CUDA在linux系统上安裝指南.doc
CUDA 在 linux 系统上安裝指南 适用的操作系统 Fedora 7，8，9，10 Redhat Enterprise 3.x,4.x,5.x SUSE Linux Enterprise Desktop 10-SP1，10.2，11.0 OpenSUSE 10.1,10.2，10.3，11.0，11.1 Ubuntu 7.04 ，7.10.，8.04，8.10，9.04 ------------------------------------------------------------------------------下载和操作系统配套的 驱动程序，SDK, tookit 地址：http://www.nvidia.com/object/cuda_get.html ------------------------------------------------------------------------------安装程序（TESLA 搭配非 NVIDIA 显卡使用，可不须安装该显卡驱动程序） ------------------------------------------------------------------------------- 在 Terminal 中安装（ 不要进 XWindow ） 以 linux as5.2 下安装 cuda2.1 为例 1. 安装 CUDA 运算驱动程序 命令行下执行: sh NVIDIA-Linux-x86_64-180.22-pkg2.run 根据提示回车执行各步安装过程 关于如何安装 NVIDIA 的 Linux 驱动程序，请参考 NVIDIA Accelerated Linux Driver Set README and Installation Guide http://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86/1.0-9755/README/index.h tml 安装完毕可以在 Terminal 中执行[nvidia-xconfig -query-gpu-info]以查看所安装 的 NVIDIA GPU 执行结果请见下图 2. 安装 NVIDIA CUDA Toolkit 命令行下执行：sh cudatoolkit_2.1_linux64_rhel5.2.run 安装程序会要求你输入安装路径或是接受默认值，推荐以 root 身份安装并使用默认路径 (/usr/local) ， 在之后我们将会以来代替实际的安装路径 增加 CUDA 二进制文件(nvcc)及函数路径(libcuda.so)到 PATH 及 LD_LIBRARY_PATH 的环境变量 安装完毕可以执行[nvidia-smi]以查看所安装的 CUDA GPU [nvidia-smi]是 NVIDIA 提供可以让我们确认安装在机器中的 GPU 是否都能正常运行 CUDA 的新工具 执行结果请见下图 3. 安装 NVIDIA CUDA SDK 命令行下执行：shcuda-sdk-linux-2.10.1215.2015-3233425.run 安装程序会要求输入安装路径或是接受默认值，默认安装路径为用户的家目录 (/NVIDIA_CUDA_SDK)。 在之后我们将会以来代替实际的安装路径在家目录下 的.bash_profile 中，加入以下几行 PATH=$PATH:/bin LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/lib64 export PATH export LD_LIBRARY_PATH 注意 用系统中安装的实际路径替代 然后启用该配置 source .bash_profile 4. 建构 SDK project 范例程序 cd Build: - release 输入 "make". - debug 输入 "make dbg=1". - emurelease 输入 "make emu=1". - emudebug 输入 "make emu=1 dbg=1".make 在执行 make 创建范例程序所使用的 libcutil 这个公共工具 libcutil 是为了方便使用而提供的，不属于 CUDA 的一部分 注意： 在 make 时一些用到 opengl 的范例会发生有关 gl 的编译错误，这是因为没有安 装 opengl 的库造成的，需要另外下载安装 gl 的库。 其他的范例应该编译正常。 可以直接到 /root/NVIDIA_CUDA_SDK/projects 下的各个范例中直接执行 make 进行编译： 如：矩阵乘 cd /root/NVIDIA_CUDA_SDK/projects/matrixMul Make 5. 执行范例 在范例程序当中的 deviceQuery 是让我们得到装在这台机器上可以进行 CUDA 运算的 GPU 信息 建构范例程序 cd /projects/deviceQuery make 然后在 /bin/linux32/release/deviceQuery 执行范例程序 deviceQuery 执行结果如下图 而执行 release, debug, emurelease 或 emudebug 等 其目录位于/bin/linux32/[release|debug|emurelease|emudebug] ------------------------------------------------------------------------------- 创建自己的程序 ------------------------------------------------------------------------------使用 CUDA SDK 可以很容易的创建新的 CUDA 程序。 以复制及修改 CUDA SDK 提供的项目"template"的方式来符合你的需求 步骤如下 1. 复制整个"template"项目（这边以 myproject 代表你所要创建的项目） cd /projects cp -r template 2. 把项目的文件名称改成你要的文件名称 mv template.cu myproject.cu mv template_kernel.cu myproject_kernel.cu mv template_gold.cpp myproject_gold.cpp 3. 把项目内容的文件名称改成你要的文件名称 编辑 Makefile 及原始档 把所有的"template"用"myproject"取代 4. 编译 make 5. 在下面的位置执行新的程序 ../../bin/linux32/release/myproject 执行结果应该是"Test PASSED" 6. 最后再将程序代码改成符合你的运算需求即可 此部份请参考 CUDA Programming Guide
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