My UBUNTU 13.10 ระบบ 64 บิตของฉัน ( uname -a
):
Linux gpia 3.11.0-18-generic #32-Ubuntu SMP Tue Feb 18 21:11:14 UTC 2014 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
วิธีที่ฉันติดตั้ง CUDA Toolkit 5.5:
1 - ในการตั้งค่าระบบ -> ซอฟต์แวร์ & การอัพเดท -> ไดรฟ์เพิ่มเติมเลือก:
เลือก:การใช้ไดรเวอร์ NVIDIA ไบนารี Xorg, โมดูลเคอร์เนลและห้องสมุด VDPAU จาก
nvidia-319-updates
(เป็นกรรมสิทธิ์)
สิ่งนี้ทำให้ฉันมีไดรเวอร์ NVIDIA รุ่น319.60 (ต้องเป็น> = 319.37)
2 - ติดตั้ง gcc-4.6:
sudo apt-get install gcc-4.6
3 - ใช้ทางเลือกอัปเดตเพื่อจัดการเวอร์ชัน gcc (ตามที่ระบุโดยbanskt ):
sudo update-alternatives --remove-all gcc
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.6 1
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.8 100
sudo update-alternatives --config gcc
และเลือกGCC-4.6
4 - ติดตั้ง sutff บางอย่างเพื่อหลีกเลี่ยงห้องสมุดที่ขาดหายไปจากตัวอย่าง CUDA ( libGLU.so
, libX11.so
, libXi.so
, libXmu.so
):
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libglu1-mesa-dev
5 - ติดตั้ง CUDA Toolkit ซึ่งก่อนหน้านี้ดาวน์โหลดจากไซต์ NVIDIA (รุ่น RUN 12.10 64 บิต: developer.download.nvidia.com/compute/cuda/5_5/rel/installers/cuda_5.5.22_linux_64.run )
sudo sh cuda_5.5.22_linux_64.run
คำตอบ: accept
, y
(ไม่สนับสนุน), n
(ไดรเวอร์ NVIDIA), y
(ติดตั้งชุดเครื่องมือ), ป้อน (ตำแหน่งเริ่มต้น), y
(ตัวอย่าง), ป้อน (ตำแหน่งเริ่มต้น)
6 - ด้วยทางเลือกอัพเดทให้กลับไปที่gcc-4.8 :
sudo update-alternatives --config gcc
7 - เพิ่ม CUDA ไบนารีและพา ธ lib ไปยังตัวแปรสภาพแวดล้อม PATH และ LD_LIBRARY_PATH ของคุณ:
เส้นทาง: ===================================
cd /etc/profile.d
sudo vi cuda-5.5_bin.sh
#inside ไฟล์:
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-5.5/bin
=============================================
LD_LIBRARY_PATH: ============================
cd /etc/ld.so.conf.d
sudo vi cuda-5.5.conf
#inside ไฟล์:
/usr/local/cuda-5.5/lib
/usr/local/cuda-5.5/lib64
=============================================
8 - ออกจากระบบของคุณและเข้าสู่ระบบอีกครั้ง ทดสอบด้วยnvcc --version
หรือรวบรวมและเรียกใช้รหัสตัวอย่างง่ายๆต่อไปนี้: first.cu , sumvec.cunvcc filename.cu -o filename.exec
กับ
ขอให้สนุกกับเวลาของ CUDA :-D