Ubuntu 安装 CUDA 与 OPENCL

        前言：最近需要做一些GPU并行计算，因而入坑CUDA和OPENCL，两者都有用到一些，刚好有点时间，同时记录一些学习过程，排掉一些坑，这篇是环境安装篇，基本跟着走就没什么问题，环境：ubuntu18.04 / ubuntu20.04 显卡：Nvidia

一、CUDA安装

        1.查看电脑是否识别GPU

lspci | grep -i nvidia

        2.查看电脑可以安装的显卡驱动版本

  ubuntu-drivers devices

        3.安装显卡驱动，选择上图的recommended

sudo apt install nvidia-driver-XXX
reboot #重启

        4.查看显卡信息

nvidia-smi

        5.安装CUDA

        到nivida官网下载自己可安装的版本

        复制Base Installer的执行代码，下载脚本（3个多G，可能有点久）

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.0/local_installers/cuda_11.4.0_470.42.01_linux.run #选择自己的版本

        运行脚本进行安装cuda库

sudo sh cuda_11.4.0_470.42.01_linux.run

        在弹出的安装界面中选“continue”，如果选了会跳出安装，就说明安装失败，给了失败日志的路径，可以自己查看原因。

        进入下一步，输入accept

        把Driver选项的X去掉，不然它会再给你装一次驱动，会冲突，报错。然后选择Install

        等待安装，没什么问题就成功了。

        6.配置环境变量

gedit ~/.bashrc

        最后一行增加

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda

        注意查看自己的cuda真是安装路径

        7.检查是否安装成功

        重新打开终端

nvcc -V

        8.添加cuda lib 路径

        注意自己的版本号

sudo echo '/usr/local/cuda-11.4/lib64/' >> /etc/ld.so.conf
sudo ldconfig

        CUDA安装成功之后会在终端当前所在目录库生成一个NVIDIA_CUDA-11.4_Samples的编程例子的文件夹，可以用来测试。直接进去目录里面make就行。

二、OPENCL安装

        1.安装

        其实CUDA安装是包含了OPENCL的，但是你要使用OPENCL还需要配置一下。

        也可以单独安装头文件和库

sudo apt install opencl-headers 
sudo apt install ocl-icd-libopencl1 
sudo apt install ocl-icd-opencl-dev
sudo apt install clinfo
#sudo apt install intel-opencl-icd  #Install NEO OpenCL runtime for Intel GPU

        查看电脑当前安装信息

clinfo

        基本OK，接下来就可以愉快的写代码了。

        2.测试opencl

#include   
#include   
#include   
 
#ifdef MAC  
#include   
#else  
#include   
#endif  
 
int main() {  
 
    /* Host data structures */  
    cl_platform_id *platforms;  
    //每一个cl_platform_id 结构表示一个在主机上的OpenCL执行平台，就是指电脑中支持OpenCL的硬件，如nvidia显卡，intel CPU和显卡，AMD显卡和CPU等  
    cl_uint num_platforms;  
    cl_int i, err, platform_index = -1;  
 
    /* Extension data */  
    char* ext_data;                           
    size_t ext_size;     
    const char icd_ext[] = "cl_khr_icd";  
 
    //要使platform工作，需要两个步骤。1 需要为cl_platform_id结构分配内存空间。2 需要调用clGetPlatformIDs初始化这些数据结构。一般还需要步骤0：询问主机上有多少platforms  
 
    /* Find number of platforms */  
    //返回值如果为-1就说明调用函数失败，如果为0标明成功  
    //第二个参数为NULL代表要咨询主机上有多少个platform，并使用num_platforms取得实际flatform数量。  
    //第一个参数为1，代表我们需要取最多1个platform。可以改为任意大如：INT_MAX整数最大值。但是据说0，否则会报错，实际测试好像不会报错。下面是步骤0：询问主机有多少platforms  
    err = clGetPlatformIDs(5, NULL, &num_platforms);          
    if(err < 0) {          
        perror("Couldn't find any platforms.");           
        exit(1);                              
    }                                     
 
    printf("I have platforms: %d\n", num_platforms); //本人计算机上显示为2，有intel和nvidia两个平台  
 
    /* Access all installed platforms */  
    //步骤1 创建cl_platform_id，并分配空间  
    platforms = (cl_platform_id*)                     
        malloc(sizeof(cl_platform_id) * num_platforms);   
    //步骤2 第二个参数用指针platforms存储platform  
    clGetPlatformIDs(num_platforms, platforms, NULL);         
 
    /* Find extensions of all platforms */  
    //获取额外的平台信息。上面已经取得了平台id了，那么就可以进一步获取更加详细的信息了。  
    //一个for循环获取所有的主机上的platforms信息  
    for(i=0; i -1)  
            printf("Platform %d supports the %s extension.\n",   
            platform_index, icd_ext);  
 
 
        //释放空间  
        free(ext_data);  
        free(name);  
        free(vendor);  
        free(version);  
        free(profile);  
    }  
 
    if(platform_index <= -1)  
        printf("No platforms support the %s extension.\n", icd_ext);  
 
    /* Deallocate resources */  
    free(platforms);  
    return 0;  
}   

        用gcc编译以上程序：

gcc opencl_hello.c -o opencl_hello -lOpenCL

        若有类似如下输出，则表示opencl配置正确：