CUDA: различия между версиями

Версия от 19:50, 20 марта 2011

CUDA - технология использования ресурсов видеоплаты NVidia для параллельных вычилений. Хотя в списке поддерживаемых Linux-дистрибутивов нет дистрибутивов AltLinux, компилятор NVCC устанавливается на ALTLinux p5. Скомпилированные программы выполняются на видеокарте.

Для установки NVidia CUDA нужно сделать следующее:

-скачать исхдник драйвера с Nvidia (Developer Drivers for Linux)

-CUDA toolkit, например, для ОпенСузи,

-если нужно, еще и примеры (GPU Computing SDK code samples)

-поставить kernel-headers для своего ядра

-выйти из X-ов и в командной строке от имени суперпользователя скомпилировать драйвер, сообщив, где лежат файлы заголовков:

bash ~/NVIDIA-Linux-x86_64-260.19.36.run --kernel-source-path /usr/src/linux-2.6.30-std-def-alt15/

- в процессе компиляции отвечать на все вопросы "Yes"

- в /usr/lib/perl5/Tie положить модуль File.pm, например, из /usr/x86_64-linux/IO (не путать с file.pm - это разные модули!)

- скомпилировать cudatoolkit_3.2.16_linux_64_suse11.2.run

bash ~/cudatoolkit_3.2.16_linux_64_suse11.2.run

@@ Строка 1: / Строка 1: @@
 CUDA - технология использования ресурсов видеоплаты NVidia для параллельных вычилений.
-Хотя в списке поддерживаемых Linux-дистрибутивов нет дистрибутивов AltLinux, компилятор NVCC устанавливается на ALTLinux p5. Скопилированные программы выполнябтся на видеокарте.
+Хотя в списке поддерживаемых Linux-дистрибутивов нет дистрибутивов AltLinux, компилятор NVCC устанавливается на ALTLinux p5. Скомпилированные программы выполняются на видеокарте.
 [[Категория:HOWTO]]
@@ Строка 14: / Строка 14: @@
 -поставить kernel-headers для своего ядра
--выйти из X-ов и в командной строке скомпилировать драйвер, сообщив, где лежат файлы заголовков:
+-выйти из X-ов и в командной строке от имени суперпользователя скомпилировать драйвер, сообщив, где лежат файлы заголовков:
 bash ~/NVIDIA-Linux-x86_64-260.19.36.run  --kernel-source-path /usr/src/linux-2.6.30-std-def-alt15/