Как проверить работу cuda ubuntu

Настройка Ubuntu 8.10 для кодинга под NVIDIA CUDA

Решил я всерьез заняться программированием распределенных вычислений с использованием этой технологии. Не буду подробно рассказывать, что она из себя представляет, скажу только, что CUDA предназначена для проведения распределенных вычислений не на процессоре, а на чипе видеокарты, что позволяет производить неграфические вычисления с феноменальной скоростью (производительность чипа GeForce 8800 GTX при математических расчетах примерно равна производительности 180(!)-ядерного Pentium 4 1,5 ГГц). В основном это используется для решения научных задач, вроде моделирования различных сложных систем. Кстати, данную технологию использует последняя версия Adobe Photoshop (CS4) — рендеринг картинок и многие эффекты обрабатываются именно с помощью CUDA. Технология поддерживается видеокартами на чипах NVIDIA начиная с 8 серии и новее, включая, само собой, Quadro и Tesla.

Сказано — сделано. Буду настраивать свою убунту под это дело, а заодно и о своем опыте расскажу 😉

Примечание:
1. Примеры для CUDA можно благополучно писать и компилировать даже на компьютере без поддерживаемой видеокарты, однако работать они будут раз в сто медленнее, чем при ее наличии.
2. Есть известная проблема — CUDA состоит в плохих отношениях с компилятором gcc-4.3, который по умолчанию установлен в Ubuntu 8.10, поэтому приходится откатываться на gcc-4.1. Подробности ниже 🙂

Начнем!

Для начала установим необходимые библиотеки.
$ sudo apt-get install linux-headers-`uname -r` binutils pkg-config build-essential xserver-xorg-dev libc-dev

Самое важное здесь — libc-dev, без ее наличия ничего работать не будет.

Отлично, продолжаем! Теперь настроим компилятор. Для начала скачаем gcc и g++ нужной нам версии (это важно — их версия должна быть одинаковой). Проще всего это сделать через Synaptic, отыскав там gcc-4.1 и g++-4.1, а можно и прописать в консоли:
$ sudo apt-get install gcc-4.1 g++-4.1

Нужно настроить систему на использование нужного нам компилятора (см АПД в конце!). Делается это до смешного просто:
$ sudo rm -d /usr/bin/gcc
$ sudo ln -s /usr/bin/gcc-4.1 /usr/bin/gcc
$ sudo rm -d /usr/bin/g++
$ sudo ln -s /usr/bin/g++-4.1 /usr/bin/g++

Кстати, вернуть на место «старый» компилятор легко — достаточно заменить в приведенных командах 4.1 на 4.3.
Ну и, само собой, нам нужны сами компоненты CUDA — видеодрайвер, тулкит и SDK. Берем их с родного сайта. Систему указываем 8.04, все будет прекрасно работать и так.

Поскольку мы собираемся использовать последнюю версию — выбираем пакеты для 2.1:
1. CUDA Driver — NVIDIA-Linux-x86-180.06-pkg1.run
(Спасибо товарищу Frosty — недавно вышел драйвер версии 180.22, скачать его можно, естественно, с официального сайта. Процедура установки не отличается)
2. CUDA Toolkit — cuda-linux-rel-nightly-2.1.1635-3065709.run
3. CUDA SDK code samples — cuda-sdk-linux-2.10.1126.1520-3141441.run

Сохраняем их куда-нибудь на диск (желательно, чтобы путь к ним не содержал пробелов и символов кириллицы) и устанавливаем для всех трех пакетов chmod +x. Предварительный этап завершен!

Собственно установка.

Для начала надо поставить видеодрайвер. Ставится он стандартно:
$ sudo -s -H
# /etc/init.d/gdm stop

Жмем Ctrl+Alt+F1 и логинимся. Затем:
# sh NVIDIA-Linux-x86-180.06-pkg1.run
Нам предлагают скачать precompiled headers с сервера NVIDIA. Отказываемся.
Тогда нам предлагают скомпилировать их под наше ядро. Соглашаемся.
Ждем несколько секунд — и вуаля! Драйвер установлен.
Теперь можно снова запустить X-Server:
# /etc/init.d/gdm start

Теперь нужно немного подправить один файл:
$ sudo gedit /etc/default/linux-restricted-modules-common

там нужно исправить строчку на вот такую

DISABLED_MODULES=«nvidia nvidia_legacy nvidia_new»

Сохраняемся и ребутимся. Если же X-сервер не запустился, то можно просто восстановить конфигурационный файл:
$ sudo cp /etc/X11/xorg.conf.backup /etc/X11/xorg.conf

и пересмотреть свои действия на предмет ошибки.

