Ubuntu 14.04安装配置CUDA

来源：互联网发布：围棋做题软件编辑：程序博客网时间：2024/04/28 03:57

随着多核CPU和众核GPU的到来，并行编程已经得到了业界越来越多的重视，CPU-GPU异构程序能够极大提高现有计算机系统的运算性能，对于科学计算等运算密集型程序有着非常重要的意义。这一系列文章是根据《CUDAC语言编程指南》来整理的，该指南是NVIDIA公司提供的CUDA学习资料，介绍了CUDA编程最基本最核心的概念，是学习CUDA必不可少的阅读材料。

初学CUDA，笔记错误之处在所难免，还请发现问题的诸位读者不吝赐教。

1. 什么是CUDA？

CUDA全称是Compute Unified Device Architecture，中文名称即统一计算设备架构，它是NVIDIA公司（英伟达，美国公司）提出了一种通用的并行计算平台和编程模型。使用CUDA，我们可以开发出同时在CPU和GPU上运行的通用计算程序，更加高效地利用现有硬件进行计算。为了简化并行计算学习，CUDA为程序员提供了一个类C语言的开发环境以及一些其它的如FORTRAN、DirectCOmpute、OpenACC的高级语言/编程接口来开发CUDA程序。

2.安装
2.1 预检查
2.1.1 验证系统是否具有支持CUDA的GPU
$: lspci | grep -i nvidia
01:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GK208M [GeForce GT 740M] (rev a1)
或
lspci | grep -i VGA
00:02.0 VGA compatible controller: Intel Corporation 3rd Gen Core processor Graphics Controller (rev 09)
或
验证你的显卡是否支持GPU编程，在终端（Ctrl+Alt+T，打开终端）输入

lspci | grep -i nvidia

它会给出你的显卡信息，上http://developer.nvidia.com/cuda-gpus查看你的显卡是否在CUDA支持产品之列。

2.1.2 验证Linux系统版本是否支持CUDA
检查系统版本：$ uname -m && cat /etc/*release

2.1.3 验证GCC是否正确安装
gcc --version

2. 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-ubuntu1404-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

2.3 配置环境

我的系统是64位的，因此配置环境时在.bashrc中加入 (vim ~/.bashrc)

$ export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

配置完环境后，执行命令

$ source ~/.bashrc

使其立刻生效。

2.4. 安装sample

这样，就将/usr/local/cuda的sample拷贝到dir文件夹下了。sudo chmod 777 sample 修改文件夹权限。

然后进入该文件夹，执行sudomake命令进行编译，编译时间较长，需要等待。

2.5 安装验证

2.5.1. 驱动验证 (该步骤没法实现)

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)

或者：查看显卡驱动是否安装
首先得安装mesa-utils，在终端输入命令：sudo apt-get install mesa-utils
然后再运行命令：glxinfo | grep rendering
如果结果是“yes”，证明显卡驱动已经成功安装。

2.5.2 Toolkit验证

验证cuda toolkit是否成功。

$ nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Sep__4_22:14:01_CDT_2016
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.44

2.5.3. 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1块CPU来。

~/install/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/bin/x86_64/linux/release$ ./deviceQuery
./deviceQuery

结果：

./deviceQuery Starting...
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
Detected 1 CUDA Capable device(s)
Device 0: "GeForce GT 740M"

测试：
j进入该目录 cuda/samples/3_Imaging/bilateralFter$
sudo ./bilateralFter
得到图片：

CUDA安装大功告成。

参考文献：
http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12512257 （cuda简介）
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads    （下载地址）
http://www.linuxdiyf.com/linux/2699.html    （安装）
http://blog.csdn.net/uninterrupted/article/details/8240327   （系列）2cuds

0 0