====== CUDA ======
===== 概要 =====
* GPU を使って計算するためのプラットフォーム
===== インストール =====
* 環境: Ubuntu 16.04 (64bit)
* 参考サイト: [[https://qiita.com/tetchi821/items/614ea4ceb4c193e14c6c | CUDA 8.0 RCをUbuntu 16.04 LTS + GTX1080にインストール - Qiita]]
- 「[[https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit | CUDA Toolkit | NVIDIA Developer]]」 から、CUDA のインストーラをダウンロードする (ここでは ''cuda-repo-ubuntu1604-10-1-local-10.1.105-418.39_1.0-1_amd64.deb'' (local 版) とする)。
- インストールする。\\
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-1-local-10.1.105-418.39_1.0-1_amd64.deb
$ sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-1-local-10.1.105-418.39/7fa2af80.pub
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda
* 2 行目の ''apt-key'' は、1 行目の ''dpkg'' を実行した後に、メッセージが現れるので、それをコピーすると良い。
- シェルに環境変数を追加する。
export PATH=${PATH}:/usr/local/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:/usr/local/cuda/lib64
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
- 環境変数の再読み込みをする。
* Bash の場合\\
$ source ~/.bashrc
* ZSH の場合\\
$ source ~/.zshrc
- インストールの確認をする。\\
$ cat /proc/driver/nvidia/version
$ nvcc -V
- テストをする。\\
$ cd /usr/local/cuda/samples
$ sudo make
$ cd bin/x86_64/linux/release/
$ ./deviceQuery
$ ./bandwidthTest
* ''Result = PASS'' であれば OK。
* エラーが出たら、エラーの原因解決後に、''sudo make clean'' をしてから、再度 ''sudo make'' することを忘れずに。
* 何でかわからないが、''Result = PASS'' にならない場合
* マシンを再起動させてみる。
* 奮闘記 ([[http://hirune-ai.hatenablog.jp/entry/2018/01/31/Tensorflow%E3%81%AE%E7%92%B0%E5%A2%83%E6%A7%8B%E7%AF%89%E3%81%AE%E5%A5%AE%E9%97%98%E8%A8%98%EF%BC%A0Ubuntu16.04.3 | Tensorflow環境構築の奮闘記@Ubuntu16.04.3 - 深層学習ことはじめ]]) を読んでみる。
* ''/usr/bin/ld: cannot find -lnvcuvid'' が出る場合
* ''/usr/local/cuda/samples/3_Imaging/cudaDecodeGL/findgllib.mk'' 内の ''UBUNTU_PKG_NAME = "nvidia-XXX"'' の ''XXX'' を ''/usr/lib/nvidiaXXX'' の ''XXX'' に置き換える。
* 参考サイト: [[https://stackoverflow.com/questions/30675132/cuda-7-0-error-while-compiling-samples | ubuntu 14.04 - CUDA 7.0 Error while compiling samples - Stack Overflow]]
{{tag>Linux サーバ 分シミュレーション}}