ubuntu16.04怎么检测是不是安装cuda8

Posted 2023-05-17

参考技术A 1、在英伟达的上对应系统版本的cuda5.5工具包，我的笔记本是32位的，的包是cuda_5.5.22_linux_32.run，当然deb包也可以，deb包可双击安装。使用run包。

2、检查自己的系统是否符合安装条件，这一点很重要，我开始没有检测GCC，导致后面几次安装失败。命令$lspci | grep -i nvidia ，检测电脑是否安装NVIDIA显卡，命令$gcc --version,检测GCC版本，注意：CUDA5.5只支持GCC4.6版本，如果显示的不是下图所示，则需要重新将GCC链接。同时安装头文件和编译环境$sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r) build-essential

3、gcc版本是4.6的跳过此步。如果gcc版本不是4.6的，则需要将GCC重新链接，在目录/usr/bin下，只需两个命令即可完成重新链接。
$sudo mv gcc gcc.bak
$sudo ln -s gcc-4.6 gcc
4、删除之前的Ubuntu nvidia驱动包，$sudo apt-get –purge remove nvidia*,并将开源驱动nouveau屏蔽掉，使用命令$sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf，添加blacklist vga16fb blacklist nouveau blacklist rivafb blacklist nvidiafb blacklist rivatv。

5、关闭图形环境，$sudo stop lightdm，按Ctrl＋Alt＋F1，打开一个终端，登录。进入的Ubuntu nvidia驱动安装文件所在目录,$sudo sh ./cuda_5.5.22_linux_32.run命令进行安装。如果遇到failed，不用着急，打开安装log，排查问题，warning不用管，看ERROR。
6、安装完成后，需要重启。此时电脑清晰多了，说明安装成功。 从事GPU开发的我们还需要装上cuda和openCL库的支持：$sudo apt-get install nvidia-current-dev。

注意事项
ubuntu不需要重新编译内核，记得centos和red hat需要，命令也简单：$sudo dracut -v /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)本回答被提问者采纳

cuda8.0怎么安装

参考技术A 步骤如下：
1.下载安装CUDA：
1.1 下载。请到 cuda官网，选择合适的版本。如果版本不合适，安装的时候会提示的，但还是下载最新的比较好；

1.2 安装。双击cuda_7.5.18_win10.exe,一步步来就好。

2.VS2013配置和测试
2.1 重启计算机。关于是否添加环境变量，笔者安装的时候系统已自动添加好对应的环境变量，如果没有，请查看上文链接的博文；
2.2 配置VS。也请参考上述博文，不再赘述。

3.测试
上两个测试文件。
3.1
1 #include< stdio.h>
2 #include "cuda_runtime.h"
3 #include "device_launch_parameters.h"
4 bool InitCUDA()
5
6 int count;
7 cudaGetDeviceCount(&count);
8 if(count == 0)
9
10 fprintf(stderr, "There is no device.\n");
11 return false;
12
13 int i;
14 for(i = 0; i < count; i++)
15
16 cudaDeviceProp prop;
17 if(cudaGetDeviceProperties(&prop, i) == cudaSuccess)
18
19 if(prop.major >= 1)
20
21 break;
22
23
24
25 if(i == count)
26
27 fprintf(stderr, "There is no device supporting CUDA 1.x.\n");
28 return false;
29
30 cudaSetDevice(i);
31 return true;
32
33
34 int main()
35
36 if(!InitCUDA())
37
38 return 0;
39
40 printf("HelloWorld, CUDA has been initialized.\n");
41 return 0;
42