Отлично! Теперь установим оставшиеся два компонента:
$ sudo ./cuda-linux-rel-nightly-2.1.1635-3065709.run
$ sudo ./cuda-sdk-linux-2.10.1126.1520-3141441.run

Пути (в первом случае /usr/local/cuda и $HOME/NVIDIA_CUDA_SDK во втором) лучше оставить по умолчанию, во избежание.

Теперь немного поковыряем переменные окружения. Они в Ubuntu хранятся в /etc/environment. Нужно добавить в PATH:»/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/bin». А потом осталось отредактировать один файл:
$ sudo gedit /etc/ld.so.conf

Добавляем в конец

# NVIDIA CUDA v2.1 support
/usr/local/cuda/lib

и набираем ldconfig:
$ sudo ldconfig

Все, можно начинать радоваться! Теперь идем в каталог SDK и пробуем собрать примеры.
$ cd ~/NVIDIA_CUDA_SDK
$ make

Кстати, не стоит забывать про параметры команды make. При компилировании кода под CUDA они могут быть такие:
— release configuration — make
— debug configuration — make dbg=1
— emurelease configuration — make emu=1
— emudebug configuration — make emu=1 dbg=1

Не забывайте, что если на вашем компьютере нету совместимой видеокарты — обязательно ставим параметр emu=1.

Вот, собственно, и все! Теперь, если все правильно собралось(если нет — перепроверьте, нужной ли версии gcc и g++), можно идти в каталог ~/NVIDIA_CUDA_SDK/bin/linux/release/ и наслаждаться примерами. Лично мне больше всего понравился fluidsGL.

Если есть какие-то недочеты — постараюсь исправить. Удачи!

АПД: Меня попросили сразу два товарища (3dm и timyr_lan) поправить способ смены дефолтного компилятора. Спасибо за поправку.
Корректнее делать вот так:

Прописать в ~/.bashrc или просто выставлять эти переменные перед компиляцией CUDA кода.

АПД2: Вариант нумбер 2, даже проще:

$ gedit ~/NVIDIA_CUDA_SDK/common/common.mk
# Compilers
NVCC := $(CUDA_INSTALL_PATH)/bin/nvcc.
CXX := g++-4.1
CC := gcc-4.1
LINK := g++-4.1 -fPIC

How to Install CUDA on Ubuntu 22.04 | Step-by-Step

CUDA (Compute Unified Device Architecture), a parallel computing platform, allows software developers to use a GPU for general-purpose processing. Performance gains, heterogeneous acceleration capabilities, and a vast ecosystem make CUDA very appealing for developers targeting the acceleration of workloads.

This tutorial will first briefly explain what CUDA is, after which we will show you how to install CUDA on Ubuntu 22.04, including how to install the NVIDIA drivers so that you can unlock your NVIDIA GPUs capabilities for compute-intensive applications.

#What is CUDA?

CUDA (Compute Unified Device Architecture) is a parallel computing platform developed by NVIDIA. It provides an application programming interface (API) that enables developers to harness the immense processing power of NVIDIA graphics processing units (GPUs) for general-purpose computing.

CUDA cores are specialized processing units within the GPU optimized for parallel computing tasks. They are capable of executing multiple threads concurrently. ##What is CUDA used for? With its parallel computing feature and the ever-growing power of GPUs, CUDA can be used for machine learning and AI applications, scientific simulations involving complex calculations, financial modeling, cybersecurity, cryptocurrency mining, and other computationally intensive tasks.

In this tutorial, we will cover how to install CUDA on Ubuntu 22.04 and install the NVIDIA drivers.

#Prerequisites

To follow along with this tutorial, you will need the following:

• The latest Ubuntu installed
• A CUDA-compatible NVIDIA card

#How to Install CUDA on Ubuntu 22.04: Step-by-step

After completing the following steps, you can compile and execute CUDA applications, taking advantage of the parallel processing power of your NVIDIA GPU. We will first install the NVIDIA driver and then proceed to install the CUDA toolkit.

