Ubuntu14.04 64bit+ CUDA 6.5配置记录

来源：互联网发布：java前景分析发展前景编辑：程序博客网时间：2024/05/21 09:42

1：预检查

1.1检查系统

执行命令：:~$ lspci | grep -i nvidia

我的机器显示有块GPU 与一块Audio device。

1.2然后检查系统版本：

执行命令： ~$ uname -m && cat /etc/*release

可以看到，机器是Ubuntu 14.04 LTS的版本

1.3检查gcc 版本

执行命令：~$ gcc --version

（若未安装，可以按照如下方法安装
方法一：
该方法超简单:
sudo apt-get build-depgcc
就上面这条命令就可以搞定
方法二：
sudo apt-get install build-essential
还是简单，一句命令也可以搞定
安装完了可以执行
gcc--version
的命令来查看版本，输出如下：
gcc(GCC)4.2.3(Ubuntu4.2.3-2ubuntu7)
Copyright(C)2007FreeSoftwareFoundation,Inc.）

————————————————————---------------------------------------------------------------------------------——————————————————————————————

以上问题出现问题可去参考reference 1

2.安装build-essentials

安装开发所需要的一些基本包

sudo apt-get install build-essential

3. 安装NVIDIA驱动 (3.4.0)

输入下列命令添加驱动源

sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppasudo apt-get update

安装340版驱动

sudo apt-get install nvidia-340

安装完成后, 继续安装下列包 (否则在运行sample时会报错)

sudo apt-get install nvidia-340-uvm

安装完成后 reboot.

4：安装CUDA 6.5

下载地址为：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

下载自己系统所需要的RUN 文件（我下载的为 Ubuntu 14.04** RUN）

下载后的文件为：cuda_6.5.14_linux_64.run

该文件里面主要包含3部分

CUDA安装包: cuda-linux64-rel-6.5.14-18749181.run
NVIDIA驱动: NVIDIA-Linux-x86_64-340.29.run
SAMPLE包: cuda-samples-linux-6.5.14-18745345.run

按照参考2中所说需要进行解压，但是我运行其代码无法解压。

所以我直接进行安装（在安装的过程中，会提示是否安装CUDA安装包、NVIDIA驱动、SAMPLE包）。

安装前
注意, 需要通过下面命令给所有.run文件可执行权限

chmod +x *.run

安装执行语句： sudo ./cuda_6.5.14_linux_64.run

然后会按照顺序提示是否安装CUDA安装包、NVIDIA驱动、SAMPLE包，因为，我已经安装过了显卡驱动，

所以，在选择安装NVIDIA驱动时，我选择了N。接下来按照步骤安装：

第一次只安装了CUDA安装包（驱动和SAMPLE包我选择的N，估计也可以一起安装，全部都选Y，我没尝试）

安装好后 添加环境变量

安装完成后需要在/etc/profile中添加环境变量, 在文件最后添加:

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

保存后, 执行下列命令, 使环境变量立即生效

source /etc/profile

添加lib库路径

在 /etc/ld.so.conf.d/加入文件 cuda.conf, 内容如下

/usr/local/cuda-6.5/lib64

新建cuda.conf配置文件的命令为：
sudo touch cuda.conf %新建一个空的cuda.conf文件

sudo gedit cuda.conf %打开这个文件进行编写

执行下列命令使之立刻生效

sudo ldconfig

第二次运行安装执行语句： sudo ./cuda_6.5.14_linux_64.run

我只安装了CUDA SAMPLE

首先安装下列依赖包

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

然后用下述命令只安装sample文件（会如上文所述，提示安装CUDA安装包、NVIDIA驱动、SAMPLE包，只选择SAMPLE包）

sudo ./cuda_6.5.14_linux_64.run

完成后编译Sample文件, 整个过程大概10分钟左右

cd /usr/local/cuda-6.5/samplessudo make

全部编译完成后，进入 samples/bin/x86_64/linux/release, sudo下运行deviceQuery

sudo ./deviceQuery

然后会出现如下信息：

./deviceQuery Starting... CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)Detected 1 CUDA Capable device(s)Device 0: "GeForce GTX 670"  CUDA Driver Version / Runtime Version          6.5 / 6.5  CUDA Capability Major/Minor version number:    3.0  Total amount of global memory:                 4095 MBytes (4294246400 bytes)  ( 7) Multiprocessors, (192) CUDA Cores/MP:     1344 CUDA Cores  GPU Clock rate:                                1098 MHz (1.10 GHz)  Memory Clock rate:                             3105 Mhz  Memory Bus Width:                              256-bit  L2 Cache Size:                                 524288 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:           1 / 0  Compute Mode:     < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 6.5, CUDA Runtime Version = 6.5, NumDevs = 1, Device0 = GeForce GTX 670Result = PASS

5：安装其他依赖项

Ubuntu14.04执行：

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler

其他版本用户参考官方说明：http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html

到以上步骤，其实我的已经安装好了。下面的步骤6.1 6.3我验证成功。但是6.2显示nvcc:未找到命令

——————————————————————————————————————————————————————————————————————

以上步骤出现问题，请参考文reference 2

6 验证是否安装成功

6.1驱动验证

执行语句：~$ 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)

6.2. 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

不出意外的话应该会提示，nvcc没有安装，其实就是，nvidia-cuda-toolkit的编译器没有安装完整，总之，根据提示继续就好了

可执行： sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

（该部分出现问题可参考reference 4）

6.3. 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。

在安装了CUDA SAMPLE后，全部编译完成后，我们已经进行过了设备的识别。

———————————————————————————————————————————————————————————————————————

验证部分为参考文献reference 3

至此，Ubuntu14.04 64bit+ CUDA 6.5配置完成了！

reference：

1：http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107501.htm

2：http://www.cnblogs.com/platero/p/3993877.html

3：http://www.linuxdiyf.com/linux/2699.html

4：http://blog.csdn.net/u013476464/article/details/38071075

0 0