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Holoscan SDKのソースコードを、ツリー内に含まれるDockerベースのビルドスクリプトを使用してビルドし、CMakeベースのアプリケーション用のローカルインストールツリーを生成します。

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更新された時間 2026年9月25日

Holoscan SDK — ソースからビルドする

目的

nvidia-holoscan/holoscan-sdkのソースツリーから、その./runスクリプト(Docker コンテナ内でビルドを行う)を使用して Holoscan SDK をビルドし、CMake の依存関係として利用できるローカルインストールツリーを生成します。

前提条件

  • NVIDIA GPU およびドライバ(nvidia-smi)がインストールされた Linux ホスト。
  • git、NVIDIA Container Toolkit を含む Docker(docker run --gpus allが動作する環境)、およびdocker-buildx-plugin。
  • ビルドコンテナおよびビルド/インストールツリー用に、約 20 GB の空きディスク容量。
  • 初回ビルド(クリーンビルド)には10~30分程度かかります。

制限事項

  • 公開されているパッケージ(Conda / コンテナ / apt / wheel)では対応できない場合(デバッグシンボル、カスタム CMake オプション、またはサポートされていない設定など)にのみ推奨されます。
  • Docker が依然として必要です。./runスクリプトはコンテナ内でビルドを行うため、これは真のベアメタルビルドではありません。
  • aarch64 へのクロスコンパイルには、ホスト上のqemu-user-staticが必要です。

ステップ 0: 公式のインストール手順を参照する

ビルドを行う前には、必ずhttps://docs.nvidia.com/holoscan/sdk-user-guide/sdk_installation.htmlの「Build from Source」セクション(および選択したタグに対応するリンク先の GitHub のREADME.md/DEVELOP.md)を確認してください。 抜粋:ターゲットアーキテクチャおよびCUDAメジャーに必要な./runフラグ、サポートされているブランチ/タグ、リリースで指定されている Dockerfile のパッチ、および検証用に推奨されるテスト名。ドキュメントの内容が以下の内容と矛盾する場合は、ドキュメントの記載が優先されます。

ステップ 1: 前提条件

git および Docker(GPU パストスルー対応)が利用可能かどうかを確認してください:

git --version
docker --version
docker run --rm --gpus all ubuntu:22.04 nvidia-smi
  • Docker がインストールされていない場合 → https://docs.docker.com/engine/install/ を参照してインストールしてください
  • GPUパススルーに失敗した場合 → NVIDIA Container Toolkitをインストールしてください:
    curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
    curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list \
      | sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' \
      | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
    sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
    sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker && sudo systemctl restart docker
    
    
  • Docker buildx がインストールされていない場合:sudo apt-get install docker-buildx-plugin

ステップ 2: リポジトリをクローンする

必要に応じて、リポジトリを ~/holoscan/holoscan-sdk にクローンします

mkdir -p ~/holoscan/
git clone https://github.com/nvidia-holoscan/holoscan-sdk.git
cd ~/holoscan/holoscan-sdk

特定のリリースタグをビルドする場合(安定性を重視する場合に推奨):

git tag | grep -E '^v[0-9]' | sort -V | tail -5   # 最近のタグを一覧表示
git checkout v                            # 例: v4.1.0

ステップ 3: ビルド

./run buildスクリプトは、コンテナの作成、CMake の設定、コンパイル、インストールを1つのステップで処理します。初回実行時には10~30分かかる(ベースイメージのダウンロード+コンパイル)ことをユーザーに警告してください。

./run build

一般的なオプション:

フラグ 目的
--type debug デバッグビルド(シンボル付き、最適化なし)
--type RelWithDebInfo リリース版+デバッグシンボル
--arch aarch64 ARM64向けクロスコンパイル(sudo apt install qemu-user-static が必要)
--gpu igpu Jetson/IGX 向けの iGPU ビルド
--dryrun 実行せずにコマンドをプレビューする

オプション変更後にCMakeキャッシュエラーが発生した場合:

./run clear_cache && ./run build

出力は以下のフォルダに保存され、./run get_build_dirおよび./run get_install_dirで取得できます

  • ビルドディレクトリ:build-cu-/
  • インストールディレクトリ:install-cu-/.

