 Main PID: 3991 (networkd-dispat)
    Tasks: 2 (limit: 4174)
   CGroup: /system.slice/networkd-dispatcher.service
           └─3991 /usr/bin/python3 /usr/bin/networkd-dispatcher --run-startup-triggers
...

どうやらPython3で/usr/bin/networkd-dispatcherを実行しているらしい。中身を見ると、Wifiの設定やリゾルバの設定などを行っていた。以下はNetworkManagerの説明だが、DispacherはNetwork接続時に実行するプログラムを管理するためのものである模様。

wiki.archlinux.jp

また、これはsystemd-networkd用のサービスである。今回はNetworkManagerに統一するので停止してしまう。

$ sudo systemctl disable networkd-dispatcher.service
Removed /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/networkd-dispatcher.service.
$ sudo rebot

~~~ after rebot ~~~

$ systemd-analyze 
Startup finished in 1.833s (kernel) + 4.640s (userspace) = 6.473s
multi-user.target reached after 4.614s in userspace

6.5秒まで短縮した。2.3秒の短縮。

個別にサービス停止

これ以降は大きな差がなかったので、すべてのサービスを見て不要なものは停止する。

$ systemctl -t service
UNIT                      LOAD   ACTIVE SUB     DESCRIPTION
alsa-restore.service      loaded active exited  Save/Restor
apport.service            loaded active exited  LSB: automa
avahi-daemon.service      loaded active running Avahi mDNS/
console-setup.service     loaded active exited  Set console
containerd.service        loaded active running containerd 
cron.service              loaded active running Regular bac
dbus.service              loaded active running D-Bus Syste
getty@tty1.service        loaded active running Getty on tt
grub-common.service       loaded active exited  LSB: Record
haveged.service           loaded active running Entropy dae
kerneloops.service        loaded active running Tool to aut
keyboard-setup.service    loaded active exited  Set the con
kmod-static-nodes.service loaded active exited  Create list
ModemManager.service      loaded active running Modem Manag
networking.service        loaded active exited  Raise netwo
NetworkManager.service    loaded active running Network Man
nv-l4t-usb-device-mode.service loaded active exited  Config
nvargus-daemon.service    loaded active running Argus daemo
nvgetty.service           loaded active running UART on tty
nvmemwarning.service      loaded active running Display Low
nvphs.service             loaded active running PHS daemon
nvs-service.service       loaded active running NVS-SERVICE
polkit.service            loaded active running Authorizati
resolvconf.service        loaded active exited  Nameserver 
rpcbind.service           loaded active running RPC bind po
rsyslog.service           loaded active running System Logg
serial-getty@ttyGS0.service loaded active running Serial Ge
serial-getty@ttyS0.service loaded active running Serial Get
setvtrgb.service          loaded active exited  Set console
snapd.seeded.service      loaded active exited  Wait until 
speech-dispatcher.service loaded active exited  LSB: Speech
ssh.service               loaded active running OpenBSD Sec
systemd-journal-flush.service loaded active exited  Flush J
systemd-journald.service  loaded active running Journal Ser
systemd-logind.service    loaded active running Login Servi
systemd-modules-load.service loaded active exited  Load Ker
systemd-random-seed.service loaded active exited  Load/Save
systemd-remount-fs.service loaded active exited  Remount Ro
systemd-resolved.service  loaded active running Network Nam
systemd-sysctl.service    loaded active exited  Apply Kerne
systemd-timesyncd.service loaded active running Network Tim
systemd-tmpfiles-setup-dev.service loaded active exited  Cr
systemd-tmpfiles-setup.service loaded active exited  Create
systemd-udev-trigger.service loaded active exited  udev Col
systemd-udevd.service     loaded active running udev Kernel
systemd-update-utmp.service loaded active exited  Update UT
systemd-user-sessions.service loaded active exited  Permit 
ubuntu-fan.service        loaded active exited  Ubuntu FAN 
user@1000.service         loaded active running User Manage
whoopsie.service          loaded active running crash repor
wpa_supplicant.service    loaded active running WPA supplic
  • alsa-restore.service: サウンド。停止。
  • apport.service: クラッシュ時のログ収集。残す。
  • avahi-daemon.service: ローカルネットワーク上のサービス検出（プリンタとか）。停止。
  • console-setup.service: コンソールの設定。サービスでわざわざ設定しなくても大丈夫では？停止。
  • containerd.service: Dockerの関係者。残す。
  • cron.service: プログラムなどを自動実行。停止。
  • dbus.service: Dbus。残す。
  • getty@tty1.service: TTY。残す。
  • grub-common.service: grubのなにか。grubは使ってないので停止。
  • ModemManager.service: モデム。使う予定ないので停止。（LTEとかつかうならいるかも。）

ちょっと多すぎるのでここまでで一旦試してみる。

$ sudo systemctl disable alsa-restore.service avahi-daemon.service console-setup.service cron.service grub-common.service ModemManager.service


Synchronizing state of avahi-daemon.service with SysV service script with /lib/systemd/systemd-sysv-install.
Executing: /lib/systemd/systemd-sysv-install disable avahi-daemon
Synchronizing state of cron.service with SysV service script with /lib/systemd/systemd-sysv-install.
Executing: /lib/systemd/systemd-sysv-install disable cron
grub-common.service is not a native service, redirecting to systemd-sysv-install.
Executing: /lib/systemd/systemd-sysv-install disable grub-common
Removed /etc/systemd/system/dbus-org.freedesktop.Avahi.service.
Removed /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/console-setup.service.
Removed /etc/systemd/system/sockets.target.wants/avahi-daemon.socket.
Removed /etc/systemd/system/dbus-org.freedesktop.ModemManager1.service.
Removed /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/ModemManager.service.

ログを見ると、alsa-restore.service はDisableできていない。このように依存関係などによってDisableできない場合がある。そのときはDisableより強いmaskを使用する。これはそのサービスを/dev/nullにリンクしてしまう。そのため十分に注意して操作を行い、動作確認をしっかり行うこと。

$ sudo systemctl mask alsa-restore.service
Created symlink /etc/systemd/system/alsa-restore.service → /dev/null.

これで無効化できた。再起動して起動時間を計測。

$ sudo rebot