#Step 1: Upgrade your Ubuntu

We will start by upgrading our Ubuntu to ensure we have all the latest software. Use the following command to upgrade your system:

sudo apt update sudo apt upgrade 

#Step 2: List the recommended NVIDIA drivers

We will now isntall ubuntu-drivers-common and use the ubuntu-drivers command to get the list of recommended NVIDIA drivers available for your system:

sudo apt install ubuntu-drivers-common sudo ubuntu-drivers devices 

We can see that the ubuntu-drivers command lists the model of our computer as well as the NVIDIA GPU installed.

model : GP108M [GeForce MX150] (Mi Notebook Pro [GeForce MX150]) 

It also recommends the NVIDIA driver 535

driver : nvidia-driver-535 - distro non-free recommended 

#Step 3: Install the driver nvidia-driver-535

Let’s install the driver using the following command:

sudo apt install nvidia-driver-535 

In this case, the NVIDIA driver was already installed by default on Ubuntu.

#Step 4: Reboot your system

We will now reboot the system to ensure everything has been installed and loaded correctly.

sudo reboot now 

#Step 5: Check the driver installation

Now that we have rebooted our system, we will check our installation with the NVIDIA System Management Interface, which is called with the nvidia-smi command.

nvidia-smi 

At the top of the table, we will see the driver version and CUDA driver API compatibility:

NVIDIA-SMI 535.86.05 Driver Version: 535.86.05 CUDA Version: 12.2 

Please note that CUDA is not yet installed at this stage.

#Step 6: Install GCC

We will need to install the gcc compiler as it will be used when installing the CUDA toolkit. Make sure that you have gcc installed with the following command:

sudo apt install gcc 

You can verify if gcc has been installed using the following command:

gcc -v 

This should return the version of gcc that has been installed.

#Step 7: Install CUDA toolkit Ubuntu

We will now head to the NVIDIA CUDA download website to get the latest CUDA toolkit for Ubuntu. The website will navigate you through the right package to download as well as the commands to execute to complete the CUDA toolkit installation.

The website provides the following procedure:

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda 

Please proceed by executing each of the commands to complete the installation.

If you encounter dependency errors during the installation, try running sudo apt —fix-broken install to fix them. Apt will suggest running it if needed.

#Step 8: Reboot your system

Now that the CUDA toolkit has been installed, we will reboot the system to load the right modules required by CUDA.

sudo reboot now 

#Step 9: Environment setup

The CUDA toolkit is now installed, and a few manual actions must be executed to complete the setup. We will now proceed to update the environment variables as recommended by the NVIDIA documentation.

Add the following line to your .bashrc file using nano ~/.bashrc and paste the following lines at the end of the file.

export PATH=/usr/local/cuda/bin$> export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.2/lib64\ $> 

Save the file using Ctrl+x and y .

We will now reload the file:

. ~/.bashrc 

#Step 10: Test the CUDA toolkit

Now that the environment has been set, we can test the CUDA toolkit, and we can execute nvcc , the CUDA compiler.

nvcc -V 

This returns the nvcc version and confirms that the CUDA toolkit has been installed.

#Conclusion

In this tutorial, we have learned how to install CUDA on Ubuntu, the latest NVIDIA drivers, the CUDA toolkit, and how NVIDIA has brought general-purpose and parallel computing to GPUs. You can now use your CUDA setup to work with scientific simulations or get the most out of your deep learning applications. Find more information on CUDA on the NVIDIA CUDA zone website.

Once you have CUDA successfully installed on your Ubuntu system, you can unlock its full performance in a hassle-free cloud environment with Cherry Servers cost-effective dedicated GPU servers. Choose your GPU accelerator, configure it with your server, and deploy in 2 to 24 hours.

Mantas Levinas

Helping engineers learn �� about new technologies and ingenious IT automation use cases to build better systems ��

Cloud VPS — Cheaper Each Month

Start with € 9 and pay € 0.5 less until your price reaches € 5 / month.

