instalando o CUDA no Ubuntu 12.10 GeForce GT 630

Question

quais são suas impressões sobre a instalação da API CUDA no Ubuntu 12.10? Eu li sobre alguma incompatibilidade com o gcc ( aqui ie), que você tem que reinstalar v.4.4, mas mesmo assim você pode ter esmagamento do seu sistema. desde que eu não quero reinstalar sys novamente (eu fiz isso algumas vezes recentemente: p) Eu gostaria de perguntar se este é seguro no meu x64 Ubuntu 12.10 no amd proc.

minha resposta aceita permissão para instalar componentes CUDA 3 com 4.6, mas o driver não é apropriado, talvez apenas gcc-4.4 e g + + - 4.4 é realmente apropriado - agora eu tento 4.4

então, por favor, leia a resposta de Soroosh129 e então aplique minhas sugestões adicionais enquanto faz o que ele descreveu.

notas adicionais:

você tem que adicionar CUDA para PATH e LD_LIBRARY_PATH, eu adicionei o seguinte para .bashrc em minha casa e na pasta raiz:

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

finalmente eu instalei sem driver. apenas CUDA Toolkit e amostras sem driver, e usar o meu padrão "NVIDIA binário Xorg driver, módulo de kernel e biblioteca VDPAU de nvidia-atual".  com resultado

> 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"

provavelmente isto está corretamente instalado, eu fiz no exemplo de relógio com o seguinte resultado:

me@comp:/usr/local/cuda-5.0/samples/0_Simple/clock$ ls
clock.cu  Makefile  NsightEclipse.xml  readme.txt
me@comp:/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
me@comp:/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
me@comp:/usr/local/cuda-5.0/samples/0_Simple/clock$ 

e outro exemplo:

me@comp:/usr/local/cuda-5.0/samples/0_Simple$ cd asyncAPI
me@comp:/usr/local/cuda-5.0/samples/0_Simple/asyncAPI$ ls
asyncAPI.cu  Makefile  NsightEclipse.xml  readme.txt
me@comp:/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
me@comp:/usr/local/cuda-5.0/samples/0_Simple/asyncAPI$ ls
asyncAPI  asyncAPI.cu  asyncAPI.o  Makefile  NsightEclipse.xml  readme.txt
me@comp:/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
me@comp:/usr/local/cuda-5.0/samples/0_Simple/asyncAPI$ 

aqui está relacionado a um problema no StackOverflow.

obrigado Soroosh129!

    

Answer 1

Instalando o kit de ferramentas CUDA :

Fazendo o download do kit de ferramentas CUDA :

Primeiro baixe o kit de ferramentas CUDA para o Ubuntu 11.10 de aqui . Também há um kit de ferramentas CUDA disponível a partir dos repositórios, então talvez isso funcione, mas ainda não testei:

sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

Depois de ter baixado o arquivo * .run, coloque-o onde você possa encontrá-lo facilmente, por exemplo, na área de trabalho.

Pré-requisitos :

Antes de instalar o kit de ferramentas CUDA, primeiro instale o freeglut3 como ele é necessário para as amostras CUDA:

sudo apt-get install freeglut3 freeglut3-dev

Em seguida, é recomendável que você faça um link sim para esta versão do freeglut apenas no caso, mas você pode estar OK se você não tiver outras versões do freeglut:

Primeiro, remova o link sim existente:

sudo rm /usr/lib/libglut.so

Em seguida, adicione seu próprio link sim:

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

Agora, é necessário remover os links gcc e g++ sim existentes, porque eles já existem por padrão:

Remova os links existentes do sim:

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

Em seguida, instale gcc-4.6 e g++-4.6 (você tem a opção de instalar o gcc 4.4 também, mas na minha opinião, 4.6 é melhor):

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

Em seguida, faça um link sim para esses compiladores para que o CUDA use este compilador como seu compilador principal:

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++

Instalando o kit de ferramentas CUDA :

Pressione Ctrl + Alt + F1 , isso levará você ao primeiro terminal virtual. Digite seu usuário e senha, e navegue até a pasta na qual você localizou o arquivo, por exemplo, caso você o tenha colocado no Desktop use:

cd ~/Desktop/

Em seguida, adicione permissões de execução ao arquivo *.run :

sudo chmod +x cudatoolkit*.run

Substitua cudatoolkit*.run pelo nome real do arquivo baixado, no seu caso cuda_5.0.35_linux_64_ubuntu11.10-1.run.

Em seguida, pare o lightdm service:

sudo service lightdm stop

e finalmente execute o kit de ferramentas CUDA:

sudo ./cudatoolkit*.run

novamente substitua cudatoolkit*.run pelo nome real. Em seguida, siga as instruções na tela.

Nota :

Caso algo dê errado, mesmo com o gcc-4.4 você pode removê-lo usando:

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

Substitua x pela sua versão.

Por fim, você pode voltar a usá-lo revertendo os links do sim para o original:

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++