Есть ли какой-нибудь учебник по установке CUDA на Ubuntu 18.04?
Инструкции на веб-сайте Nvidia для 17.04 и 16.04 не работают для 18.04.
Я получаю сообщение с просьбой перезагрузить компьютер, а затем повторно запустить программу установки. Однако, когда я делаю это, я снова получаю то же самое сообщение.
В терминале введите:
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppasudo apt updatesudo ubuntu-drivers autoinstallперезагрузить
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit gcc-6nvcc --versionУ меня есть видеокарта gtx970 и свежая установка Ubuntu 18.04
Это сработало для меня
Я установил CUDA 9.1 на Ubuntu 18.04 и работает очень хорошо.
Я изменяю gcc и g++ по умолчанию и использую .run файлы вместо .deb файлы.
Установите gcc-6, g++-6 (для CUDA требуется gcc-6 !)
В /usr/bin бежать
sudo rm gcc, gcc-ar, gcc-nm, gcc-ranlib g++ sudo ln -s gcc-6 gcc sudo ln -s gcc-ar-6 gcc-ar sudo ln -s gcc-nm-6 gcc-nm sudo ln -s gcc-ranlib-6 gcc-ranlib sudo ln -s g++-6 g++Установите CUDA с помощью .run файлы. Установка последнего драйвера (если требуется, загрузите NVIDIA-Linux-xxxxxxx.run от Nvidia) была бы лучше.
Это все.
Я пытался установить с помощью .deb файлы, но это вызывает конфликты пакетов, поэтому я перешел на использование этого способа.
Наслаждайтесь этим!!
Включите репозиторий multiverse, установите драйверы nvidia и nvidia-cuda-toolkit и gcc6 (желательно использовать альтернативы обновлениям для легкого переключения версий):
В качестве альтернативы вы можете следовать указаниям Тейлора инструкции:
sudo chmod +x Недостатком второго метода является то, что его не так просто обновить или удалить.
Я сомневаюсь, что приведенные выше ответы соответствуют требованиям, потому что они, похоже, оставляют систему без всей подсистемы драйверов NVidia. Я могу догадаться, почему Cuda не подключает драйверы, хотя я, вероятно, предпочел бы, чтобы это было иначе. Я также не уверен, какой правильный способ получить последнюю версию драйвера, но прямо сейчас это, похоже, делает это:
sudo apt-get установить nvidia-драйвер-390
Это то, что я сделал. Возможно, будут добавлены дополнительные материалы, которые мне, вероятно, не пришлось бы делать, но я все равно включу их.
Сначала получите драйверы репозитория ppa. (Я бы сказал, что это необходимо перед установкой, если только вы не хотите рисковать каким-то смертельным циклом входа в систему).
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppasudo apt-get updateЗатем установите последнюю версию драйвера. Я использую программу обновления графического интерфейса по большей части под названием Software & amp; Updates на вкладке Дополнительные драйверы. На сегодняшний день доступен драйвер nvidia 396.
Получите g++-6 и gcc-6. (обязательно)
sudo apt install g++-6sudo apt install gcc-6Вы можете попробовать использовать nvidia-cuda-toolkit, но пути к библиотекам мне были незнакомы. Я не хотел с этим связываться.
(Я бы, вероятно, пропустил это, но перейдите к нему, если другие материалы вызывают проблемы)
sudo apt install nvidia-cuda-toolkitВ итоге я установил файл запуска 9.1 для Ubuntu 17.04. Скачай его. Отметьте файл как исполняемый (я щелкаю правой кнопкой мыши по файлу на рабочем столе). Заходим в терминал и ставим. (обязательно)
./cuda_9.1.85_387.26_linux.run --overrideОн установит его с помощью новых компиляторов gcc. Он задаст вам кучу вопросов и захочет получить на них немедленные ответы.
Ответьте утвердительно на неподдерживаемую конфигурацию.
Нет драйверу nvidia.
Да - к инструментарию
Я использовал места установки по умолчанию
После того, как это будет установлено, убедитесь, что вы настроили свои пути. Файл запуска также даст вам напоминание. Также в документации nvidia будет указано, что экспортировать.
