CUDA no Debian 9 - Onde está o kit de ferramentas?

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Eu já segui algum tutorial sobre como instalar o CUDA no Debian 9.

O melhor até agora, que me permite usar nvcc , foi o que você pode encontrar em este link .

Agora, o problema é que não consigo encontrar o kit de ferramentas. Eu já tentei usar o comando find , etc, mas nada. Alguém tem alguma idéia de onde o kit de ferramentas é?

Porque, sempre que eu executo nvcc para compilar um simples programa "Hello World" usando CUDA, ele dá erros porque ele não consegue encontrar as bibliotecas. E quando tento instalar os exemplos, ele pergunta pelo caminho do kit de ferramentas e não consigo encontrá-lo.

ADICIONADO:

Eu instalei tudo usando:

apt-get install nvidia-cuda-dev nvidia-cuda-toolkit  nvidia-driver 

Depois disso, eu corri:

nvcc -V

Para verificar se o nvcc foi instalado, a saída foi esta:

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Sep__4_22:14:01_CDT_2016

Eu faço o download do arquivo .run para o Ubuntu 16.04 e CUDA 8.0:

cuda_8.0.61_375.26_linux-run

Eu ignoro a instalação de drivers e a instalação do kit de ferramentas, e pulo direto para o Samples Installation

Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept

You are attempting to install on an unsupported configuration. Do you wish to continue?
(y)es/(n)o [ default is no ]: y

Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 375.26?
(y)es/(n)o/(q)uit: n

Install the CUDA 8.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: n

Install the CUDA 8.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Enter CUDA Samples Location
 [ default is /root ]: /home/sergiobranco/cuda_samples

Enter Toolkit Location
 [ default is /usr/local/cuda-8.0 ]: 

Error: cannot find Toolkit in /usr/local/cuda-8.0
Enter Toolkit Location
 [ default is /usr/local/cuda-8.0 ]: ??????????

O problema é que ele pede a localização do kit de ferramentas e eu não sei. Eu pressiono enter e, em seguida, tento instalar as amostras, mas este é o erro:

Error: unsupported compiler: 6.3.0. Use --override to override this check.
Missing recommended library: libXmu.so

Error: cannot find Toolkit in /usr/local/cuda-8.0

===========
= Summary =
===========

Driver:   Not Selected
Toolkit:  Installation Failed. Using unsupported Compiler.
Samples:  Cannot find Toolkit in /usr/local/cuda-8.0


Logfile is /tmp/cuda_install_3212.log

Eu já usei o argumento --override, mas ele falha.

Depois disso, tentei pelo menos compilar um dos "primeiros programas" dados por cuda:

#include <stdio.h>

__global__
void saxpy(int n, float a, float *x, float *y)
{
  int i = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
  if (i < n) y[i] = a*x[i] + y[i];
}

int main(void)
{
  int N = 1<<20;
  float *x, *y, *d_x, *d_y;
  x = (float*)malloc(N*sizeof(float));
  y = (float*)malloc(N*sizeof(float));

  cudaMalloc(&d_x, N*sizeof(float)); 
  cudaMalloc(&d_y, N*sizeof(float));

  for (int i = 0; i < N; i++) {
    x[i] = 1.0f;
    y[i] = 2.0f;
  }

  cudaMemcpy(d_x, x, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
  cudaMemcpy(d_y, y, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

  // Perform SAXPY on 1M elements
  saxpy<<<(N+255)/256, 256>>>(N, 2.0f, d_x, d_y);

  cudaMemcpy(y, d_y, N*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

  float maxError = 0.0f;
  for (int i = 0; i < N; i++)
    maxError = max(maxError, abs(y[i]-4.0f));
  printf("Max error: %f\n", maxError);

  cudaFree(d_x);
  cudaFree(d_y);
  free(x);
  free(y);
}

Mas esta é a saída:

