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CAFFE安装(2):CUDA安装

时间:2016-05-28 14:17:59      阅读:213      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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首先安装一些依赖项

$sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libgl1-mesa-dev libglu1-mesa libglu1-mesa-dev libxi-dev

此处为离线安装,有两种选择:debian安装包;run安装方法

 

Deb安装方法

此处以14.04的cuda 7.5为例,在此之前最好对cuda安装文件进行MD5验证

$ md5sum cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb

如果得出的校验码和官网给的一致,则可以继续安装,否则换一个版本试试

接下来安装cuda

$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get install cuda

 

run安装方法

此处以cuda 7.0为例(若是GPU支持,尽量安装7.5,一些框架如TensorFlow只支持7.5)

按Ctrl+Alt+F1进入命令提示符,新建一个黑名单文件

 

# sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

 

在其中输入

 

blacklist nouveau

options nouveau modset=0

 

保存退出(:wq)

然后执行

 

$ sudo update-initramfs -u

 

执行 lspci | grep nouveau查看是否有内容

 

$ lspci | grep nouveau

 

如果没有内容 ,说明禁用成功,如果有内容,就重启一下再查看

 

$ sudo reboot

 

关闭lightdm

 

$ sudo service lightdm stop

 

接下来cd进到你放置cuda的目录安装cuda 7.0

首先验证md5码

 

$ md5sum cuda_7.0.28_linux.run

 

此版本的md5 =312aede1c3d1d3425c8aa67bbb7a55e

 

$ cd 你存放cuda run文件的位置

$ sudo sh cuda_7.0.28_linux.run --no-opengl-libs

 

安装的时候,要让你先看一堆文字(EULA),直接不停的按空格键到100%,然后输入一堆accept,yes,yes或回车进行安装。安装目录尽量都选默认目录。

 

安装完成后,重启,然后用ls查看一下,是否生成了四个左右以nvidia开头的文件夹

 

# ls /dev/nvidia*

 

如果有,说明安装成功了,如果没有,可能不成功,需要卸载重装。卸载命令如下:

 

$ sudo /usr/local/cuda-7.5/bin/uninstall_cuda_7.5.pl

$ sudo /usr/bin/nvidia-uninstall

$ sudo apt-get --purge remove nvidia*

清除驱动

 

到此,上面两种安装方法都完成,下面设置环境变量,验证,编译测试Samples

首先设置环境变量

打开profile

$ sudo gedit /etc/profile

在最后加入以下两行,保存

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

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

然后使其生效

$ source /etc/profile

 

接下来验证驱动的版本,其实主要是保证驱动程序已经安装正常了

$ cat /proc/driver/nvidia/version

$ nvcc -V

 

编译samples,进入/usr/local/cuda/samples, 执行下列命令来build samples

$ cd /usr/local/cuda/samples

$ sudo make all –j32

这里的-j32后面的数字32是你的线程数,比如我的机器有32个线程。

可加速make。

 

整个过程大概几分钟左右, 全部编译完成,然后cd进入samples/bin/x86_64/linux/release, 运行deviceQuery

$ ./deviceQuery

如果出现显卡信息,则驱动及显卡安装成功,如果有多块GPU,在这里会全部显示出来,如果失败,最好还是卸载cuda重装。(下面的信息是在网上粘的,所以GPU对不上

 

./deviceQuery Starting...

 

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

 

Detected 1 CUDA Capable device(s)

 

Device 0: "GeForce GTX 670"

  CUDA Driver Version / Runtime Version          6.5 / 6.5

  CUDA Capability Major/Minor version number:    3.0

  Total amount of global memory:                 4095 MBytes (4294246400 bytes)

  ( 7) Multiprocessors, (192) CUDA Cores/MP:     1344 CUDA Cores

  GPU Clock rate:                                1098 MHz (1.10 GHz)

  Memory Clock rate:                             3105 Mhz

  Memory Bus Width:                              256-bit

  L2 Cache Size:                                 524288 bytes

  Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)         1D=(65536), 2D=(65536, 65536), 3D=(4096, 4096, 4096)

  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: 65536

  Warp size:                                     32

  Maximum number of threads per multiprocessor:  2048

  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): (2147483647, 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 Bus ID / PCI location ID:           1 / 0

  Compute Mode:

     < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >

 

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 6.5, CUDA Runtime Version = 6.5, NumDevs = 1, Device0 = GeForce GTX 670

Result = PASS

CAFFE安装(2):CUDA安装

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原文地址:http://www.cnblogs.com/aaa-YK/p/5537291.html

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