CUDA: различия между версиями

Материал из ALT Linux Wiki
Нет описания правки
Нет описания правки
Строка 1: Строка 1:
'''Заметка: данная инструкция портит файлы, принадлежащие установленным пакетам.'''
'''Заметка: данная инструкция портит файлы, принадлежащие установленным пакетам.'''


'''''NB''''': подписывайтесь на исправление ошибки [https://bugzilla.altlinux.org/show_bug.cgi?id=27041 #27041].
'''''NB''''': подписывайтесь на исправление ошибки [https://bugzilla.altlinux.org/show_bug.cgi?id=27041 #27041].


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


Для установки NVidia CUDA нужно сделать следующее:
Для установки NVidia CUDA нужно сделать следующее:


-скачать исхдник драйвера с Nvidia (Developer Drivers for Linux)  
*скачать исхдник драйвера с Nvidia (Developer Drivers for Linux)  
 
*CUDA toolkit, например, для ОпенСузи,  
-CUDA toolkit, например, для ОпенСузи,  
*если нужно, еще и примеры (GPU Computing SDK code samples)  
 
*поставить kernel-headers для своего ядра  
-если нужно, еще и примеры (GPU Computing SDK code samples)  
*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/
-поставить kernel-headers для своего ядра  
*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!)
-выйти из X-ов и в командной строке от имени суперпользователя скомпилировать драйвер, сообщив, где лежат файлы заголовков:
*скомпилировать cudatoolkit_3.2.16_linux_64_suse11.2.run
 
  bash ~/cudatoolkit_3.2.16_linux_64_suse11.2.run
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
{{Category navigation|title=HOWTO|category=HOWTO|sortkey={{SUBPAGENAME}}}}

Версия от 14:44, 19 июля 2015

Заметка: данная инструкция портит файлы, принадлежащие установленным пакетам.

NB: подписывайтесь на исправление ошибки #27041.

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