在 Ubuntu 12.10 GeForce GT 630 上安装 CUDA

Question

您对在 Ubuntu 12.10 上安装 CUDA API 有何印象？我读过一些与 gcc 不兼容的内容（这里是ie），你必须重新安装 v.4.4，但即便如此，你的系统也会崩溃。因为我不想再次重新安装 sys（我最近做了几次：p）我想问你这个脚本在我的 x64 Ubuntu 12.10 和 amd proc 上是否安全。

我接受的答案允许使用 4.6 安装 CUDA 3 组件，但驱动程序不合适，也许只有 gcc-4.4 和 g++-4.4 确实合适 - 现在我尝试 4.4

所以请阅读 Soroosh129 的答案，然后在按照他的描述做的同时应用我的其他建议。

补充说明：

您必须将 CUDA 添加到 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH，我在我的家和根主文件夹中的 .bashrc 中添加了以下内容：

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-5.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-5.0/lib64:/lib

最后我安装了没有驱动程序。只是没有驱动程序的 CUDA 工具包和示例，并使用我的默认“NVIDIA 二进制 Xorg 驱动程序、内核模块和来自 nvidia-current 的 VDPAU 库”。结果

> Toolkit:Installed, Samples:Instaled

 but also 

> "Incomplete installation. this didn't install CUDA driver. driver
> version at least 304.54 required for CUDA 5.0 to work"

可能这是正确安装的，我已经在时钟示例中完成了制作，结果如下：

me@comp:/usr/local/cuda-5.0/samples/0_Simple/clock$ ls
clock.cu  Makefile  NsightEclipse.xml  readme.txt
me@comp:/usr/local/cuda-5.0/samples/0_Simple/clock$ sudo make
[sudo] password for me: 
/usr/local/cuda-5.0/bin/nvcc -m64  -gencode arch=compute_10,code=sm_10 -gencode arch=compute_20,code=sm_20 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -I/usr/local/cuda-5.0/include -I. -I.. -I../../common/inc -o clock.o -c clock.cu
g++ -m64 -o clock clock.o -L/usr/local/cuda-5.0/lib64 -lcudart 
mkdir -p ../../bin/linux/release
cp clock ../../bin/linux/release
me@comp:/usr/local/cuda-5.0/samples/0_Simple/clock$ ./clock
CUDA Clock sample
GPU Device 0: "GeForce GT 630" with compute capability 2.1

Total clocks = 54830
me@comp:/usr/local/cuda-5.0/samples/0_Simple/clock$ 

另一个例子：

me@comp:/usr/local/cuda-5.0/samples/0_Simple$ cd asyncAPI
me@comp:/usr/local/cuda-5.0/samples/0_Simple/asyncAPI$ ls
asyncAPI.cu  Makefile  NsightEclipse.xml  readme.txt
me@comp:/usr/local/cuda-5.0/samples/0_Simple/asyncAPI$ sudo make
/usr/local/cuda-5.0/bin/nvcc -m64  -gencode arch=compute_10,code=sm_10 -gencode arch=compute_20,code=sm_20 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -I/usr/local/cuda-5.0/include -I. -I.. -I../../common/inc -o asyncAPI.o -c asyncAPI.cu
g++ -m64 -o asyncAPI asyncAPI.o -L/usr/local/cuda-5.0/lib64 -lcudart 
mkdir -p ../../bin/linux/release
cp asyncAPI ../../bin/linux/release
me@comp:/usr/local/cuda-5.0/samples/0_Simple/asyncAPI$ ls
asyncAPI  asyncAPI.cu  asyncAPI.o  Makefile  NsightEclipse.xml  readme.txt
me@comp:/usr/local/cuda-5.0/samples/0_Simple/asyncAPI$ ./asyncAPI
[./asyncAPI] - Starting...
GPU Device 0: "GeForce GT 630" with compute capability 2.1

CUDA device [GeForce GT 630]
time spent executing by the GPU: 32.30
time spent by CPU in CUDA calls: 0.04
CPU executed 114066 iterations while waiting for GPU to finish
me@comp:/usr/local/cuda-5.0/samples/0_Simple/asyncAPI$ 

这是 StackOverflow 上的相关问题。

谢谢 Soroosh129！

Answer 1

安装 CUDA 工具包：

下载 CUDA 工具包：

首先从这里下载适用于 Ubuntu 11.10 的 CUDA 工具包。还有一个可从 repos 获得的 CUDA 工具包，所以也许这会起作用，但我还没有测试它：

sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

下载 *.run 文件后，将其放在您可以轻松找到的地方，例如桌面上。

先决条件：

在安装 CUDA 工具包之前，首先安装 CUDA Samples 需要的 freeglut3：

sudo apt-get install freeglut3 freeglut3-dev

那么建议您制作一个指向此版本 freeglut 的 sim 链接以防万一，但如果您没有任何其他版本的 freeglut，则可能没问题：

首先删除现有的sim链接：

sudo rm /usr/lib/libglut.so

然后添加你自己的sim链接：

sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libglut.so.3 /usr/lib/libglut.so

现在有必要删除现有gcc和g++sim 链接，因为它们默认已经存在：

删除现有的 sim 链接：

sudo rm /usr/bin/cpp
sudo rm /usr/bin/gcc
sudo rm /usr/bin/g++

然后安装gcc-4.6和g++-4.6（您也可以选择安装 gcc 4.4，但我认为 4.6 更好）：

sudo apt-get install gcc-4.6 g++-4.6

然后创建一个到这些编译器的 sim 链接，以便 CUDA 使用这个编译器作为它的主要编译器：

sudo ln -s /usr/bin/cpp-4.6 /usr/bin/cpp
sudo ln -s /usr/bin/gcc-4.6 /usr/bin/gcc
sudo ln -s /usr/bin/g++-4.6 /usr/bin/g++

安装 CUDA 工具包：

按Ctrl + Alt + F1，这将带您到第一个虚拟终端。输入您的用户名和密码，然后导航到您找到该文件的文件夹，例如，如果您已将其放置在桌面上使用：

cd ~/Desktop/

然后给*.run文件添加执行权限：

sudo chmod +x cudatoolkit*.run

替换cudatoolkit*.run为下载文件的实际名称，在您的情况下为 cuda_5.0.35_linux_64_ubuntu11.10-1.run 。

然后停止lightdm服务：

sudo service lightdm stop

最后运行 CUDA 工具包：

sudo ./cudatoolkit*.run

再次替换cudatoolkit*.run为实际名称。然后按照屏幕上的说明进行操作。

注意：

如果出现问题，即使使用 gcc-4.4，您也可以使用以下方法将其删除：

sudo apt-get remove gcc-4.x g++-4.x

将 x 替换为您的版本。

最后，您可以通过将 sim 链接恢复到原始状态来将其恢复到原来的状态：

sudo rm /usr/bin/cpp
sudo rm /usr/bin/gcc
sudo rm /usr/bin/g++
sudo ln -s /usr/bin/cpp-4.7 /usr/bin/cpp
sudo ln -s /usr/bin/gcc-4.7 /usr/bin/gcc
sudo ln -s /usr/bin/g++-4.7 /usr/bin/g++