能不能提供QomoLinux的详细配置和软件列表（或特性列表）？

Qomo1.0将在9月第三周发布

Qomo 0.8.0正式发布

主要组件

Kernel 2.6.34

KDE 4.4.1

GLibc 2.12

GCC 4.5.0

Xorg 1.8.0

GTK 2.18.6

QT 4.6.2

显卡驱动： intel 2.10.0, nvidia 195.36.24, ati 6.12.192

浏览器 Firefox 3.6.3

邮件客户端： Thunderbird 3.0

办公软件： openoffice 3.2.0

较0.7的主要更新：

1. 采用lzma压缩， 实现700M以内LiveCD ISO， 含有office等组件

2. 集成ibus输入法框架, 默认支持拼音输入法, 可yum install ibus-table-chinese 安装更多的汉语输入法

3. 去掉了QQ 以及 amsn组件, 引入pidgin ，openfetion, flashget等组件

4. 集成firefox prism扩展功能, 实现了WebQQ, Gmail桌面化, 实现系统托盘消息提示功能

5. 更新xine-lib, 解决开关机没有系统声音, 无法正常关机,注销,重启问题

6. 更新kde-settings, 解决任务栏没有100%自适应长度问题

7. 修正了一些yum update冲突问题, 解决scim与firefox更新后崩溃现象

8. 暂时没有加入Qomo官方的主题风格, 而使用KDE默认设置, 如果想继续使用0.7的风格,可安装如下几个包:

图标主题: kde-settings-redflag-icons

KDM主题: rfthemes-kdm

Ksplash主题: rfthemes-ksplash

壁纸: rfthemes-wallpapers

Qomo 0.8.0 ChangeLog：

一. bug修复

01. 添加grub编译依赖glibc- static

02. 解决 systemsettings中"地区和语言"点击崩溃的问题

03. 解决lame包相关冲突

04. 解决scim导致firefox以及系统假死问题。

05. 更新poppler，加入 poppler-data, 解决部分pdf中文乱码

06. xine-lib替代了libxine, 提供wav解码库, 解决开关机没有系统声音, 无法正常关机,注销,重启问题

07. 修改plasma-destktop-appletsrc默认设置， 解决任务栏不能100%自适应长度问题

08. 移除了gnome-icon-theme主题包，同时修正Networkmanager对其图标的依赖

09. 汉化了k3b提示窗口

10. office文件打开优先级修正

11. 修正升级导致看图软件图标残留问题

12. 修正 java库无法被firefox找到的问题

13. 修改了root目录权限，解决其不能写 *** 作的问题

14. 增加Ralink官方3090驱动到系统盘，提供rt2860,rt2870, rt3070,rt3071,rt3090等firmware.

15. 添加了xorg-x11-drv-nouveau，解决N卡默认使用nv驱动而进不了桌面的问题

16. 修改plasma-destktop-appletsrc默认设置，使系统托盘中设备通知器自动显示

17. 笔记本进入KDE桌面后屏幕亮度有所调整.

18. 离开系统或离开会话时不能使用回车键继续

19. 升级完成后，收藏夹－qomo release点击无效

20. 星际译王不能发声

21. 系统设置－地区和语言双击后崩溃

22. 安装程序向导用户设置时root用户密码无法使用特殊字符

二. 新功能增加

01. 添加patch，使stardict 可TTS语音朗读

02. 添加ntfs-3g到系统盘

03. 输入法：移除im-choorse和 imsettings，并给scim和ibus添加启动配置文件。

04. 添加包linux-firmware。

05. 添加包pptp

06. 集成ibus输入法框架, 默认支持拼音，五笔输入法，修改词排列方式为水平

07. 增加pidgin, openfetion等组件

08. 集成firefox prism扩展功能, 实现WebQQ, Gmail, 三国杀桌面化, 系统托盘消息提示功能

09. 对内核移植了lzma相关patch， 以使livecd实现%17的压缩比例

10. 增加qomolinux-menus包，以子菜单的方式显示qomo相关的项目。

11. 升级yum，可使用yum-buildrep安装编译依赖，支持命令行自动补全

12. setbright加入sudo列表

13. 加入了版本控制包qomo-scm

14. 增加c++ IDE codeblocks

三. 更新及其它

01. 升级KDE到4.4.4

02. 搭建系统基础Base，启动到X层， 大小控制在250M左右

03. QQ 以及 amsn组件放到了工具盘,

04. 拆分仓库增加了uniqrpm脚本，对同一个软件的多个版本，只在仓库中保留最新的版本，减少同步时的成本及仓库空间。

05. 移除gfxboot, 改为使用grub背景图片

06. 升级wine到1.2.0正式版本

07. 除去不用的图片减少qomo-about的体积

08. 打包升级ffmpeg

09. 基于Base，重新构建上层KDE组件及应用，主要的拆分，裁剪，变动如下：

kdegraphics拆分为：

kdegraphics-okular (默认)

