ubuntu 15.04 下的 nvidia(待续)
2016-07-19 18:28
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检查自己的GPU是否支持CUDA,linux可用以下命令来查看GPU型号:
本机显示结果如下
只要GPU型号可以在https://developer.nvidia.com/cuda-gpus找到,就是支持CUDA的,同时还可以查看显卡的计算能力,数值越大越好。
检查自己的操作系统是不是CUDA支持的,可以输入以下命令:
显示结果如下
第一行显示有x86_64,说明系统是x86构架64位系统;
CUDA支持的操作系统在以下网址可以找到http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/#overview
检查操作系统是否安装了gcc,可用以下命令
显示结果如下
很多操作系统都预装有gcc,如果你的没有就先安装一下。有时gcc已经预装,但是gcc –version执行后没有显示信息,可以执行下面命令来查询系统的gcc信息。
显示结果如下
备注:预装的gcc是4.9.2,而本机为了使用matlab2014a和matlab2015a(gcc仅支持4.7.x)调用mex文件,所以对gcc进行了降级安装,降级安装方法见
降级安装gcc/g++版本为4.7.x 。
查询已安装的cuda
若查询不到可查看下面博文方法
Ubuntu15.04 64位安装Theano(已经测试可执行)
配置cuda
会弹出显卡配置的界面,至少7个大项,其中有GPU-0(Quadro K5200)和GPU-1(Tesla K40c),如果能看到自己的显卡的话,应该就算安装成功了。
可设置GPU-0(Quadro K5200)和GPU-1(Tesla K40c)的
ECC Setting。
带有ECC功能的内存(通常这种内存使用在服务器上),把这个选项设为Enable之后,就会自动就自动检测并且纠正内存中奇数位的错误,但是对于偶数位的错误,则只能检测而不能纠正。这样虽然 会牺牲一些速度,但是却能够是系统运行的更加稳定,因此建议所有使用Ecc内存的读者打开这个选项
测试安装的cuda,默认安装在 /usr/local/cuda/samples
进入该目录,执行
该过程也比较漫长,请耐心等待。
全部编译玩后,进入/usr/local/cuda/samples/bin/x86_64/linux/release,执行
检验驱动是否安装成功
显示结果如下
备注:安装cuda之后,就会自动安装相应的驱动,所以若安装cuda后,在执行
就会导致驱动有相互覆盖,导致cuda使用出现问题。
由于Ubuntu中已经为NVIDIA显卡安装了驱动nouveau,而且该驱动正在运行中,所以安装驱动的过程稍微麻烦,建议先单独安装显卡驱动,再安装cuda,安装详情见
安装NVIDIA驱动。
参考主页
http://blog.csdn.net/jiandanjinxin/article/details/50481200
http://blog.csdn.net/jiandanjinxin/article/details/51954179
http://blog.csdn.net/xuezhisdc/article/details/47075401
http://jingyan.baidu.com/article/a3aad71a85fadbb1fb0096b0.html/article/a3aad71a85fadbb1fb0096b0
lspci | grep –i nvidia
本机显示结果如下
03:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GK110BGL [Tesla K40c] (rev a1) 04:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GK110GL [Quadro K5200] (rev a1) 04:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation GK110 HDMI Audio (rev a1)
只要GPU型号可以在https://developer.nvidia.com/cuda-gpus找到,就是支持CUDA的,同时还可以查看显卡的计算能力,数值越大越好。
检查自己的操作系统是不是CUDA支持的,可以输入以下命令:
uname -m && cat /etc/*release
显示结果如下
第一行显示有x86_64,说明系统是x86构架64位系统;
x86_64 DISTRIB_ID=Ubuntu DISTRIB_RELEASE=15.04 DISTRIB_CODENAME=vivid DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 15.04" NAME="Ubuntu" VERSION="15.04 (Vivid Vervet)" ID=ubuntu ID_LIKE=debian PRETTY_NAME="Ubuntu 15.04" VERSION_ID="15.04" HOME_URL="http://www.ubuntu.com/" SUPPORT_URL="http://help.ubuntu.com/" BUG_REPORT_URL="http://bugs.launchpad.net/ubuntu/"
CUDA支持的操作系统在以下网址可以找到http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/#overview
检查操作系统是否安装了gcc,可用以下命令
gcc --version
显示结果如下
gcc (Ubuntu/Linaro 4.7.4-3ubuntu2) 4.7.4 Copyright (C) 2012 Free Software Foundation, Inc. This is free software; see the source for copying conditions. There is NO warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.
很多操作系统都预装有gcc,如果你的没有就先安装一下。有时gcc已经预装,但是gcc –version执行后没有显示信息,可以执行下面命令来查询系统的gcc信息。
cat /proc/version
显示结果如下
Linux version 3.19.0-15-generic (buildd@komainu) (gcc version 4.9.2 (Ubuntu 4.9.2-10ubuntu13) ) #15-Ubuntu SMP Thu Apr 16 23:32:37 UTC 2015
备注:预装的gcc是4.9.2,而本机为了使用matlab2014a和matlab2015a(gcc仅支持4.7.x)调用mex文件,所以对gcc进行了降级安装,降级安装方法见
降级安装gcc/g++版本为4.7.x 。
查询已安装的cuda
nvcc -V
若查询不到可查看下面博文方法
Ubuntu15.04 64位安装Theano(已经测试可执行)
配置cuda
nvidia-settings
会弹出显卡配置的界面,至少7个大项,其中有GPU-0(Quadro K5200)和GPU-1(Tesla K40c),如果能看到自己的显卡的话,应该就算安装成功了。
可设置GPU-0(Quadro K5200)和GPU-1(Tesla K40c)的
ECC Setting。
带有ECC功能的内存(通常这种内存使用在服务器上),把这个选项设为Enable之后,就会自动就自动检测并且纠正内存中奇数位的错误,但是对于偶数位的错误,则只能检测而不能纠正。这样虽然 会牺牲一些速度,但是却能够是系统运行的更加稳定,因此建议所有使用Ecc内存的读者打开这个选项
测试安装的cuda,默认安装在 /usr/local/cuda/samples
进入该目录,执行
#注意,换成自己的路径 cd /usr/local/cuda/samples #编译 make (安装命令 sudo apt-get install cmake) make
该过程也比较漫长,请耐心等待。
全部编译玩后,进入/usr/local/cuda/samples/bin/x86_64/linux/release,执行
#运行实例 ./deviceQuery cd /usr/local/cuda/samples/bin/x86_64/linux/release sudo ./deviceQuery
检验驱动是否安装成功
cat /proc/driver/nvidia/version
显示结果如下
NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 352.63 Sat Nov 7 21:25:42 PST 2015 GCC version: gcc version 4.9.2 (Ubuntu 4.9.2-10ubuntu13)
备注:安装cuda之后,就会自动安装相应的驱动,所以若安装cuda后,在执行
sudo apt-get install nvidia-352
就会导致驱动有相互覆盖,导致cuda使用出现问题。
由于Ubuntu中已经为NVIDIA显卡安装了驱动nouveau,而且该驱动正在运行中,所以安装驱动的过程稍微麻烦,建议先单独安装显卡驱动,再安装cuda,安装详情见
安装NVIDIA驱动。
参考主页
http://blog.csdn.net/jiandanjinxin/article/details/50481200
http://blog.csdn.net/jiandanjinxin/article/details/51954179
http://blog.csdn.net/xuezhisdc/article/details/47075401
http://jingyan.baidu.com/article/a3aad71a85fadbb1fb0096b0.html/article/a3aad71a85fadbb1fb0096b0
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