~~~ after rebot ~~~

$ systemd-analyze 
Startup finished in 1.767s (kernel) + 3.764s (userspace) = 5.532s
multi-user.target reached after 3.741s in userspace

結果

5.5秒まで短縮。最初と比較すると倍以上高速化することができた。

すべてのサービスは確認できていないので、また時間があるときにつづきやります。

また、maskした影響で、他のサービスがエラーになったりしていないか、下記のコマンドで確認しておく。

$ systemctl -t service

JetsonNanoでPython3.8でDHT11

JetsonNanoでDHT11を動かした。

DHT11とは

GPIO1本で温度・湿度が図ることのできるセンサー。 精度やサンプリングレートは良くないが、温度も湿度も測れるセンサーとしては非常に安価であり、広く用いられている、らしい。

  • データシート

akizukidenshi.com

Amazon.co.jp: VKLSVAN 3個セット DHT11温度センサー モジュール湿度センサーモジュール デュポンラインと付属 Arduinoに対応: DIY・工具・ガーデン

配線

以下の用につないだ。（画像はラズパイですが使ったのはJetson Nanoです。)

f:id:wooolwoool:20210113204149j:plain
配線

ライブラリ

ラズパイ用にはいろいろ公開されているがJetsonNano用のものはそんなになかった。 今回は以下を使用。

github.com

ただ、これはPython2用のライブラリなのでPython3用にポーティングして使用する。

手順

まずはリポジトリをクローン。

$ git clone --recurse-submodules -j8 https://github.com/GrgoMariani/NVidia-Jetson-DHT22-Python

READMEに書いてある通り、Pinを使用するものに変更する。今回は以下のようにする。

#define PIN0 jetsonnano_pin32
#define PIN1 jetsonnano_pin31

続いてビルド。今回はPython3で使うのでPython3でビルド。そうするとPy_Initializeじゃないのか？と聞かれる。（ネタバレするとPython3ではPy_InitModuleを使えないので手を加える必要がある。ビルドはできるのでひとまずこのまま進めてみる。）

$ python3 setup.py build
~~~
C_DHT.c:173:8: warning: implicit declaration of function ‘Py_InitModule’; did you mean ‘Py_Initialize’? [-Wimplicit-function-declaration]
  (void)Py_InitModule("C_DHT", C_DHT22Methods);
        ^~~~~~~~~~~~~
        Py_Initialize
C_DHT.c:174:1: warning: control reaches end of non-void function [-Wreturn-type]
 };
~~~

インストール。

$ python3 setup.py install

試してみる。

$ python3
>>> import C_DHT
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
ImportError: /usr/local/lib/python3.8/site-packages/C_DHT.cpython-38-aarch64-linux-gnu.so: undefined symbol: Py_InitModule

Python3用ではないのでエラー。なのでソースコードを修正する。

対象：C_DHT.c

まずは以下の行を削除。

PyMODINIT_FUNC
initC_DHT(void){
        (void)Py_InitModule("C_DHT", C_DHT22Methods);
};

