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NVIDA 툴킷 설치 방법(패키지 관리자 사용, .deb 파일 이름 제공 불가)

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NVIDA 툴킷 설치 방법(패키지 관리자 사용, .deb 파일 이름 제공 불가)

저는 Ubuntu 14.04 LTS를 사용하고 있으며 몇 달 동안 NVIDIA와 CUDA를 사용해 왔습니다. 오늘 아침 우분투 업데이트 후 'CUDA를 찾을 수 없습니다' 오류가 발생합니다. 아, .run 파일을 사용하여 이 컴퓨터에 NVIDA 툴킷, 드라이버 및 CUDA를 몇 번 설치했습니다. "NVIDIA CUDA Getting Started Guid for Linux" 문서를 다시 읽고 패키지 관리자를 설치해 보기로 결정하고 문서에 설명된 대로 이전 .run 설치 파일을 제거했습니다. 매뉴얼에는 먼저 이 명령을 내려야 한다고 나와 있습니다.

sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_<architecture>.deb

distro version하지만 및 를 바꾸는 방법을 모르겠습니다 architecture.
uname 및 lsb_release 결과를 확인하세요.

ckim@abnc:~$ uname -a
Linux abnc 4.4.0-34-generic #53~14.04.1-Ubuntu SMP Wed Jul 27 16:56:40 UTC 2016 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

ckim@abnc:~$ lsb_release -a
No LSB modules are available.
Distributor ID: Ubuntu
Description:    Ubuntu 14.04.5 LTS
Release:    14.04
Codename:   trusty

나는 시도했지만 sudo dpkg -i cuda-repo-14.04_7.5_x86_64.deb작동하지 않았습니다. 명령은 무엇이어야 합니까? (x86_64 대신 amd64를 사용해 보았지만 헛수고였습니다.) 에서http://www.r-tutor.com/gpu-computing/cuda-installation/cuda7.5-ubuntu, 그럴 것 같지만 sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404_7.5-18_x86_64.deb역시 실패했습니다. (이전에 .run 파일을 사용하여 cuda7.5-18을 설치했습니다)

편집: 문제는 문서의 사전 설치 단계에서 지시한 대로 실제 .deb 파일을 다운로드하지 않았다는 것입니다. 아래 댓글을 참조하세요. .run 파일 설치에 대해서는 @Terrance의 답변을 참조하세요.

답변1

DEB 파일을 설치하려면 실제로 다운로드해야 합니다. 가이드에는 CUDA 다운로드 사이트에 대한 링크가 있습니다:http://developer.nvidia.com/cuda-downloads

답변2

다음은 제가 최근에 수행한 작업이므로 도움이 되길 바랍니다.

NVIDIA-370ppa 에 있는 드라이버에는 실제로 graphics-driversCUDA 라이브러리가 포함되어 있습니다.

먼저 graphics-driversppa를 설정합니다.

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

그런 다음 드라이버를 업데이트하고 설치합니다.

sudo apt update
sudo apt install nvidia-370

폴더 로 이동한 ~/Downloads/다음 cuda 실행 패키지를 다운로드합니다.

cd ~/Downloads
wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/prod/local_installers/cuda_8.0.44_linux-run

다운로드한 새 파일의 이름을 바꿉니다.

mv cuda_8.0.44_linux-run cuda_8.0.44_linux.run

그런 다음 cuda 도구 상자에서 사용할 디렉터리를 만듭니다.

mkdir ~/Downloads/nvidia_installers

그런 다음 설치 프로그램의 다른 부분을 폴더에 추출합니다(전체 디렉터리 이름이어야 함).

sh cuda_8.0.44_linux.run -extract=/home/<username>/Downloads/nvidia_installers/

nvidia 폴더로 이동합니다:

cd nvidia_installers/

샘플과 런타임을 설치합니다.

sudo sh cuda-linux64-rel-8.0.44-21122537.run
sudo sh cuda-samples-linux-8.0.44-21122537.run

드라이버는 이미 설치되어 있으므로 필요하지 않습니다.

그런 다음 설치를 테스트하려면 다음으로 이동하세요.

cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery

모든 파일을 귀하가 소유하도록 변경하십시오.

sudo chown $USER:$USER *

그런 다음 make를 실행하여 deviceQuery를 컴파일합니다.

sudo make

deviceQuery그러면 다음을 실행 하여 정보를 표시 할 수 있습니다 .

terrance@terrance-ubuntu:/usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery$ ./deviceQuery 
./deviceQuery Starting...

 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "GeForce GTX 560 Ti"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          8.0 / 8.0
  CUDA Capability Major/Minor version number:    2.1
  Total amount of global memory:                 959 MBytes (1005387776 bytes)
  ( 8) Multiprocessors, ( 48) CUDA Cores/MP:     384 CUDA Cores
  GPU Max Clock rate:                            1700 MHz (1.70 GHz)
  Memory Clock rate:                             2100 Mhz
  Memory Bus Width:                              256-bit
  L2 Cache Size:                                 524288 bytes
  Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)         1D=(65536), 2D=(65536, 65535), 3D=(2048, 2048, 2048)
  Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers  1D=(16384), 2048 layers
  Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers  2D=(16384, 16384), 2048 layers
  Total amount of constant memory:               65536 bytes
  Total amount of shared memory per block:       49152 bytes
  Total number of registers available per block: 32768
  Warp size:                                     32
  Maximum number of threads per multiprocessor:  1536
  Maximum number of threads per block:           1024
  Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
  Max dimension size of a grid size    (x,y,z): (65535, 65535, 65535)
  Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes
  Texture alignment:                             512 bytes
  Concurrent copy and kernel execution:          Yes with 1 copy engine(s)
  Run time limit on kernels:                     Yes
  Integrated GPU sharing Host Memory:            No
  Support host page-locked memory mapping:       Yes
  Alignment requirement for Surfaces:            Yes
  Device has ECC support:                        Disabled
  Device supports Unified Addressing (UVA):      Yes
  Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID:   0 / 2 / 0
  Compute Mode:
     < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 8.0, CUDA Runtime Version = 8.0, NumDevs = 1, Device0 = GeForce GTX 560 Ti
Result = PASS

도움이 되었기를 바랍니다!

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