3.2
1 // CUDA runtime 库 + CUBLAS 库
2 #include "cuda_runtime.h"
3 #include "cublas_v2.h"
4
5 #include <time.h>
6 #include <iostream>
7
8 using namespace std;
9
10 // 定义测试矩阵的维度
11 int const M = 5;
12 int const N = 10;
13
14 int main()
15
16 // 定义状态变量
17 cublasStatus_t status;
18
19 // 在 内存 中为将要计算的矩阵开辟空间
20 float *h_A = (float*)malloc (N*M*sizeof(float));
21 float *h_B = (float*)malloc (N*M*sizeof(float));
22
23 // 在 内存 中为将要存放运算结果的矩阵开辟空间
24 float *h_C = (float*)malloc (M*M*sizeof(float));
25
26 // 为待运算矩阵的元素赋予 0-10 范围内的随机数
27 for (int i=0; i<N*M; i++)
28 h_A[i] = (float)(rand()%10+1);
29 h_B[i] = (float)(rand()%10+1);
30
31
32
33 // 打印待测试的矩阵
34 cout << "矩阵 A :" << endl;
35 for (int i=0; i<N*M; i++)
36 cout << h_A[i] << " ";
37 if ((i+1)%N == 0) cout << endl;
38
39 cout << endl;
40 cout << "矩阵 B :" << endl;
41 for (int i=0; i<N*M; i++)
42 cout << h_B[i] << " ";
43 if ((i+1)%M == 0) cout << endl;
44
45 cout << endl;
46
47 /*
48 ** GPU 计算矩阵相乘
49 */
50
51 // 创建并初始化 CUBLAS 库对象
52 cublasHandle_t handle;
53 status = cublasCreate(&handle);
54
55 if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS)
56
57 if (status == CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED)
58 cout << "CUBLAS 对象实例化出错" << endl;
59
60 getchar ();
61 return EXIT_FAILURE;
62
63
64 float *d_A, *d_B, *d_C;
65 // 在 显存 中为将要计算的矩阵开辟空间
66 cudaMalloc (
67 (void**)&d_A, // 指向开辟的空间的指针
68 N*M * sizeof(float) //　需要开辟空间的字节数
69 );
70 cudaMalloc (
71 (void**)&d_B,
72 N*M * sizeof(float)
73 );
74
75 // 在 显存 中为将要存放运算结果的矩阵开辟空间
76 cudaMalloc (
77 (void**)&d_C,
78 M*M * sizeof(float)
79 );
80
81 // 将矩阵数据传递进 显存 中已经开辟好了的空间
82 cublasSetVector (
83 N*M, // 要存入显存的元素个数
84 sizeof(float), // 每个元素大小
85 h_A, // 主机端起始地址
86 1, // 连续元素之间的存储间隔
87 d_A, // GPU 端起始地址
88 1 // 连续元素之间的存储间隔
89 );
90 cublasSetVector (
91 N*M,
92 sizeof(float),
93 h_B,
94 1,
95 d_B,
96 1
97 );
98
99 // 同步函数
100 cudaThreadSynchronize();
101
102 // 传递进矩阵相乘函数中的参数，具体含义请参考函数手册。
103 float a=1; float b=0;
104 // 矩阵相乘。该函数必然将数组解析成列优先数组
105 cublasSgemm (
106 handle, // blas 库对象
107 CUBLAS_OP_T, // 矩阵 A 属性参数
108 CUBLAS_OP_T, // 矩阵 B 属性参数
109 M, // A, C 的行数
110 M, // B, C 的列数
111 N, // A 的列数和 B 的行数
112 &a, // 运算式的 α 值
113 d_A, // A 在显存中的地址
114 N, // lda
115 d_B, // B 在显存中的地址
116 M, // ldb
117 &b, // 运算式的 β 值
118 d_C, // C 在显存中的地址(结果矩阵)
119 M // ldc
120 );
121
122 // 同步函数
123 cudaThreadSynchronize();
124
125 // 从 显存 中取出运算结果至 内存中去
126 cublasGetVector (
127 M*M, // 要取出元素的个数
128 sizeof(float), // 每个元素大小
129 d_C, // GPU 端起始地址
130 1, // 连续元素之间的存储间隔
131 h_C, // 主机端起始地址
132 1 // 连续元素之间的存储间隔
133 );
134
135 // 打印运算结果
136 cout << "计算结果的转置 ( (A*B)的转置 )：" << endl;
137
138 for (int i=0;i<M*M; i++)
139 cout << h_C[i] << " ";
140 if ((i+1)%M == 0) cout << endl;
141
142
143 // 清理掉使用过的内存
144 free (h_A);
145 free (h_B);
146 free (h_C);
147 cudaFree (d_A);
148 cudaFree (d_B);
149 cudaFree (d_C);
150
151 // 释放 CUBLAS 库对象
152 cublasDestroy (handle);
153
154 getchar();
155
156 return 0;
157