====== 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}}