实验室cuda安装

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。

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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

[plain] view plaincopy

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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

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此外附上其他配置参考：

PRE-INSTALLATION ACTIONS 安装前准备

1.1.Verify You Have a CUDA-Capable GPU

在终端中输入： $ lspci | grep -i nvidia ，会显示自己的NVIDIA GPU版本信息

去CUDA的官网http://developer.nvidia.com/cuda-gpus查看自己的GPU版本是否在CUDA的支持列表中

1.2.Verify You Have a Supported Version of Linux 检查自己的linux版本是否支持，我安装的是ubuntu14.04版本的，这个就没有问题

在终端中输入： $ uname -m &&cat /etc/*release

终端显示结果如下所示：

1.3. Verify the System Has gcc Installed

在终端中输入： $ gcc --version

1.4. Verify the System has the Correct Kernel Headers and Development Packages Installed

在终端中输入： $ uname –r 可以查看自己的kernel版本信息

在终端中输入：$ sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)

可以安装对应kernel版本的kernel header和package development

这四个小步骤我都比较顺利，安装好ubuntu后这些都装好了，如果在某一步中有问题，可以参照官方文档进行解决。

runfile安装cuda 下载链接https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

2.1.禁用 nouveau

终端中运行：$ lsmod | grep nouveau，如果有输出则代表nouveau正在加载。

Ubuntu的nouveau禁用方法：

在/etc/modprobe.d中创建文件blacklist-nouveau.conf，在文件中输入以下两行内容：

blacklist nouveau

options nouveau modeset=0

在终端中输入：$ sudo update-initramfs –u

设置完毕可以再次运行

$ lsmod | grep nouveau 检查是否禁用成功

如果运行后没有任何输出，则代表禁用成功(如果还有输出，表示没有禁用成功，不过也不要担心，可以重启电脑，再次运行该命令一般情况下会显示禁用成功)。

2.2.重启电脑，到达登录界面时，alt+ctrl+f1，进入text mode，登录账户

2.3.在text mode中输入

$ sudo service lightdm stop 关闭图形化界面

2.4.切换到cuda安装文件的路径

运行$ sudo sh cuda_7.5.18_linux.run

一般下载好cuda安装包后直接放在home目录下，就可以按照上面的代码运行了，建议这么做。

遇到提示是否安装openGL ，选择no（如果你的电脑跟我一样是双显，且主显是非NVIDIA的GPU需要选择no，否则可以选择yes）。其他都选择yes或者默认安装成功后，会显示installed，否则会显示failed。

2.5. 输入 $ sudo service lightdm start 重新启动图形化界面。

Alt + ctrl +F7，返回到图形化登录界面，输入密码登录。

如果能够成功登录，则表示不会遇到循环登录的问题，基本说明CUDA的安装成功了。

2.6. 重启电脑。检查Device Node Verification。

检查路径~/dev下 有无存在名为nvidia*（以nvidia开头）的多个文件(device files)

如果没有的话，可以参考官方文档里的指导步骤，进行添加。

添加过程：

a)在home下创建一个文档，命名位modprobe，不要后缀，文档的内容如下：

#!/bin/bash

/sbin/modprobe nvidia

if [ "$?" -eq 0 ]then

# Count the number of NVIDIA controllers found.

NVDEVS=`lspci | grep -i NVIDIA`

N3D=`echo "$NVDEVS" | grep "3D controller" | wc -l`

NVGA=`echo "$NVDEVS" | grep "VGA compatible controller" | wc -l`

N=`expr $N3D + $NVGA - 1`

for i in `seq 0 $N`do

mknod -m 666 /dev/nvidia$i c 195 $i

done

mknod -m 666 /dev/nvidiactl c 195 255

else

exit 1

fi

/sbin/modprobe nvidia-uvm

if [ "$?" -eq 0 ]then

# Find out the major device number used by the nvidia-uvm driver

D=`grep nvidia-uvm /proc/devices | awk '{print $1}'`

mknod -m 666 /dev/nvidia-uvm c $D 0

else

exit 1

fi

b)将该文件复制到/etc/init.d目录下

终端输入： $ sudo chmod 755 /etc/init.d/modprobe

d)执行如下命令将脚本放到启动脚本中去。

终端输入： $ cd /etc/init.d

$ sudo update-rc.d modprobe defaults 95

注意：数字95其实可以随便设置的。

e)关机然后重新启动，去～/dev下面查看，不出意外此时应该有nvidia*系类文件了。

对于2.6的说明：很有必要说一下不管怎么搞我的nvidia*文件总是出现不了，所以我放弃，不过好像并没有太大的影响。这一点根据情况大家自己试试吧。

2.7. 设置环境变量。

终端中输入 $ sudo gedit /etc/profile

在打开的文件末尾，添加以下两行：

export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin/:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda7.5/lib64/：$LD_LIBRARY_PATH

2.8. 重启电脑，检查上述的环境变量是否设置成功。

终端中输入 : $ env

在输出的环境变量中检查有无上述 设置的变量，如果有则代表设置成功。

3. 检查cuda是否安装成功。

3.1.检查 NVIDIA Driver是否安装成功

终端输入 ：$ cat /proc/driver/nvidia/version 会输出NVIDIA Driver的版本号

3.2检查 CUDA Toolkit是否安装成功

终端输入 ： $ nvcc –V 会输出CUDA的版本信息

3.3尝试编译cuda提供的例子

切换到例子存放的路径，默认路径是 ~/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples

终端输入：$ make

注意：这里的make *** 作是将Samples文件夹下所有的demo都编译了一遍，所以比较耗时，如果仅仅想测试某个例子，可以进入相应的文件夹去编译即可。

如果出现错误的话，则会立即报错停止，否则会开始进入编译阶段。

注意：我第一次运行的时候就报错了，错误是缺少一些依赖库，一般情况下也就是这个问题，按照如下方式安装就好,其实也没必要都安装，不过安装上也不会报错：

$ sudo apt-get install freeglut3-dev

$ sudo apt-get install build-essential

$ sudo apt-get install libx11-dev

$ sudo apt-get install libxmu-dev

$ sudo apt-get install libxi-dev

$ sudo apt-get install ibgl1-mesa-glx

$ sudo apt-get install llibglu1-mesa

$ sudo apt-get install libglu1-mesa-dev

安装好后，在终端输入： $ make

成功后，NVIDIA_CUDA-7.5_Samples文件夹下会出现一个bin文件夹。运行编译生成的二进制文件。

编译后的二进制文件 默认存放在~/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples/bin中。

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