CUDA

Материал из ALT Linux Wiki

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
 
(2 промежуточные версии не показаны)
Строка 1: Строка 1:
 +
'''Заметка: данная инструкция портит файлы, принадлежащие установленным пакетам.'''
 +
 +
'''''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}}}}

Текущая версия на 11:44, 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
 
Личные инструменты