そして以下の行を最後に追加。

static struct PyModuleDef C_DHT =
{
       PyModuleDef_HEAD_INIT,
       "C_DHT", /* name of module */
       "",          /* module documentation, may be NULL */
       -1,          /* size of per-interpreter state of the module, or -1 if the module keeps state in global variables. */
       C_DHT22Methods
};

PyMODINIT_FUNC
PyInit_C_DHT(void){
        return PyModule_Create(&C_DHT);
};

ビルド+インストール。

$ python3 setup.py build
$ python3 setup.py install

試す。

$ python3
>>> import C_DHT
>>>

うまく行きました。

サーバーでDockerでJupyter notebook

リモートサーバーでJupyter notebookを使う場合、SSHでログイン後、--ipオプションをつけて起動すれば良い。

$ jupyter notebook --ip=*
[W 12:06:27.853 NotebookApp] WARNING: The notebook server is listening on all IP addresses and not using encryption. This is not recommended.
[I 12:06:27.854 NotebookApp] The port 8888 is already in use, trying another port.
[I 12:06:27.862 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/XXX
[I 12:06:27.862 NotebookApp] Jupyter Notebook 6.1.6 is running at:
[I 12:06:27.862 NotebookApp] http://XXX-desktop:8889/?token=58287be265ecc0a16b21c0eeecb9e07d89ebb80078cf6224
[I 12:06:27.862 NotebookApp]  or http://127.0.0.1:8889/?token=58287be265ecc0a16b21c0eeecb9e07d89ebb80078cf6224
[I 12:06:27.863 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
[W 12:06:27.879 NotebookApp] No web browser found: could not locate runnable browser.
[C 12:06:27.879 NotebookApp] 
    
    To access the notebook, open this file in a browser:
        file:///home/XXX/.local/share/jupyter/runtime/nbserver-9183-open.html
    Or copy and paste one of these URLs:
        http://XXX-desktop:8889/?token=58287be265ecc0a16b21c0eeecb9e07d89ebb80078cf6224
     or http://127.0.0.1:8889/?token=58287be265ecc0a16b21c0eeecb9e07d89ebb80078cf6224

起動確認後、クライアントでブラウザからhttp://<jupyter実行ホストのIP Address>:<port番号（上記だと8889）> にアクセスすればいい。port番号は使用されていないものでデフォルト（8888）から一番近いものが使用される。そのため、毎回同じでない可能性があるため、他人のNotebookにアクセスしないよう注意。（まあ、Passwordがあるので大丈夫だと思う。）

ただ、この状態だと環境が共通となってしまい不便である。そのためDockerを使用してJupyter notebookを実行する方法を示す。

準備（Dockerのインストール）

下記を参考にDockerをインストールする。GPUを使用したい場合は、Nvidia-Dockerも導入する。

docs.docker.com

medium.com

コンテナ起動

コンテナを起動して、Jupyter notebookをインストールする。このとき、--network hostオプションを使用することで、外部からのアクセスが可能となる。

下記だとPython3.8のイメージでコンテナを起動している。

$ docker run -it --network host python:3.8-slim-buster bash
# apt update && apt install  python3-pip python-pip -y && pip3 install jupyter

通常時とほぼ同様に、Notebookを起動する。--allow-rootをつけておかないと怒られて起動しないので注意。

# jupyter notebook --ip=* --allow-root

起動後、http://<jupyter実行ホストのIP Address>:<port番号> にアクセスすると、Notebookが使える。設定したパスワードは覚えておく。

終了する

終了する場合はjupyter notebook を実行したターミナルでCtrl ＋ CでNotebookを終了し、exitまたはCtrl + Dでコンテナから抜ける。

コンテナの動作状況は、以下のように確認できる。

$ docker ps -a
CONTAINER ID        IMAGE                               COMMAND                  CREATED             STATUS                    PORTS               NAMES
ce6c11aa6e9a        python:3.8-slim-buster              "bash"                   27 minutes ago      Exited (0) 2 seconds ago                       great_meninsky

再起動する

コンテナをRestartして、コンテナのなかに入る。この場合、コンテナIDまたはコンテナ名が必要なので、上のdocker psコマンドで調べておく。

コンテナIDの場合

$ docker restart ce6c11aa6e9a
$ docker exec -it ce6c11aa6e9a bash
# jupyter notebook --ip=* --allow-root

コンテナ名の場合

$ docker restart great_meninsky
$ docker exec -it great_meninsky bash
# jupyter notebook --ip=* --allow-root

bashが必要ない場合は、直接起動してもOK。

$ docker restart ce6c11aa6e9a
$ docker exec -it ce6c11aa6e9a jupyter notebook --ip=* --allow-root