ステップ 4: テストの実行

以下のテストを実行します

  • EXAMPLE_CPP_HELLO_WORLD_TEST
  • EXAMPLE_PYTHON_HELLO_WORLD_TEST
  • EXAMPLE_CPP_TENSOR_INTEROP_TEST
  • EXAMPLE_PYTHON_TENSOR_INTEROP_TEST
  • EXAMPLE_CPP_VIDEO_REPLAYER_TEST
  • EXAMPLE_PYTHON_VIDEO_REPLAYER_TEST
./run test

6つの必須テストをすべて一度に実行するには、一重引用符で囲んだ正規表現を使用します(bashがこれをパイプとして扱わないようにするため、|には引用符を付ける必要があります):

./run test --options "-R 'EXAMPLE_CPP_HELLO_WORLD_TEST|EXAMPLE_PYTHON_HELLO_WORLD_TEST|EXAMPLE_CPP_TENSOR_INTEROP_TEST|EXAMPLE_PYTHON_TENSOR_INTEROP_TEST|EXAMPLE_CPP_VIDEO_REPLAYER_TEST|EXAMPLE_PYTHON_VIDEO_REPLAYER_TEST' --output-on-failure"

名前または正規表現で特定のテストを実行する:

./run test --name
./run test --options "-R '' --output-on-failure"
./run test --verbose

重要:正規表現文字列に「|」が含まれる場合は、必ず一重引用符で囲んでください。引用符がないと、bash は「|」をパイプとして解釈し、「コマンドが見つかりません」というエラーでコマンドが失敗します。

期待される結果:すべてのテストが成功すること。失敗があった場合はそれを記録し、続行する前にユーザーに報告してください。

ステップ 5: アプリケーションのインストールツリーを指定する

ビルドが完了すると、アプリケーションはインストールツリーを CMake の依存関係として使用できるようになります。ユーザーに次のパスを伝えてください:

/path/to/holoscan-sdk/install-cu-/

ユーザーは、独自のアプリケーションをビルドする際に、Holoscan_ROOTまたはCMAKE_PREFIX_PATH をこのディレクトリに設定できます。

トラブルシューティング

症状 解決策
テストの実行時に「bash:: command not found」というエラーが表示される 正規表現に| が含まれているため、一重引用符で囲んでください:--options "-R ''"
オプション変更後のCMakeキャッシュエラー ./run clear_cache && ./run build
Docker buildx が見つかりません sudo apt-get install docker-buildx-plugin
ビルドコンテナ内でGPUが認識されない NVIDIA Container Toolkit を確認し、sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=dockerを再実行してください
クロスコンパイルに失敗しました (aarch64) qemu をインストールしてください:sudo apt-get install qemu-user-static
GitHubで見る
---
name: holoscan-install-source
description: Build the Holoscan SDK from source using its in-tree Docker-based build script, producing a local install tree for CMake-based applications.
license: Apache-2.0
---

# Holoscan SDK — Build from Source

## Purpose

Build the Holoscan SDK from the `nvidia-holoscan/holoscan-sdk` source tree using its `./run` script (which builds inside a Docker container), producing a local install tree consumable as a CMake dependency.

## Prerequisites

- Linux host with NVIDIA GPU + driver (`nvidia-smi`).
- `git`, Docker with NVIDIA Container Toolkit (`docker run --gpus all` works), and `docker-buildx-plugin`.
- ~20 GB free disk for the build container + build/install trees.
- 10–30 min for a clean first build.

## Limitations

- Only recommended when published packages (Conda / container / apt / wheel) don't fit — debug symbols, custom CMake options, or unsupported configs.
- Still requires Docker — the `./run` script builds inside a container; this is not a true bare-metal build.
- Cross-compiling to aarch64 needs `qemu-user-static` on the host.

## Step 0: Consult the Official Install Instructions

Always fetch the "Build from Source" section of `https://docs.nvidia.com/holoscan/sdk-user-guide/sdk_installation.html` (and the linked GitHub `README.md` / `DEVELOP.md` for the chosen tag) before building. Extract: required `./run` flags for the target architecture and CUDA major, supported branches/tags, any Dockerfile patches called out for the release, and the test names recommended for verification. If the doc disagrees with anything below, the doc wins.

