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Installieren des CUDA 7.5-Toolkits unter Ubuntu 15.10

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Installieren des CUDA 7.5-Toolkits unter Ubuntu 15.10

Ich möchte meine Erfahrungen mit der Installation von CUDA 7.5 (zur Verwendung mit Theano) auf Ubuntu 15.10 teilen.

  1. Ich habe Ubuntu 15.10 und den Grafiktreiber (352.41) über die Registerkarte „Zusätzliche Treiber“ installiert.

  2. Installierte einige Abhängigkeiten wie nvidia-modprobe(Behebung von Berechtigungsproblemen) und für die Kompilierung der Beispielefreeglut3-dev libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libglu1-mesa-dev

  3. Und weil GCC 4.9 benötigt wird: sudo apt-get install gcc-4.9 g++-4.9habe ich symbolische Links darin erstellt /opt/compiler_cuda(den Ordner mit einem beliebigen Namen meiner Wahl erstellt) und zwar wie folgt:

    $ ls -la /opt/compiler_cuda/
lrwxrwxrwx 1 root root   22 Nov  2 16:14 cc -> /opt/compiler_cuda/gcc
lrwxrwxrwx 1 root root   16 Nov  2 16:13 g++ -> /usr/bin/g++-4.9
lrwxrwxrwx 1 root root   16 Nov  2 16:12 gcc -> /usr/bin/gcc-4.9

    Registriert update-alternativesmit:

    sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 60 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.9 50 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.9

  4. Heruntergeladene Version „runfile (local)“ 15.04 vonCUDA 7.5 Downloads; und installiert mit:

    sudo sh cuda_7.5.18_linux.run --silent --toolkit --override
sudo sh cuda_7.5.18_linux.run --silent --samples --override

    und angehängt .bash_aliases(.bashrc liest es):

    export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

  5. Angehängt compiler-bindir = /opt/compiler_cuda, nvcc.profiledamit NVCC es verwenden kann.

Und vielleicht kann mir jemand sagen, ob meine Karte durchbrennt, wenn ich die falsche Toolkit-Version verwende?!

Antwort1

Es ist nicht gefährlich, das CUDA-Toolkit von 15.04 zu verwenden. Das Toolkit ist mit dem Nvidia-Treiber verbunden, der den gesamten Nvidia-Stack und die Codebasis umfasst. Aus diesem Grund verwenden die Leute CUDA, weil sie damit näher an die Hardware herankommen und die Leistung steigern können.

Antwort2

Das ist insgesamt eine fragwürdige Idee. Sie können Ihre eigenen .cu-CUDA-Dateien erstellen, kompilieren und ausführen. Wenn Sie jedoch versuchen, eine Verknüpfung mit libcudart herzustellen, um grundlegende CUDA-API-Aufrufe durchzuführen, schlägt dies fehl. (Mit anderen Worten: CPP-Dateien, die CUDA-Bibliotheken enthalten, funktionieren nicht.) Sie haben zwei verschiedene Treibersätze im Einsatz, verschiedene Versionen. Eine davon ist libcudart und andere CUDA-Bibliotheken von apt-get. Eine andere Version stammt aus der Run-Datei.

Insgesamt sollte es entweder apt-get für alle CUDA-Dateien sein oder alle CUDA-Dateien manuell erstellen. Nicht beides mischen.

Aber die Anweisungen zum Ausführen der .run-Datei waren sehr hilfreich. Danke.

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