kdegraphics-gwenview (默认)

kdegraphics-kolourpaint (默认)

kdegraphics-kruler

kdegraphics-doc

kdegames拆分为：

kdegames

kdegames-minimal (默认)(含有 KMines, Katomic, KSnake, Bomber)

kdenetwork拆分为：

kdenetwork-kget

kdenetwork-kopete

kdenetwork-kppp

kdenetwork-krfb (默认)

kdenetwork-krdc (默认)

kdenetwork-doc

kdeaccessibility拆分为:

kdeaccessibility-kmag

kdeaccessibility-kmousetool

kdeaccessibility- kmouth  (独立出festival一堆的依赖问题)

kdeaccessibility-kttsd

kdeaccessibility-doc

kdeutils拆分为:

kdeutils (默认)

kdeutils-extras (含有 irkick, kcharselect, kdf, kfloppy,  kgpg, ktimer,

kwalletmanager, kwikdisk, okteta, superkaramba )

kdeutils-doc

kdemultimedia拆分为：

kdemultimedia (默认)

kdemultimedia-extras (含有 dragonplayer, juk)

kde-settings拆分出

kde-settings-redflag-icons  (默认使用kde oxygen图标主题)

rfthemes拆分出：

rfthemes-kdm       (默认使用kde的circles主题

rfthemes-ksplash     (默认使用kde的ksplash)

rfthemes-wallpapers  (默认使用了社区loverf一张墙纸)

10. 升级了realtek驱动,内核加入patch

1. 预检查

按照参考链接1中所示，检查系统。

执行命令：

:~$ lspci | grep -i nvidia

03:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GK110GL [Tesla K20c] (rev a1)

04:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GK106GL [Quadro K4000] (rev a1)

04:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation GK106 HDMI Audio Controller (rev a1)

发现有K20和K4000两块GPU，还有一块Audio的应该是声卡。

然后，执行命令检查系统版本：

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

x86_64

DISTRIB_ID=Ubuntu

DISTRIB_RELEASE=14.04

DISTRIB_CODENAME=trusty

DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 14.04.1 LTS"

NAME="Ubuntu"

VERSION="14.04.1 LTS, Trusty Tahr"

ID=ubuntu

ID_LIKE=debian

PRETTY_NAME="Ubuntu 14.04.1 LTS"

VERSION_ID="14.04"

HOME_URL="http://www.ubuntu.com/"

SUPPORT_URL="http://help.ubuntu.com/"

BUG_REPORT_URL="http://bugs.launchpad.net/ubuntu/"

可以看到，机器是ubuntu14.04的版本。

然后，使用gcc --version检查gcc版本是否符合链接1中的要求：

~$ gcc --version

gcc (Ubuntu 4.8.2-19ubuntu1) 4.8.2

Copyright (C) 2013 Free Software Foundation, Inc.

This is free softwaresee the source for copying conditions. There is NO

warrantynot even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.

检查完毕，就去nvidia的官网（参考链接3）上下载驱动，为下载的是ubuntu14.04的deb包。

2. 安装

Deb包安装较为简单，但是安装过程中提示不稳定，不过用着也没啥出错的地方。

先按照参考链接2安装必要的库。

sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

还是按照官网上的流程来。

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

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get install cuda

可能需要下载较长时间，但是没关系，放在那等着就是。

没啥问题就算安装好了。

安装过程中提示：

*** Please reboot your computer and verify that the nvidia graphics driver is loaded. ***

*** If the driver fails to load, please use the NVIDIA graphics driver .run installer ***

*** to get into a stable state.

我没管，提示使用.run安装比较稳定，但我现在用着没问题。

3. 配置环境

我的系统是64位的，因此配置环境时在.bashrc中加入

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

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

配置完环境后，执行命令

~$ source .bashrc

使其立刻生效。

4. 安装sample

配置好环境后，可以执行如下命令：

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

这样，就将cuda的sample拷贝到dir文件夹下了。该命令只是一个拷贝 *** 作。

然后进入该文件夹，执行make命令进行编译，编译时间较长，需要等待。

5. 验证安装是否成功

5.1. 驱动验证

首先，验证nvidia的驱动是否安装成功。

~$ cat /proc/driver/nvidia/version

NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 340.29 Thu Jul 31 20:23:19 PDT 2014