## Step 1: Prerequisites

Check that git and Docker (with GPU passthrough) are available:

```bash
git --version
docker --version
docker run --rm --gpus all ubuntu:22.04 nvidia-smi
```

- If Docker is missing → help install from https://docs.docker.com/engine/install/
- If GPU passthrough fails → install NVIDIA Container Toolkit:
  ```bash
  curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
  curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list \
    | sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' \
    | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
  sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
  sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker && sudo systemctl restart docker
  ```
- If Docker buildx is missing: `sudo apt-get install docker-buildx-plugin`

## Step 2: Clone the Repository

Clone repo to ~/holoscan/holoscan-sdk if needed

```bash
mkdir -p ~/holoscan/
git clone https://github.com/nvidia-holoscan/holoscan-sdk.git
cd ~/holoscan/holoscan-sdk
```

To build a specific release tag (recommended for stability):

```bash
git tag | grep -E '^v[0-9]' | sort -V | tail -5   # list recent tags
git checkout v<VERSION>                             # e.g. v4.1.0
```

## Step 3: Build

The `./run build` script handles container creation, CMake configuration, compilation, and install in one step. Warn the user this takes **10–30 minutes** on first run (downloads base image + compiles).

```bash
./run build
```

Common options:

| Flag | Purpose |
|------|---------|
| `--type debug` | Debug build (symbols, no optimization) |
| `--type RelWithDebInfo` | Release + debug symbols |
| `--arch aarch64` | Cross-compile for ARM64 (needs `sudo apt install qemu-user-static`) |
| `--gpu igpu` | iGPU build for Jetson/IGX |
| `--dryrun` | Preview commands without executing |

If CMake cache errors occur after changing options:

```bash
./run clear_cache && ./run build
```

Output lands in these folders, and can be retrieved with `./run get_build_dir` and `./run get_install_dir`
* Build dir: `build-cu<N>-<arch>/`
* Install dir: `install-cu<N>-<arch>/`.

## Step 4: Run Tests

Run the following tests
* EXAMPLE_CPP_HELLO_WORLD_TEST
* EXAMPLE_PYTHON_HELLO_WORLD_TEST
* EXAMPLE_CPP_TENSOR_INTEROP_TEST
* EXAMPLE_PYTHON_TENSOR_INTEROP_TEST
* EXAMPLE_CPP_VIDEO_REPLAYER_TEST
* EXAMPLE_PYTHON_VIDEO_REPLAYER_TEST

```bash
./run test
```

To run all six required tests at once, use a single-quoted regex (the `|` must be quoted to prevent bash from treating it as a pipe):

```bash
./run test --options "-R 'EXAMPLE_CPP_HELLO_WORLD_TEST|EXAMPLE_PYTHON_HELLO_WORLD_TEST|EXAMPLE_CPP_TENSOR_INTEROP_TEST|EXAMPLE_PYTHON_TENSOR_INTEROP_TEST|EXAMPLE_CPP_VIDEO_REPLAYER_TEST|EXAMPLE_PYTHON_VIDEO_REPLAYER_TEST' --output-on-failure"
```

Run a specific test by name or regex:

```bash
./run test --name <test_name>
./run test --options "-R '<regex>' --output-on-failure"
./run test --verbose
```

**Important:** Always single-quote the regex string when it contains `|` — without quotes, bash interprets `|` as a pipe and the command fails with `command not found`.

Expected: all tests pass. Note any failures and report them to the user before continuing.

## Step 5: Point Applications at the Install Tree

Once built, applications can use the install tree as a CMake dependency. Give the user this path:

```
/path/to/holoscan-sdk/install-cu<N>-<arch>/
```

They can set `Holoscan_ROOT` or `CMAKE_PREFIX_PATH` to this directory when building their own applications.

## Troubleshooting

| Symptom | Fix |
|---------|-----|
| `bash: <TEST_NAME>: command not found` when running tests | The regex contains `\|` — wrap it in single quotes: `--options "-R '<regex>'"` |
| CMake cache errors after option change | `./run clear_cache && ./run build` |
| Docker buildx not found | `sudo apt-get install docker-buildx-plugin` |
| GPU not visible inside build container | Verify NVIDIA Container Toolkit and re-run `sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker` |
| Cross-compile fails (aarch64) | Install qemu: `sudo apt-get install qemu-user-static` |

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スキルファイルをダウンロードし、.claude/skills/ ディレクトリに解凍してください。

ZIPをダウンロード

リポジトリをクローンし、スキルファイルをプロジェクトにコピーしてください。

git clone https://github.com/NVIDIA/skills/tree/main/skills/holoscan-install-source # Copy SKILL.md to your .claude/skills/ directory

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クイックセットアップ: スキルフォルダを .claude/skills/ にコピーしてください。 Claude が自動的にそのスキルを検出して使用します。
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