nvcc -ccbin clang-3.8 hello.c 
nvcc warning : The 'compute_20', 'sm_20', and 'sm_21' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning).
hello.c:3:1: error: unknown type name '__global__'
__global__
^
hello.c:4:1: error: expected identifier or '('
void saxpy(int n, float a, float *x, float *y)
^
hello.c:14:15: warning: implicitly declaring library function 'malloc' with type 'void *(unsigned long)' [-Wimplicit-function-declaration]
  x = (float*)malloc(N*sizeof(float));
              ^
hello.c:14:15: note: include the header <stdlib.h> or explicitly provide a declaration for 'malloc'
hello.c:17:3: warning: implicit declaration of function 'cudaMalloc' is invalid in C99 [-Wimplicit-function-declaration]
  cudaMalloc(&d_x, N*sizeof(float)); 
  ^
hello.c:25:3: warning: implicit declaration of function 'cudaMemcpy' is invalid in C99 [-Wimplicit-function-declaration]
  cudaMemcpy(d_x, x, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
  ^
hello.c:25:39: error: use of undeclared identifier 'cudaMemcpyHostToDevice'
  cudaMemcpy(d_x, x, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
                                      ^
hello.c:26:39: error: use of undeclared identifier 'cudaMemcpyHostToDevice'
  cudaMemcpy(d_y, y, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
                                      ^
hello.c:29:3: error: use of undeclared identifier 'saxpy'
  saxpy<<<(N+255)/256, 256>>>(N, 2.0f, d_x, d_y);
  ^
hello.c:29:10: error: expected expression
  saxpy<<<(N+255)/256, 256>>>(N, 2.0f, d_x, d_y);
         ^
hello.c:29:29: error: expected expression
  saxpy<<<(N+255)/256, 256>>>(N, 2.0f, d_x, d_y);
                            ^
hello.c:29:31: warning: expression result unused [-Wunused-value]
  saxpy<<<(N+255)/256, 256>>>(N, 2.0f, d_x, d_y);
                              ^
hello.c:29:34: warning: expression result unused [-Wunused-value]
  saxpy<<<(N+255)/256, 256>>>(N, 2.0f, d_x, d_y);
                                 ^~~~
hello.c:29:40: warning: expression result unused [-Wunused-value]
  saxpy<<<(N+255)/256, 256>>>(N, 2.0f, d_x, d_y);
                                       ^~~
hello.c:31:39: error: use of undeclared identifier 'cudaMemcpyDeviceToHost'
  cudaMemcpy(y, d_y, N*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
                                      ^
hello.c:35:16: warning: implicit declaration of function 'max' is invalid in C99 [-Wimplicit-function-declaration]
    maxError = max(maxError, abs(y[i]-4.0f));
               ^
hello.c:35:30: warning: implicitly declaring library function 'abs' with type 'int (int)' [-Wimplicit-function-declaration]
    maxError = max(maxError, abs(y[i]-4.0f));
                             ^
hello.c:35:30: note: include the header <stdlib.h> or explicitly provide a declaration for 'abs'
hello.c:35:30: warning: using integer absolute value function 'abs' when argument is of floating point type [-Wabsolute-value]
    maxError = max(maxError, abs(y[i]-4.0f));
                             ^
hello.c:35:30: note: use function 'fabsf' instead
    maxError = max(maxError, abs(y[i]-4.0f));
                             ^~~
                             fabsf
hello.c:35:30: note: include the header <math.h> or explicitly provide a declaration for 'fabsf'
hello.c:38:3: warning: implicit declaration of function 'cudaFree' is invalid in C99 [-Wimplicit-function-declaration]
  cudaFree(d_x);
  ^
hello.c:40:3: warning: implicit declaration of function 'free' is invalid in C99 [-Wimplicit-function-declaration]
  free(x);
  ^
11 warnings and 8 errors generated.
    
por Indesejavel Coisa 11.03.2018 / 12:30

1 resposta

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Bem, finalmente consegui instalar tudo e está funcionando corretamente. Vou postar aqui um tutorial completo sobre como eu fiz isso para o debian 9:

1º passo:

apt-get install nvidia-cuda-dev nvidia-cuda-toolkit  nvidia-driver 

Para executar o comando acima, você deve verificar este link para obter uma visão geral melhor sobre como fazer isso corretamente para você board.

Isso foi dito, então eu baixei o seguinte arquivo de execução CUDA 8,0

Eu também tive que instalar estes:

apt-get install libglu1-mesa libxi-dev libxmu-dev libglu1-mesa-dev

Então eu tive que incluir o kit de ferramentas no meu $ PATH para que funcionasse:

export PATH=$PATH:/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit

Então você deve fazer isso:

sh /home/username/Downloads/cuda_8.0.61_375.26_linux.run --tar mxvf
cp InstallUtils.pm /usr/lib/x86_64-linux-gnu/perl-base/
export $PERL5LIB

E agora você pode instalar as amostras:

sh /home/username/Downloads/cuda_8.0.61_375.26_linux.run

Quando ele pede o caminho do kit de ferramentas, você deve colocar:

/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit

Estas foram as minhas respostas:

Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept

You are attempting to install on an unsupported configuration. Do you wish to continue?
(y)es/(n)o [ default is no ]: y

Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 375.26?
(y)es/(n)o/(q)uit: n

Install the CUDA 8.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: n

Install the CUDA 8.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Enter CUDA Samples Location
 [ default is /root ]: /somewher

Enter Toolkit Location
 [ default is /usr/local/cuda-8.0 ]: /usr/lib/nvidia-cuda-toolkit

Agora deve instalar as amostras sem nenhum problema. Então você pode ir para a pasta dentro de onde você os instalou e executar:

nvcc -ccbin clang++-3.8 somefile.cu -o somename

E lá vai você. . .

Se você deseja instalar o pycuda, basta fazer isso:

apt-get install build-essential python-dev python-setuptools libboost-python-dev libboost-thread-dev -y
apt-get install python-pycuda
    
por 24.03.2018 / 11:35

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