Установка CUDA в Ubuntu

Видеокарты уже давно перестали быть только устройствами, способными рисовать красивую графику в играх. Перед ними всё чаще ставят задачи, связанные со сложными математическими вычислениями, расчётами и искусственным интеллектом. Видеокарты намного лучше справляются с такими заданиями, чем обычные процессоры. Именно для того, чтобы обеспечить работу своих карт в этой сфере, NVIDIA выпустила платформу CUDA (Compute Unified Device Architecture).

В этой статье мы рассмотрим, как выполняется установка Cuda Ubuntu, как установить библиотеки и окружение для разработки, а также необходимую версию программы.

Что такое Nvidia CUDA

Архитектура CUDA позволяет разработчикам использовать вычислительные возможности видеокарт Nvidia для параллельных расчётов. Это очень сильно повышает производительность программ, которым нужно решать много однообразных задач. Одни из самых популярных способов применения CUDA — это майнинг криптовалюты, а также разработки в сфере искусственного интеллекта.

Платформа позволяет программистам самим управлять доступными инструкциями видеоускорителя, а также распределять память. Все программы пишутся на Си-подобном языке программирования.

Какую версию CUDA выбрать

На данный момент самая свежая версия NVIDIA CUDA Ubuntu — девятая. Если вы собрались создавать собственное программное обеспечение на основе этой платформы, лучше всего начать с этой или восьмой версии. Но если вам нужно запустить в системе программу, которая уже собрана под определенный вариант CUDA, то вам придется ставить именно его. Потому что между более старыми и новыми вариациями есть серьезные отличия, и приложение может попросту не заработать. Попытайтесь запустить нужную вам программу и посмотрите, каких библиотек ей не хватает в сообщении об ошибке:

Или же эту информацию можно найти в описании программы. Обычно разработчики пишут, какая версия CUDA нужна для работы. А теперь давайте рассмотрим, как выполняется установка CUDA на Ubuntu 16.04, 17.10 и другие модификации этого дистрибутива.

Установка CUDA из репозиториев Ubuntu

Нужно отметить, что для успешной работы Nvidia, CUDA необходимо, чтобы уже был установлен драйвер NVIDIA. Сейчас в официальных репозиториях Ubuntu находится восьмая версия платформы. Вы можете без проблем её установить, выполнив всего несколько команд. Сначала обновите списки пакетов:

sudo apt update

Затем наберите такую команду, чтобы установить CUDA Ubuntu:

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

Если вам также нужны заголовочные файлы для разработки, то понадобится дополнительно установить пакет nvidia-cuda-dev:

sudo apt install nvidia-cuda-dev

Установка платформы может длиться достаточно много времени, поскольку все необходимые библиотеки занимают около одного гигабайта. После завершения установки вы можете проверить, всё ли работает, выполнив:

Установка CUDA 9 в Ubuntu

Самая свежая на данный момент, как уже упоминалось, версия — Nvidia Cuda 9.0. Она включает некоторые алгоритмы для ускорения вычислений в приложениях AI и HPC на видеокартах NVIDIA Volta. Кроме того, были исправлены некоторые ошибки и проблемы платформы. Но для девятки нужен свежий драйвер Nvidia 384. Установить его вы можете с официального сайта.

Тут вам необходимо выбрать операционную систему, архитектуру и дистрибутив Linux, а в самом конце — способ установки (deb-пакет).

Только после этого появиться ссылка на установщик. Скачайте его, нажав кнопку Download 1.2 GB, и запустите установку с помощью dpkg:

sudo dpkg -i ~/Загрузки/cuda-repo-ubuntu1704-9-1-local_9.1.85-1_amd64.deb

Перед тем, как будет выполнена установка CUDA 9 Ubuntu, вам необходимо добавить ключ репозитория:

sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu1704-9-1-local_9.1.85-1/7fa2af80.pub

И обновить список пакетов:

sudo apt update

Затем можно установить CUDA 9 в Ubuntu:

sudo apt install cuda cuda-libraries-9.1

Готово, теперь можете проверить версию:

Установка CUDA 6.5, 7 или другой версии

Для многих программ необходима определенная версия CUDA, например, многие майнеры были собраны только с версией 6.5, и поэтому вам нужно будет установить именно эти библиотеки, чтобы всё заработало. На сайте Nvidia есть архив со всеми предыдущими версиями платформы. Рассмотрим установку на примере версии 6.5. Первое, что вам нужно выбрать — версия:

Затем выберите операционную систему Linux x86:

А дальше установочный deb-пакет для Ubuntu 14.04. Проверено на Ubuntu 17.10: установка работает. После загрузки пакета репозитория выполните:

sudo apt install ~/Загрузки/cuda-repo-ubuntu1404_6.5-14_amd64.deb

Далее обновите список пакетов:

sudo apt update

Осталась установка CUDA Ubuntu нужной вам версии:

sudo apt install nvidia-cuda-6.5

Поскольку программа размещается в /usr/local, нужно добавить путь к её папке в переменную среды PATH и LD_PRELOAD:

echo «» >> ~/.bashrc
echo «export PATH=/usr/local/cuda-6.5/bin:$PATH» >> ~/.bashrc
echo «export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-6.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH» >> ~/.bashrc

Готово, после этого можно проверять версию:

Удаление Cuda из Ubuntu

Удалить Nvidia CUDA вы можете также, как и устанавливали. Еесли вы ставили nvidia-cuda-toolkit, то для удаления достаточно набрать:

sudo apt purge nvidia-cuda-toolkit

Или для версии 6.5:

sudo apt purge nvidia-cuda-toolkit-6.5

Также не забудьте удалить репозиторий:

sudo apt purge cuda-repo-ubuntu1404

Имя пакета может отличаться в зависимости от версии. Если вы выполняли установку с помощью бинарного файла или из исходников, то для удаления нужно использовать скрипт, который вы применяли при инсталляции.

Выводы

В этой небольшой статье мы рассмотрели, как выполняется установка CUDA Ubuntu 17.10 и в других версиях этой операционной системы. Как видите, это не так сложно, и вы можете установить не только последнюю версию, но и ту, которая вам нужна.

Как найти версию NVIDIA CUDA в Linux?

У вас, вероятно, есть графический процессор NVIDIA и вы используете CUDA в своем дистрибутиве GNU / Linux. И тебе, наверное, тоже понадобится знать точную версию CUDA который вы установили в своей системе. Например, чтобы узнать, доступны ли определенные функции этого программного обеспечения, или узнать больше об API, совместимости, имеющихся обновлениях и т. Д.

Ну это может быть узнать быстро и легко из интерфейса командной строки, и есть несколько способов сделать это, как вы можете увидеть в следующем пошаговом руководстве:

Прежде всего, помните, что у вас должна быть совместимая видеокарта NVIDIA и драйверы, установленные в Linux, а также набор инструментов CUDA. Если нет, вы можете установить пакет nvidia-cuda-toolkit в свой дистрибутив. В противном случае в этом руководстве ничего не получится.

Один из вариантов — использовать инструмент nvidia-smi на вашем Linux, чтобы сделать это, выполните следующие действия:

1. Откройте терминал.
2. Выполните команду «NVIDIA-СМИ«без кавычек.
3. В выводе этой команды в области заголовка справа вы увидите Версия CUDA: Vv, где Vv будет версией.

Другой способ сделать это конкатенатор:

1. Откройте терминал.
2. Выполните следующую команду «кот /usr/lib/cuda/version.txt«без кавычек.
3. На выходе вы увидите версию CUDA.

Как видите, довольно простой. Теперь вы без проблем сможете узнать версию CUDA в вашем дистрибутиве Linux.

Помните, что если у вас есть проблемы с использованием или установкой CUDA в Linux вы можете перейти на документация предоставленные NVIDIA для этой услуги. Там вы также увидите список дистрибутивов с встроенной поддержкой CUDA и версий, а также всю необходимую информацию об инструментарии, о том, как проверить, совместим ли ваш графический процессор NVIDIA с CUDA или нет, о предварительных условиях и зависимостях и многое другое. .

Содержание статьи соответствует нашим принципам редакционная этика. Чтобы сообщить об ошибке, нажмите здесь.

Полный путь к статье: Любители Linux » GNU / Linux » Системное администрирование » Как найти версию NVIDIA CUDA в Linux?

Комментарий, оставьте свой

Оставьте свой комментарий Отменить ответ

Richo сказал