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  • CUDA 安装指引 for Linux (TESLA S870)
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    发表于:2008-05-06 11:42:24 楼主
    CUDA 安装指引 for Linux

    适用的操作系统
    --------------------------------------------------------------------------------
    Fedora 7
    Redhat Enterprise 3.x,4.x,5.x
    SUSE Linux Enterprise Desktop 10-SP1
    OpenSUSE 10.1,10.2
    Ubuntu 7.04
    --------------------------------------------------------------------------------


    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)
    --------------------------------------------------------------------------------
    1.于 command line 下(不要进 XWindow)
    安装 CUDA 运算驱动程序 169.09
    TESLA S870 所使用驱动程序版本为 171.05
    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.html
    安装完毕可以在 command line 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 1.1
    NVIDIA_CUDA_Toolkit_1.1_*_x86*.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 身份安装并使用预设路径(/usr/local)
    在之后我们将会以 <CUDA_INSTALL_PATH>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
    NVIDIA_CUDA_SDK_1.1_Linux.run
    安装程序会要求输入安装路径或是接受默认值,预设安装路径为用户的家目录
    (/NVIDIA_CUDA_SDK)。
    在之后我们将会以 <SDK_INSTALL_PATH>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=$PATH: <CUDA_INSTALL_PATH>/bin
    LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH: <CUDA_INSTALL_PATH>/lib
    export PATH
    export LD_LIBRARY_PATH

    4.建构 SDK project 范例程序
    cd <SDK_INSTALL_PATH>
    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 <SDK_INSTALL_PATH>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,且撰写的程序也不需要用到它

    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 <SDK_INSTALL_PATH>/projects/deviceQuery
    make
    然后在 <SDK_INSTALL_PATH>/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]


    以上附图部份为安装 S870 于 Linux 运行的状态
    安装环境
    主机板:TYAN S2895
    CPU:Opteron 285 2.6GHz
    RAM:ADATA 2GB * 4
    OS:Fedora 7 64bit
    CUDA device:NVIDIA TESLA S870


    --------------------------------------------------------------------------------
    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 <SDK_INSTALL_PATH>/projects
    cp -r template <myproject>

    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.建构专案
    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

    原文地址:http://bbs.syzygia.com.tw/viewtopic.php?t=1581
    ========================================
    该帖子于2008-06-02 18:32:35被版主修改
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    发表于:2008-05-06 12:18:401楼 得分:0
    顶:)
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    发表于:2008-05-20 13:59:102楼 得分:0
    请无视.
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    发表于:2008-06-18 10:56:363楼 得分:0
    事实上少写了很多。:
    补充一下:
    在安装SDK的时候要安装glut,可以从mesa3d那里下载mesaglut。
    装好以后不要make install!
    mesaglut会覆盖驱动程序里带的相关openGL库。 最好的办法是把相关的lib加入到LIBRARY_PATH中,或者ldconfig 一下。
    如果不小心运行了make install, 那就重新装一次驱动。

    退出Xwindow,并且不重启的最好方法是运行 init 3
    如果/sbin 不在环境变量中的话就运行 /sbin/init  33

    然后在另一个终端中运行驱动安装程序,很简单的。。
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