Como usar o NVIDIA CUDA no poky / yocto based linux os?

Question

Eu tenho uma placa de desenvolvimento NVidia Jetson TK1 (ARM Cortex A15) que tem uma GPU Keplar que suporta CUDA. Eu quero fazer o mesmo processamento de imagem com o OpenCV 3.0 usando CUDA.

Lendo os documentos da NVidida, vim a saber que o CUDA só pode ser instalado em distribuições linux suportadas. O desafio é que não estou usando o sistema operacional Ubuntu, mas um sistema operacional integrado leve que eu compilei com o projeto Yocto. O OpenCV é compilado e instalado com o suporte CUDA, mas não é capaz de usar as GPUs.

Mas eu sei que isso é possível porque alguém em uma lista de discussão já fez isso antes. Aqui é a conversa. Tudo o que preciso fazer é colocar os binários certos no lugar certo.

O problema é que eu não sei onde obter o "pacote de drivers pré-compilados da nvidia" para minha arquitetura e onde colocá-los. Qualquer ajuda seria apreciada.

    

Answer 1

É possível. E é fácil se você tiver apt e dpkg. No meu caso, eu não tinha os dois e precisava instalá-los. Pule para "Instalando o CUDA" se você já tiver apt.

Você precisa instalar o apt para instalar os binários CUDA. Você precisa fazer as próximas duas etapas para garantir que sua imagem tenha o recurso:

1. Certifique-se de que sua imagem tenha IMAGE_FEATURES += "package-management" incluído.
2. No local.conf, altere PACKAGE_CLASSES para package_deb
3. Adicione gnupg e apt a CORE_IMAGE_EXTRA_INSTALL

Instalando o CUDA.

Portanto, tudo o que você precisa fazer é baixar o arquivo .deb para o CUDA Toolkit for L4T usando um navegador da Web no dispositivo ou fazer o download no PC e copiá-lo para o dispositivo usando um pen drive USB ou a rede. (Certifique-se de baixar o Toolkit para L4T e não o Toolkit para Ubuntu, já que é para compilação cruzada em vez de compilação nativa).

Você precisa baixar o kit de ferramentas correspondente à versão L4T que você possui. Por exemplo, eu corro R21.4 e assim eu poderia baixar o meu de aqui . Em esta página, você encontrará os binários da última versão.

Agora instale os metadados do repo CUDA que você baixou manualmente para o L4T

sudo dpkg -i cuda-repo-l4t-<version-you-downloaded>_armhf.deb

Fazer o download & instale o kit de ferramentas CUDA real, incluindo o kit de ferramentas OpenGL da NVIDIA. Apenas transfere cerca de 15MB. No segundo comando abaixo, instale "cuda-toolkit-6-0" se você baixou CUDA 6.0, ou "cuda-toolkit-6-5" se você baixou CUDA 6.5, etc.

sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda-toolkit-x-x

Adicione-se ao grupo "video" para permitir o acesso à GPU

sudo usermod -a -G video $USER

Adicione os caminhos CUDA de 32 bits ao seu script de login .bashrc e comece a usá-lo no seu console atual:

echo "# Add CUDA bin & library paths:" >> ~/.bashrc
echo "export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH" >> ~/.bashrc
echo "export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib:$LD_LIBRARY_PATH" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

Finalmente, verifique se o CUDA Toolkit está instalado no seu dispositivo:

nvcc -V

E voila, você terminou!

Fonte