установка CUDA на Ubuntu 12.10 GeForce GT 630

5

Каковы ваши впечатления об установке CUDA API на Ubuntu 12.10? Я прочитал о некоторой несовместимости с gcc ( здесь ie), что вам нужно переустановить v.4.4, но даже тогда у вас может быть подавление вашей системы. так как я не хочу повторно устанавливать sys снова (я сделал это пару раз недавно: p) Я хотел бы спросить вас, если это безопасен для моего x64 Ubuntu 12.10 на amd proc.

Мой принятый ответ позволил установить компоненты CUDA 3 с 4.6, но драйвер не подходит, возможно, только gcc-4.4 и g ++ - 4.4 действительно подходят - теперь я пробую 4.4

поэтому, пожалуйста, прочитайте ответ Soroosh129, а затем примените мои дополнительные предложения, выполняя, как он описал.

дополнительные примечания:

вам нужно добавить CUDA в PATH и LD_LIBRARY_PATH, я добавил следующее в .bashrc в своем доме и в корневой домашней папке:

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-5.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-5.0/lib64:/lib

Наконец, я установил без драйвера. просто CUDA Toolkit и образцы без драйвера, и используйте мой драйвер NVIDIA двоичного Xorg, модуль ядра и библиотеку VDPAU из nvidia-current ".  с результатом

> Toolkit:Installed, Samples:Instaled

 but also 

> "Incomplete installation. this didn't install CUDA driver. driver
> version at least 304.54 required for CUDA 5.0 to work"

Вероятно, это правильно установлено, я сделал в часовом примере следующий результат:

[email protected]:/usr/local/cuda-5.0/samples/0_Simple/clock$ ls
clock.cu  Makefile  NsightEclipse.xml  readme.txt
[email protected]:/usr/local/cuda-5.0/samples/0_Simple/clock$ sudo make
[sudo] password for me: 
/usr/local/cuda-5.0/bin/nvcc -m64  -gencode arch=compute_10,code=sm_10 -gencode arch=compute_20,code=sm_20 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -I/usr/local/cuda-5.0/include -I. -I.. -I../../common/inc -o clock.o -c clock.cu
g++ -m64 -o clock clock.o -L/usr/local/cuda-5.0/lib64 -lcudart 
mkdir -p ../../bin/linux/release
cp clock ../../bin/linux/release
[email protected]:/usr/local/cuda-5.0/samples/0_Simple/clock$ ./clock
CUDA Clock sample
GPU Device 0: "GeForce GT 630" with compute capability 2.1

Total clocks = 54830
[email protected]:/usr/local/cuda-5.0/samples/0_Simple/clock$ 

и еще один пример:

[email protected]:/usr/local/cuda-5.0/samples/0_Simple$ cd asyncAPI
[email protected]:/usr/local/cuda-5.0/samples/0_Simple/asyncAPI$ ls
asyncAPI.cu  Makefile  NsightEclipse.xml  readme.txt
[email protected]:/usr/local/cuda-5.0/samples/0_Simple/asyncAPI$ sudo make
/usr/local/cuda-5.0/bin/nvcc -m64  -gencode arch=compute_10,code=sm_10 -gencode arch=compute_20,code=sm_20 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -I/usr/local/cuda-5.0/include -I. -I.. -I../../common/inc -o asyncAPI.o -c asyncAPI.cu
g++ -m64 -o asyncAPI asyncAPI.o -L/usr/local/cuda-5.0/lib64 -lcudart 
mkdir -p ../../bin/linux/release
cp asyncAPI ../../bin/linux/release
[email protected]:/usr/local/cuda-5.0/samples/0_Simple/asyncAPI$ ls
asyncAPI  asyncAPI.cu  asyncAPI.o  Makefile  NsightEclipse.xml  readme.txt
[email protected]:/usr/local/cuda-5.0/samples/0_Simple/asyncAPI$ ./asyncAPI
[./asyncAPI] - Starting...
GPU Device 0: "GeForce GT 630" with compute capability 2.1

CUDA device [GeForce GT 630]
time spent executing by the GPU: 32.30
time spent by CPU in CUDA calls: 0.04
CPU executed 114066 iterations while waiting for GPU to finish
[email protected]:/usr/local/cuda-5.0/samples/0_Simple/asyncAPI$ 

здесь относится к проблеме StackOverflow.

