CUDA组件 -- nvidia driver驱动与toolkit

CUDA简介：（Computed Unified Device Architecture，统一计算架构）是由NVIDIA所推出的一种集成技术，解决的是用更加廉价的设备资源，实现更高效的并行计算问题。

相关：CUDA、GPU均是英伟达（NVIDIA）推出的概念。图形处理器（Graphics Processing Unit, GPU）与中央处理器（Central Processing Unit, CPU)相对，是显卡的核心芯片。而cuda正是nvidia开发的gpu的编程接口。

1、如何查看显卡是否支持cuda？

lspci | grep -i nvidia
13:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 2204 (rev a1)
1b:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 2204 (rev a1)

其中lspic是一个用来显示系统中所有PCI总线设备或连接到该总线上的所有设备的工具。可知，显卡型号为：NVIDIA Corporation Device 2204

2、cuda组件？

cuda包含三大组件，nvidia driver（驱动），toolkit，samples。

1、driver可以和toolkit分开安装，并且同一台主机上两者支持的CUDA版本可以不一样，需保证：driver cuda version >= toolkit cuda version。

nvidia-smi显示的是 driver cuda version，GPU硬件信息。driver包含函数库libcuda.so，该函数库提供对 CUDA driver API 的访问。

2、toolkit包含函数库libcudart.so，该函数库提供了对 CUDA runtime API 的访问，以及nvcc编译器等。

nvcc命令是toolkit提供。

安装cuda时候，可选择先安装nvidia driver，再安装nvidia cuda，所以driver cuda version、toolkit cuda version可能会不一致。

3、 driver API与runtime API区别？

Driver API有着更灵活的控制，也存在更高的性能的可能性，当然也伴随着更复杂的编程。CUDA driver相比runtime需要做显式的device初始化，以及context、module的管理，这些概念在runtime中是不存在，也是不希望用户关心的

Runtime是Driver的“更高级”的Layer。

编译方面：runtime API使用nvida自己的编译器进行编译，并且可以将CUDA kernel链接到同一个executable中。。而driver API不使用nvidia编译器，通过NVRTC实现编译。

4、CUDA toolkit组件？

cuda toolkit可以通过conda来安装，但是驱动不可。

• Compiler: CUDA-C和CUDA-C++编译器NVCC位于bin/目录中。它建立在NVVM优化器之上，而NVVM优化器本身构建在LLVM编译器基础结构之上。因此开发人员可以使用nvm/目录下的Compiler SDK来直接针对NVVM进行开发。
• Tools: 提供一些像profiler,debuggers等工具，这些工具可以从bin/目录中获取
• Libraries: 下面列出的部分科学库和实用程序库可以在lib/目录中使用(Windows上的DLL位于bin/中)，它们的接口在include/目录中可获取。
  cudart: CUDA Runtime
  cudadevrt: CUDA device runtime
  cupti: CUDA profiling tools interface
  nvml: NVIDIA management library
  nvrtc: CUDA runtime compilation
  cublas: BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms，基础线性代数程序集)
  cublas_device: BLAS kernel interface
  …
• CUDA Samples: 演示如何使用各种CUDA和library API的代码示例。
  可在Linux和Mac上的samples/目录中获得，Windows上的路径是C：\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples中。在Linux和Mac上，samples/目录是只读的，如果要对它们进行修改，则必须将这些示例复制到另一个位置。
• CUDA Driver: 运行CUDA应用程序需要系统至少有一个具有CUDA功能的GPU和与CUDA工具包兼容的驱动程序。每个版本的CUDA工具包都对应一个最低版本的CUDA Driver，也就是说如果你安装的CUDA Driver版本比官方推荐的还低，那么很可能会无法正常运行。
• CUDA Driver是向后兼容的，这意味着根据CUDA的特定版本编译的应用程序将继续在后续发布的Driver上也能继续工作。通常为了方便，在安装CUDA Toolkit的时候会默认安装CUDA Driver。在开发阶段可以选择默认安装Driver，但是对于像Tesla GPU这样的商用情况时，建议在官方安装最新版本的Driver。

5、 linux系统只可以拥有一个driver cuda，但是可以下载多个cuda toolkit

参考文献：

【1】cuda 的driver API 和 runtime API ：https://blog.csdn.net/jslove1997/article/details/113737934

【2】浅谈Cuda driver API：https://zhuanlan.zhihu.com/p/111602648