C++ Coder

HCP高性能计算架构,实现,编译器指令优化,算法优化, LLVM CLANG OpenCL CUDA OpenACC C++AMP OpenMP MPI

C++博客 首页 新随笔 联系 聚合 管理
  98 Posts :: 0 Stories :: 0 Comments :: 0 Trackbacks
http://www.cnblogs.com/giraffe/archive/2011/10/21/CUDA-Ubuntu-Install.html

1:下载CUDA 4.0

安装官网最新的显卡驱动:

安装方法可以参考:

《Ubuntu11.04下安装Nvidia显卡驱动的方法》

然后从NVIDIA网站(http://developer.nvidia.com/cuda-downloads)下载

CUDA Toolkit for Ubuntu Linux 10.10;

GPU Computing SDK;

CUDA Tools SDK。

 

2:安装CUDA Toolkit for Ubuntu Linux 10.10

由于在ubuntu11.04下无法正常的用sh命令进行安装,所以需要用以下命令进行安装:

chmod +x cudatoolkit_4.0.17_linux_32_ubuntu10.10.run  
sudo ./cudatoolkit_4.0.17_linux_32_ubuntu10.10.run

注意上面工具包的名称要跟你下载的工具包名称一致,不同系统版本的文件名略有差别。

预设是安装在/usr/local/cuda 目录下,建议就依照他的预设路径安装。

安装完成后要设定Library 的Path,有两个方式:

(1)一种是更改LD_LIBRARY_PATH 环境变数:

在用户名的目录下开.bashrc文件,可以通过vi命令或者gedit命令进行编辑,我更喜欢后者,在末尾处加入两行命令:

gedit ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib:$LD_LIBRARY_PATH

如果是64位系统的话需要将上一行的lib改为lib64,然后保存。

 

(2)另一种方法是直接加在/etc/ld.so.conf.d/ 里面:

sudo echo "/usr/local/cuda/lib" >> /etc/ld.so.conf.d/cuda-40.conf
sudo ldconfig

如果是64位系统同样将lib改为lib64

再设定PATH:  

echo 'export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin' >> ~/.bashrc

 

3:安装CUDA Tools SDK:
chmod +x cudatools_4.0.17_linux_32.run  
sudo ./cudatools_4.0.17_linux_32.run

预设是安装在/usr/local/cuda/CUDAToolsSDK 目录下。

 

4:安装GPU Computing SDK:
chmod +x gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run  
./gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run

预设是安装在自己帐号的~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK 目录下,安装时要设置CUDA 安装的路径: Enter CUDA install path (default /usr/local/cuda):

若CUDA 都是依照预设路径安装,则这里就不需要更动。

 

5:设定GCC编译器  

CUDA 4.0 目前只支援到gcc 4.4,若是只有装gcc 4.5 的话,还要再装一下gcc 4.4 才能编译: 

sudo apt-get install gcc-4.4 g++-4.4 

接着要让编译时能够使用gcc 4.4,一种方式是将系统的/usr/bin/gcc 改连到/usr/bin/gcc-4.4,/usr/bin/g++ 也一样改连到/usr/bin/ g++-4.4,或是使用update-alternative:  

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.5 150  
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.4 100
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.5 150
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.4 100

接着使用update-alternatives 选择4.4 版的gcc:  

sudo update-alternatives --config gcc  

执行后选择gcc-4.4,再接着选择4.4 版的g++:  

sudo update-alternatives --config g++  

执行后选择g++-4.4  

若不想修改整个系统的设定,有另一个办法可以处理,自己建一个~/bin 目录,然后建立gcc-4.4 与g++-4.4 的连结,再将这个路径加入自己的PATH 中,这样就不会影响其他的程式:

mkdir ~/bin  
ln -s /usr/bin/gcc-4.4 ~/bin/gcc
ln -s /usr/bin/g++-4.4 ~/bin/g++

然后在每次要编译CUDA 程式前执行: 

export PATH=~/bin:$PATH  

这样就不需要更动到系统其他程式的设定了。  

 

6:编译GPU Computing SDK code samples  
cd ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK 
make

若是幸运的话,这样就大公告成了,但通常都会有些问题,像编译时若是出现类似这样的问题:  

/usr/bin/ld: cannot find -lXi  
/usr/bin/ld: cannot find -lXmu
/usr/bin/ld: cannot find -lglut
collect2: ld returned 1 exit status

是表示有一些必要的Library 没装,用apt-cache 找一下再用apt-get 装起来就可以了:  

apt-get install libxi-dev libxmu-dev libglut3-dev  

我安装的时候就出现了

/usr/bin/ld: cannot find -lGL  
collect2: ld returned 1 exit status

这其实是因为没有链接到正确的libGL的库,这时候执行以下命令

sudo -i
cd /usr/lib/
ls -al |grep libGL.so.*

执行完上述命令后,会看见有一个与你按装的驱动程序相类似的编号呃so,如我的驱动程序版本是280.13就会有一个

libGL.so.280.13的文件,然后执行以下命令。当然,这个需要root权限

rm libGL.so
ln -s libGL.so.280.13 libGL.so

 

安装完成之后就要检验一下CUDA安装是否成功

进入~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/bin/linux/release目录下看看是不是有很多可执行文件

注意deviceQuery这个可执行文件,我们就是要执行它来判断自己的CUDA是否安装成功,输入./deviceQuery命令来执行它,如果出现你的显卡信息则说明CUDA已经安装成功。

posted on 2012-10-31 09:03 jackdong 阅读(536) 评论(0)  编辑 收藏 引用 所属分类: CUDA

只有注册用户登录后才能发表评论。
网站导航: 博客园   IT新闻   BlogJava   博问   Chat2DB   管理