спасибо Soroosh129!

    

задан 4pie0 21.02.2013 в 18:08
источник

1 ответ

5

Установка инструментария CUDA :

Загрузка инструментария CUDA :

Сначала загрузите инструментарий CUDA для Ubuntu 11.10 из здесь . Также есть набор инструментов CUDA, доступных из repos, поэтому, возможно, это сработает, но я еще не тестировал его:

sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

После того, как вы загрузили файл * .run, поместите его туда, где вы можете легко найти его, например, на рабочем столе.

Предпосылки

Перед установкой инструментария CUDA сначала установите freeglut3, как это необходимо в CUDA Samples:

sudo apt-get install freeglut3 freeglut3-dev

Затем рекомендуется, чтобы вы написали сим-ссылку на эту версию freeglut на всякий случай, но вы можете быть в порядке, если у вас нет других версий freeglut:

Сначала удалите существующую ссылку на симулятор:

sudo rm /usr/lib/libglut.so

Затем добавьте свою собственную ссылку на симулятор:

sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libglut.so.3 /usr/lib/libglut.so

Теперь необходимо удалить существующие ссылки gcc и g++ sim, поскольку они уже существуют по умолчанию:

Удалите существующие ссылки на sim:

sudo rm /usr/bin/cpp
sudo rm /usr/bin/gcc
sudo rm /usr/bin/g++

Затем установите gcc-4.6 и g++-4.6 (у вас есть возможность установить gcc 4.4, но, на мой взгляд, 4.6 лучше):

sudo apt-get install gcc-4.6 g++-4.6

Затем сделайте ссылку на симулятор для этих компиляторов, чтобы CUDA использовал этот компилятор в качестве основного компилятора:

sudo ln -s /usr/bin/cpp-4.6 /usr/bin/cpp
sudo ln -s /usr/bin/gcc-4.6 /usr/bin/gcc
sudo ln -s /usr/bin/g++-4.6 /usr/bin/g++

Установка инструментария CUDA :

Нажмите Ctrl + Alt + F1 , это приведет вас к первому виртуальному терминалу. Введите ваш пользователь и пароль и перейдите в папку, в которой вы разместили файл, например, если вы разместили его на рабочем столе:

cd ~/Desktop/

Затем добавьте разрешения на выполнение в файл *.run :

sudo chmod +x cudatoolkit*.run

Замените cudatoolkit*.run на фактическое имя загруженного файла, в вашем случае cuda_5.0.35_linux_64_ubuntu11.10-1.run.

Затем остановите службу lightdm :

sudo service lightdm stop

и, наконец, запустить набор инструментов CUDA:

sudo ./cudatoolkit*.run

снова замените cudatoolkit*.run на фактическое имя. Затем следуйте инструкциям на экране.

Примечание

Если что-то пойдет не так, даже с gcc-4.4 вы можете удалить его, используя:

sudo apt-get remove gcc-4.x g++-4.x

Замените x своей версией.

Наконец, вы можете вернуть его обратно так, как это было, вернув ссылки на оригиналы:

sudo rm /usr/bin/cpp
sudo rm /usr/bin/gcc
sudo rm /usr/bin/g++
sudo ln -s /usr/bin/cpp-4.7 /usr/bin/cpp
sudo ln -s /usr/bin/gcc-4.7 /usr/bin/gcc
sudo ln -s /usr/bin/g++-4.7 /usr/bin/g++
    
ответ дан Soroosh129 07.03.2013 в 12:22
источник