Jetson Nanoのセットアップ方法（Docker）

Jetson Nanoを購入したので、セットアップ方法をメモしておく。 購入から、Nvidia Docker上でCUDAを動かすところまで行う。 セットアップ後、ストレージは十数GB消費されていたので、SDカードは32GB以上のものを使用するといい。

セットアップ方法の種類

セットアップには以下の3種類がある。

WindowsPCを使用する場合は1番のみしかできないため、この方法で行った。

1. 配布しているイメージをSDカードにフラッシュする

今回はJetpack SDKイメージを使用した。

書き込み方法

developer.nvidia.com

配布イメージ1：Jetpack SDK

developer.nvidia.com

配布イメージ2：学習用のイメージ

courses.nvidia.com

2. NVIDIA SDK Managerを使用する

developer.nvidia.com

3. 独自にRootFSを用意してフラッシュする

developer.nvidia.com

docs.nvidia.com

初期セットアップ

イメージをSDカードにフラッシュし終わったら、Jetson Nanoに挿入し、モニター、キーボード、マウスを接続し、電源をつけて画面にしたがってユーザー名などの設定をおこなう。

完了したら、再起動を行う。

アップデート

Aptパッケージのアップデートを行う。 デスクトップ上でCtrl + Shift + T でターミナルを開き、以下を実行する。

$ sudo apt update
$ sudo apt upgrade

Docker groupへの追加

sudo をつけなくてもdockerコマンドが使用できるよう、グループに追加する。

※ 該当ユーザーでログインしていること。

※ Dockerを事前にインストールしておくこと。（Jetpack SDKにはすでにインストールされているため必要なし。）

$ sudo gpasswd -a $USER docker

DockerイメージのPull

NvidiaはJetson用にDocker イメージを配布している。これを使用するとセットアップが楽。 以下にアクセスし、ユーザー登録し、欲しいコンテナを探す。TensorFlowインストール済のものなど様々ある。

www.nvidia.com

今回はDeeplearning用に一通り揃っているイメージを使用する。 以下コマンドでイメージをPullする。また、イメージがPullできていることを確認する。

$ docker pull nvcr.io/nvidia/l4t-ml:r32.4.4-py3

$ docker images
REPOSITORY              TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
nvcr.io/nvidia/l4t-ml   r32.4.4-py3         7ef384cfc62b        2 months ago        4.41GB

Docker コンテナの起動&確認

コンテナを起動し、サンプルプログラムを実行しGPUを認識していることを確認する。NVIDIA Tegra X1が認識されていればOK。

$ docker run -it --rm --privileged --runtime nvidia --network host nvcr.io/nvidia/l4t-ml:r32.4.4-py3 bash

# cd /usr/local/cuda/samples/bin/aarch64/linux/release
# ./deviceQuery
./deviceQuery Starting...

 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "NVIDIA Tegra X1"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          10.2 / 10.2
  CUDA Capability Major/Minor version number:    5.3
  Total amount of global memory:                 3964 MBytes (4156796928 bytes)
  ( 1) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP:     128 CUDA Cores
  GPU Max Clock rate:                            922 MHz (0.92 GHz)
  Memory Clock rate:                             13 Mhz
  Memory Bus Width:                              64-bit
  L2 Cache Size:                                 262144 bytes
  Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)         1D=(65536), 2D=(65536, 65536), 3D=(4096, 4096, 4096)
  Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers  1D=(16384), 2048 layers
  Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers  2D=(16384, 16384), 2048 layers
  Total amount of constant memory:               65536 bytes
  Total amount of shared memory per block:       49152 bytes
  Total number of registers available per block: 32768
  Warp size:                                     32
  Maximum number of threads per multiprocessor:  2048
  Maximum number of threads per block:           1024
  Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
  Max dimension size of a grid size    (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)
  Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes
  Texture alignment:                             512 bytes
  Concurrent copy and kernel execution:          Yes with 1 copy engine(s)
  Run time limit on kernels:                     Yes
  Integrated GPU sharing Host Memory:            Yes
  Support host page-locked memory mapping:       Yes
  Alignment requirement for Surfaces:            Yes
  Device has ECC support:                        Disabled
  Device supports Unified Addressing (UVA):      Yes
  Device supports Compute Preemption:            No
  Supports Cooperative Kernel Launch:            No
  Supports MultiDevice Co-op Kernel Launch:      No
  Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID:   0 / 0 / 0
  Compute Mode:
     < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 10.2, CUDA Runtime Version = 10.2, NumDevs = 1
Result = PASS

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