如何在 Ubuntu 12.04 LTS 64 位下安装 cuda 5.5？

Question

如何在 Ubuntu 12.04 LTS 64 位下安装 CUDA 5.5？

Answer 1

STEP I – 驱动程序安装（如果您选择常规驱动程序）

这部分几乎保持不变。从他们的网站下载适用于 Linux 的 Nvidia 驱动程序，确保根据您的系统选择 32 位或 64 位 Linux。

确保使用以下命令安装了必需的工具 -

sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

接下来，将所需模块列入黑名单（以免干扰驱动程序安装）-

sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist.conf

将以下行添加到文件末尾，每行一行，完成后保存 -

blacklist amd76x_edac
blacklist vga16fb
blacklist nouveau
blacklist rivafb
blacklist nvidiafb
blacklist rivatv

为了摆脱任何 nVidia 残差，请在终端中运行以下命令 -

sudo apt-get remove --purge nvidia*

这可能需要一段时间，所以请耐心等待。完成后，重新启动机器。在登录屏幕上，暂时不要登录。按 Ctrl+Alt+F1 切换到基于文本的登录，并切换到包含下载的驱动程序的目录。运行以下命令 -

sudo service lightdm stop
chmod +x NVIDIA*.run

其中 NVIDIA*.run 是驱动程序的全名。接下来，开始安装 -

sudo ./NVIDIA*.run

按照屏幕上的说明进行操作。如果安装程序抛出关于 nouveau 仍在运行的错误，请允许它为 nouveau 创建黑名单，退出安装并重新启动。在这种情况下，再次运行以下命令 -

sudo service lightdm stop
sudo ./NVIDIA*.run

安装现在应该顺利进行。当它询问您是否需要 32 位库以及是否希望它编辑 xorg.conf 以默认使用这些驱动程序时，请同时允许。

安装完成后重新启动。

第二步——CUDA工具包安装

下载 CUDA 工具包（我使用的是 Ubuntu 11.10 64 位版本）。导航到包含下载的 CUDA 工具包包的目录，并运行以下命令 -

chmod +x cuda*.run
sudo ./cuda*.run

cuda*.run下载的CUDA工具包的全名在哪里。接受出现的许可证。接下来，如果您还没有安装驱动程序，请选择安装（这是开发版本）。安装驱动程序需要切换到基于文本的 shell (Ctrl+Alt+F1)，按照上一步中的详细说明停止 lightdm，并以超级用户身份运行工具包安装程序。CUDA 5.0 工具包安装是强制性的，而包含的示例则不是。除非您有特定原因不这样做，否则允许安装程序继续使用默认位置。这使得将来更容易进行故障排除。

此过程可能需要一段时间，具体取决于您的系统配置。完成后，仔细检查摘要屏幕以确保一切就绪。如果示例安装失败（这种情况经常发生），可能是由于缺少一个或多个库。在这种情况下，安装所需的库并重新运行安装程序，选择单独安装示例。

为确保每次访问终端时都修改必要的环境变量（PATH和LD_LIBRARY_PATH），将必要的行（从摘要屏幕）添加到末尾，~/.bashrc如下所示 -

32位系统-

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

64位系统 -

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

上面使用的路径将根据您为工具包选择的安装目录而有所不同。这结束了可以说更简单的设置（与 Linux 用户的 CUDA 4.x 相比），尽管示例的安装仍然受到依赖地狱的影响。

步骤 III – CUDA 示例安装和故障排除

虽然示例的安装应该很简单（只需运行多合一工具包安装程序），但通常并不那么容易。如果您收到类似于“由于缺少库而导致示例安装失败 – libglut.so 未找到”的错误，通常是因为安装程序查找 libglut.so 而不是变体（如 libglut.so.3）。为了解决这个问题，我们必须创建软链接，以便安装程序可以跟踪这些文件。

确定是否存在 libglut.so 的变体，如下所示 -

sudo find /usr -name libglut\*

在我的 64 位 Ubuntu 12.04 安装中，输出以下文本 -

/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libglut.so.3
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libglut.so.3.9.0
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libglut.a
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libglut.so

现在已经找到了 libglut.so 的变体（即 libglut.so.3），我们可以创建一个指向它的软链接 -

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

接下来，重新运行多合一安装程序，这次选择仅安装示例。这应该可以解决之前出现的“缺少库”错误。

如果您正在寻找有关 CUDA 和 GPGPU 编程的一般书籍，可以在此处找到更多阅读资源。

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