如何安装CUDA

如何安装CUDA,第1张

首先验证你是否有nvidia的显卡(developer.nvidia.com/cuda-gpus这个网站查看你是否有支持gpu的显卡):

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$ lspci | grep -i nvidia

查看或戚你的linux发行版本(主要是看是64位还是32位的):

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$ uname -m &&cat /etc/*release

看一下gcc的版本:

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$ gcc --version

首先下载nvidia cuda的仓库安装包(我的是ubuntu 14.04 64位,所以下载的是ubuntu14.04的安装包,如果你是32位的可以参看具体的地址,具体的地址是https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)

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wget developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1404/x86_64/cuda-repo-ubuntu1404_6.5-14_amd64.deb

下载完成之后可以使用如下命令安装它,注意文件名修改为cuda-repo-ubuntu1404_6.5-14_amd64.deb

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sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_<architecture>.deb

安装好仓库之后,就可以更新你的本地仓库。

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sudo apt-get update

最后开始安装cuda以及显卡驱动(安装cuda的同时就会把显卡驱动也全部安装好,这个真的很方便。但是下载的时间有点长。)

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sudo apt-get install cuda

需要注意的是,我这里提供的安装方法跟网络上各种安装方法都不一样,他们的方法往往很复杂

主要是因为:(1)有些教程是手工安装显卡的驱动程序,手工屏蔽系统的默认开源的驱动

(2)安装cuda也是手工进行

使用这个方厅纳法的时候千万要注意几个问题:

(1)cuda6.5已经衫伏陵不支持老旧的显卡了所以sm11 等等都必须删除。可以参考我的另一个文章,关于编译opencv3.0的

(2)ubuntu14.04是64位的,并且不要一开始就更新系统补丁什么的,因为系统更新过之后,再安装显卡驱动就会无法进入图形界面,我查看了相关的日志发现是卡在了dbus那边。所以,我建议一安装好ubuntu 14.04就不要更新系统补丁。

安装完之后你需要设置环境变量:

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$ export PATH=/usr/local/cuda-6.5/bin:$PATH

$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-6.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

设置完毕之后,你还可以选择是否安装cuda附带的示例代码(<dir>表示你要安装的位置,你可以将<dir>替换成~):

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$ cuda-install-samples-6.5.sh <dir>

接下来做一些验证工作:

查看显卡的驱动版本

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cat /proc/driver/nvidia/version

查看nvcc编译器的版本

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nvcc -V i

编译cuda的示例代码:

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cd ~/NVIDIA_CUDA-6.5_Samples

然后make一下编译代码。

进入bin路径运行devicequery

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cd ~/NVIDIA_CUDA-6.5_Samples/bin

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./ deviceQuery

具体的安装过程可以参考英文。

http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-getting-started-guide-for-linux/index.html

这里必须要强调的是一定要是新的ubuntu14.04 在安装显卡驱动之前千万别更新,否则就无法进入桌面,这个问题困扰了我很久了。重装了是十几遍的系统。

这篇guide只是一些零散的安装步骤以及给后来人对于cuda的一些坑上的提醒。

以下是实验室linux服务器cuda安装和kaldi带cuda编译的流程,在pcc和pc上测试通过。

在pcc上实验了cuda7和cuda6.5,结果kaldi(2015年3月版)似乎不兼容cuda7,在kaldi-trunk/src/cudamatrix下

make test 总是失败,最后安装的cuda6.5。

在pc上蠢桥的kaldi(2014年10月以前)在cuda6.5下测试不通过,kaldi(2015年3月版)可以测试通过。

在pcc上的kaldi在gpu 0 上总报错,在gpu 1上可以,最后我拷贝的文鹏的没改过的cudamatrix/Makefile,并执行make -B 重新编译,可以用gpu 0了。

安装前准备 cuda_6.5.14_linux_64.run, 文件大小928M,这是pc服务器上保存安装包的位置。

928M pc-pc: /home/pc/disk2/hcq/install_cuda/cuda_6.5.14_linux_64.run

kaldi版滚州本 2015年3月

ps: 可以通过运行 locate --regex cuda.*.run$ 来查找机器上别人以前下的cuda安装包。

一、安装 cuda

(1) 删除已有nvidia,拉黑名单

sudo apt-get remove --purge nvidia*

sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist.conf

blacklist.conf加入

(2) 开始安装

sudo service lightdm stop

chmod +x cuda_6.5.14_linux_64.run

sudo ./cuda_6.5.14_linux_64.run

安装一路yes或默认配置。

成功提示:

