实验室cuda安装

实验室cuda安装,第1张

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。

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

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

[plain] view plaincopy

[plain] view plaincopy

blacklist.conf加入

[plain] view plaincopy

[plain] view plaincopy

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。

[plain] view plaincopy

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

[plain] view plaincopy

[plain] view plaincopy

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:

方法如下:

选择好自己所需版本,这里是我推荐的选择,然后点击Download。

cudnn官网地址,直接寻找并下载7.4.1.5版本的cudnn。

下载完后应该是两个文件。

1、打开cuda.exe进行安装,可能会出现提示,选择OK即可。

2、同意并继续。

3、这里我们选择【自定义】,然后下一步。

4、这里是安装的驱动程序组件,默认全选,然后下一步。

5、直接默认装在C盘,这样可以防止各种出错。

6、这里提示没有CUDA的编辑器,不用管它,勾选了然后Next,等待安装。

7、可能有些同学会报安装失败,这里不用担心,只是一两个工具没有装上,不影响。安装完成后,解压刚刚下载的第二个文件,即Cudnn的压缩包,然后进入cuda目录,复制这些文件。

8、进入C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0中,将刚刚复制的文件粘贴到这里,到此安装完成。

9、安装成功。


欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/tougao/6059099.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2023-03-13
下一篇 2023-03-13

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存