CUDA: различия между версиями

Версия от 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

HOWTO

@@ 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.
-Хотя в списке поддерживаемых Linux-дистрибутивов нет дистрибутивов AltLinux, компилятор NVCC устанавливается на ALTLinux p5. Скопилированные программы выполнябтся 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:
--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 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}}}}