===========

= Summary =

===========

Driver: Installed

Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-6.5

Samples: Installed in /home/hcq, but missing recommended libraries

Please make sure that

To uninstall the CUDA Toolkit, run the uninstall script in /usr/local/cuda-6.5/bin

To uninstall the NVIDIA Driver, run nvidia-uninstall

Please see CUDA_Getting_Started_Guide_For_Linux.pdf in /usr/local/cuda-6.5/doc/pdf for detailed information on setting up CUDA.

(3) 配置环境变量

按照上带备猛一步成功提示设置PATH和LD_LIBRARY_PATH 环境变量

sudo vim /etc/profile

/etc/profile加入

PATH= LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-6.5/lib64

export PATH

export LD_LIBRARY_PATH

(4) 测试

1. /usr/local/cuda/bin/nvcc -V

显示所安装cuda版本:

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver

Copyright (c) 2005-2014 NVIDIA Corporation

Built on Thu_Jul_17_21:41:27_CDT_2014

Cuda compilation tools, release 6.5, V6.5.12

可以确定安装的版本为6.5

2. cd /home/hcq/NVIDIA_CUDA-6.5_Samples/

可以make 并进入相应子目录运行测试

例如: ./0_Simple/simplePrintf/simplePrintf 打印

GPU Device 0: "Quadro 600" with compute capability 2.1

Device 0: "Quadro 600" with Compute 2.1 capability

printf() is called. Output:

[3, 0]: Value is:10

[3, 1]: Value is:10

.....

[2, 6]: Value is:10

[2, 7]: Value is:10

二、kaldi带cuda编译

(1) 首先进入tools目录并按照INSTALL指示编译。如果之前已经编译过跳过此步骤(tools下的程序没有使用cuda库)。

(2) 进入src目录

1.make clean

2../configure

可以看到打印信息的最后有这么一行:

Using CUDA toolkit /usr/local/cuda (nvcc compiler and runtime libraries)

可以确定kaldi将要带cuda安装。

3. make depend -j 24

4. make -j 24

在 make -j 24 过程中如果有类似一下错误:

nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_10'

则进入src/cudamatrix目录,修改Makefile,

把 CUDA_ARCH=-gencode arch=compute_10,code=sm_10 中的

-gencode arch=compute_10,code=sm_10 去掉。

重新 make -j 24。

(3) 如果以上步骤没有错误,则进入src/cudamatrix目录进行测试

make test -j 5

成功的话提示:

Running cu-vector-test ...... SUCCESS

Running cu-matrix-test ...... SUCCESS

Running cu-math-test ...... SUCCESS

以上参考自

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/23016583

Ubuntu12.04配置NVIDIA cuda5.5经验帖

分类: Computer System Linux &MAC Python2014-04-06 08:58 9938人阅读 评论(16) 收藏 举报

之前配过一遍都忘光了,现在要重新配一遍真是好难过。。。特此记录参考网站以便查阅。

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环境:Ubuntu 12.04+Cuda5.5

The setup of CUDA development tools on a system running the appropriate version of Linux consists of a few simple steps:

见官方配置手册: http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-getting-started-guide-for-linux/index.html

下run好了

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blacklist.conf加入

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Cuda5.5集成了toolkit,sdk和driver, 所以安装的时候一路同意下来就好了

也就是SDK安装失败,这个官方手册上也提到了解决方案。

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到根目录下的/path/to/extract/dir/去找cuda-samples_5.5.22_*******.run, 安装

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使之生效:

source /etc/profile(对应profile)或sudo ldconfig(对应bashrc)

还有一种装sdk的方法见 http://askubuntu.com/questions/338907/how-to-install-cuda-5-5-under-ubuntu-12-04-lts-64-bit

deviceQuery:

正文最下方

=============

此外附上其他配置参考:


欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/tougao/12486298.html

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