centos7 cuda测试_cuda编程学习之路(1):centos7下cuda7.5环境搭建

一、PRE-installation-action

工欲善其事必先利其器,在安装显卡驱动及cuda环境搭建之前,必须先走完以下步骤:

* 计算机是否有Nvidia出厂的GPU。(cuda是Nvidia自己推出的,各硬件厂商专为自家产品打造)

* 计算机所运行的Linux版本是否被CUDA所支持。

* 计算机是否安装gcc和GNU toolchain 开发包。

* 检查是否有正确的kernel headers。

* 下载NVIDIA CUDA Toolkit。(Toolkit已经包含了cuda driver,cuda应用程序创建、运行需要的工具以及运行库、头文件、cuda源码例子等)

下面详细说明:

1、查看GPU信息。

#   lspci | grerp -i vga      /**或者   lspci |grep -v vga**/,如:

可看到我的GPU是 GeForce 700 series ,GTX TITAN Z

如果是Nvidia显卡,并且在CUDA GPUs列表里显示,说明GPU支持cuda。列举:

另外:* 查看所有硬件信息 # dmidecode | grep more;

* 查看cpu信息,所有cpu信息保存在 /proc/cpuinfo里, # more /proc/cpuinfo/

2、查看Linux发行版本,x86_64(64位)??

# uname --help         /**或  uname -m && cat /etc/*release   **/

3、检查gcc是否安装

# gcc -version

如果没有安装需要  # yum install gcc gcc-c++

4、检查是否正确安装kernel headers。

# uname -r  /**这是Kernel headers 的版本,必须在安装cuda 驱动之前安装完成**/

# yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r)

Well done  !!!

下面列出CUDA 7.5支持的Linux系统版本及其他编译版本

在安装之前。注意:安装过程需要root用户权限。

至此准备工作已经完成,下面开始安装。

二、INSTALLATION

1、下载NVIDIA CUDA Toolkit,地址: CUDA 7.5 Downloads

2、核对md5sum码,确定下载过程无误。

先运行  # md5sum cuda-repo-rhel7-7-5-local-7.5-18.x86_64.rpm

再查看

3、Satisfy DKMS dependency

Nvidia 驱动RPM包依赖于其他软件包,例如DKMS和libvdpau,这些包仅在第三方源是可用的(如EPEL),因此在安装Nvidia驱动之前需要添加第三方源到软件包管理库中,否则会影响安装过程。

添加centos7 x86_64的EPEL源:

# wget http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/epel-release-latest-7.noarch.rpm

# rpm -ivh epel-release-latest-7.noarch.rpm

# yum repolist  检查是否安装成功

安装成功!

另:用epel安装则执行以下命令:

# yum --enablerepo=epel install ****

4、Address custom xorg.conf, if applicable

驱动依赖于自动生成的/etc/X11/xorg.conf文件,如果默认文件存在会影响驱动的正常运行,可以删除此自动生成的默认.conf文件,并添加/etc/X11/xorg.conf.d/00-nvidia.conf到xorg.conf文件中。

5、Install repository meta-data

# rpm --install cuda-repo--..rpm

6、# yum clean expire-cache

7、# yum install cuda

Nvidia Toolkit安装完成!!接下来进行环境配置。。。

三、POST—INSTALLATION ACTION

1、环境配置

# vim /etc/profile

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

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

2、为了能够修改、编译和运行示例,示例代码要以写方式安装。(示例代码在usr/local/cuda-7.5/samples)

#  cuda-install-samples-7.5.sh 

3、creating the /usr/local/cuda symbolic link

从/usr/local/cuda设置软连接到CUDA Toolkit的安装目录,这样做是为了让工程项目在不需要配置更新的条件下使用最新的cuda 工具。

# ln -s /usr/local/cuda /usr/local/cuda-7.5

4、查看驱动是否安装好。

# cat /proc/driver/nvidia/version

5、进入/usr/local/cuda-7.5/samples目录编译示例

运行 # make

6、编译完成后,进入/usr/local/cuda-7.5/samples/1_Utilities/deviceQuery,执行# ./deviceQuery。如果cuda软件成功安装且配置正确,你将会看到如下图所示:

7、测试bandwidthTest,确保系统和设备之间的正常通信。如下图:

至此,安装后的配置环节完成!!

在使用过程中有任何问题,可以到/usr/local/cuda/doc/pdf查看相关官方文档。

四、运行第一个cuda示例

1、传统串行C++程序:

seqSerial.cpp

用g++编译: g++ seqSerial.cpp -o seqSerial

./seqSerial

编译成功!!

2、使用Thrust API 大规模并行的CUDA代码

另附,独立安装Nvidia驱动方法

一、安装Nvidia驱动

切记:首先 ,要关闭自带的Nouveau 驱动,做法如下:

(1)切换root,把Nouveau驱动加入黑名单。

$ vim  /etc/modprobe.d/*.conf

打开加入blacklist nouveau

(2) 使用 dracut重新建立  initramfs image file :

* 备份 the initramfs file

$ cd boot

$ ls       #查看initramfs版本

$ sudo mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak

* 重新建立 the initramfs file

$ sudo dracut -v /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)

结果:

(3)重启系统至文本模式

$ init 3

重启之后,进入文本模式,其实可以发现字体变大了,也就是说驱动没有被加载,成功禁用了Nouveau。

(4)检查Nouveau driver没有被加载

$ lsmod | grep nouveau

至此,已经关闭了nouveau driver ,可以安装nvidia driver了。

安装运行 nvidia driver:

.........连续几个ok之后,便安装成功。

接下来,重启进入图形界面:$ init 5

ok!!驱动安装完成!!

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