GCC version: gcc version 4.8.2 (Ubuntu 4.8.2-19ubuntu1)

5.2. Toolkit验证

验证cuda toolkit是否成功。

~$ nvcc -V

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

5.3. 设备识别

使用cuda sample已经编译好的deviceQuery来验证。deviceQuery在<cuda_sample_install_path>/bin/x_86_64/linux/release目录下。我的结果如下，检测出了两块GPU来。

~/install/NVIDIA_CUDA-6.5_Samples/bin/x86_64/linux/release$ ./deviceQuery

./deviceQuery Starting...

CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 2 CUDA Capable device(s)

Device 0: "Tesla K20c"

CUDA Driver Version / Runtime Version 6.5 / 6.5

CUDA Capability Major/Minor version number:3.5

Total amount of global memory:4800 MBytes (5032706048 bytes)

(13) Multiprocessors, (192) CUDA Cores/MP:2496 CUDA Cores

GPU Clock rate:706 MHz (0.71 GHz)

Memory Clock rate:2600 Mhz

Memory Bus Width: 320-bit

L2 Cache Size:1310720 bytes

Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)1D=(65536), 2D=(65536, 65536), 3D=(4096, 4096, 4096)

Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers 1D=(16384), 2048 layers

Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers 2D=(16384, 16384), 2048 layers

Total amount of constant memory: 65536 bytes

Total amount of shared memory per block: 49152 bytes

Total number of registers available per block: 65536

Warp size:32

Maximum number of threads per multiprocessor: 2048

Maximum number of threads per block: 1024

Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)

Max dimension size of a grid size(x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)

Maximum memory pitch: 2147483647 bytes

Texture alignment:512 bytes

Concurrent copy and kernel execution: Yes with 2 copy engine(s)

Run time limit on kernels:No

Integrated GPU sharing Host Memory:No

Support host page-locked memory mapping: Yes

Alignment requirement for Surfaces:Yes

Device has ECC support:Enabled

Device supports Unified Addressing (UVA): Yes

Device PCI Bus ID / PCI location ID: 3 / 0

Compute Mode:

<Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >

Device 1: "Quadro K4000"

CUDA Driver Version / Runtime Version 6.5 / 6.5

CUDA Capability Major/Minor version number:3.0

Total amount of global memory:3071 MBytes (3220504576 bytes)

( 4) Multiprocessors, (192) CUDA Cores/MP:768 CUDA Cores

GPU Clock rate:811 MHz (0.81 GHz)

Memory Clock rate:2808 Mhz

Memory Bus Width: 192-bit

L2 Cache Size:393216 bytes

Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)1D=(65536), 2D=(65536, 65536), 3D=(4096, 4096, 4096)

Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers 1D=(16384), 2048 layers

Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers 2D=(16384, 16384), 2048 layers

Total amount of constant memory: 65536 bytes

Total amount of shared memory per block: 49152 bytes

Total number of registers available per block: 65536

Warp size:32

Maximum number of threads per multiprocessor: 2048

Maximum number of threads per block: 1024

Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)

Max dimension size of a grid size(x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)

Maximum memory pitch: 2147483647 bytes

Texture alignment:512 bytes

Concurrent copy and kernel execution: Yes with 1 copy engine(s)

Run time limit on kernels:Yes

Integrated GPU sharing Host Memory:No

Support host page-locked memory mapping: Yes

Alignment requirement for Surfaces:Yes

Device has ECC support:Disabled

Device supports Unified Addressing (UVA): Yes

Device PCI Bus ID / PCI location ID: 4 / 0

Compute Mode:

<Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >

>Peer access from Tesla K20c (GPU0) ->Quadro K4000 (GPU1) : No

>Peer access from Quadro K4000 (GPU1) ->Tesla K20c (GPU0) : No

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 6.5, CUDA Runtime Version = 6.5, NumDevs = 2, Device0 = Tesla K20c, Device1 = Quadro K4000

Result = PASS

这样，cuda就安装成功了。

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