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-9.1/bin:$PATH' >> ~/.bashrcecho 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bash.rcsource ~/.bashrcНаконец, вы должны настроить simlinks на gcc-6 и g++-6, иначе вы получите предупреждение о компиляции вашего собственного кода.(обязательно)
sudo ln -s /usr/bin/gcc-6 /usr/local/cuda/bin/gccsudo ln -s /usr/bin/g++-6 /usr/local/cuda/bin/g++Перезагрузите систему. (обязательно)
Давайте посмотрим, как мой ответ за 16.04 идет:
sudo sh cuda_7.5.18_linux.run
Следующий шаг: Установить cuDNN
$ nvidia-smiFri Jun 8 18:09:24 2018 +-----------------------------------------------------------------------------+| NVIDIA-SMI 390.48 Driver Version: 390.48 ||-------------------------------+----------------------+----------------------+| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC || Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. ||===============================+======================+======================|| 0 GeForce 940MX Off | 00000000:02:00.0 Off | N/A || N/A 72C P0 N/A / N/A | 512MiB / 2004MiB | 90% Default |+-------------------------------+----------------------+----------------------++-----------------------------------------------------------------------------+| Processes: GPU Memory || GPU PID Type Process name Usage ||=============================================================================|| 0 1031 G /usr/lib/xorg/Xorg 276MiB || 0 3072 G ...-token=0F06A89A68C1B8739F1AB9EF1C5654F9 232MiB |+-----------------------------------------------------------------------------+$ nvcc --versionnvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driverCopyright (c) 2005-2018 NVIDIA CorporationBuilt on Wed_Apr_11_23:16:29_CDT_2018Cuda compilation tools, release 9.2, V9.2.88Предупреждение: Не устанавливайте драйвер дисплея! (По крайней мере, это не сработало на моем Thinkpad T460p)
$ nvidia-smiSat Jun 9 08:55:30 2018 +-----------------------------------------------------------------------------+| NVIDIA-SMI 390.48 Driver Version: 390.48 ||-------------------------------+----------------------+----------------------+| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC || Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. ||===============================+======================+======================|| 0 GeForce 940MX Off | 00000000:02:00.0 Off | N/A || N/A 68C P0 N/A / N/A | 595MiB / 2004MiB | 91% Default |+-------------------------------+----------------------+----------------------++-----------------------------------------------------------------------------+| Processes: GPU Memory || GPU PID Type Process name Usage ||=============================================================================|| 0 1036 G /usr/lib/xorg/Xorg 350MiB || 0 2531 G ...-token=FA7CF967F32AD2277A4B0EA78D1CB8D4 241MiB |+-----------------------------------------------------------------------------+и
$ nvcc --versionnvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driverCopyright (c) 2005-2017 NVIDIA CorporationBuilt on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176$ sudo apt-get install gcc-6 g++-6$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-6 50$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-6 50Проверьте с помощью
$ gcc -vUsing built-in specs.COLLECT_GCC=gccCOLLECT_LTO_WRAPPER=/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/6/lto-wrapperTarget: x86_64-linux-gnuConfigured with: ../src/configure -v --with-pkgversion='Ubuntu 6.4.0-17ubuntu1' --with-bugurl=file:///usr/share/doc/gcc-6/README.Bugs --enable-languages=c,ada,c++,go,d,fortran,objc,obj-c++ --prefix=/usr --with-as=/usr/bin/x86_64-linux-gnu-as --with-ld=/usr/bin/x86_64-linux-gnu-ld --program-suffix=-6 --program-prefix=x86_64-linux-gnu- --enable-shared --enable-linker-build-id --libexecdir=/usr/lib --without-included-gettext --enable-threads=posix --libdir=/usr/lib --enable-nls --with-sysroot=/ --enable-clocale=gnu --enable-libstdcxx-debug --enable-libstdcxx-time=yes --with-default-libstdcxx-abi=new --enable-gnu-unique-object --disable-vtable-verify --enable-libmpx --enable-plugin --enable-default-pie --with-system-zlib --with-target-system-zlib --enable-objc-gc=auto --enable-multiarch --disable-werror --with-arch-32=i686 --with-abi=m64 --with-multilib-list=m32,m64,mx32 --enable-multilib --with-tune=generic --enable-checking=release --build=x86_64-linux-gnu --host=x86_64-linux-gnu --target=x86_64-linux-gnuThread model: posixgcc version 6.4.0 20180424 (Ubuntu 6.4.0-17ubuntu1)Мой собственный опыт установки CUDA. Протестировано на Ubuntu 18.04.Задача:
Ссылки по теме:
Перейдите на веб-сайт NVIDIA - https://www.nvidia.com/Download/index.aspxи получите последнюю версию драйвера для вашего графического процессора. В моем случае это:
Product Type: GeForceProduct Series: GeForce 10 SeriesProduct: GeForce GTX 1080 TiOperating System: Linux 64-bitLanguage: English (US)Press <SEARCH> button and check that founded driver is supporting your GPUin "SUPPORTED PRODUCTS" tab.Скачай его. В моем случае имя файла: NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run
# Change permission to run and execute itsudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run# Before installation install gcc and make packages:sudo apt install gccsudo apt install makeУстановку драйвера лучше запускать в текстовом режиме.Для перехода в текстовый режим нажмите <Ctrl>+<Alt>+<F3> и войдите в консоль.
Скорее всего, у вас возникнут проблемы с ранее установленным графическим драйвером под названием Nouveau.
# Remove Nouveau driversudo apt –purge remove xserver-xorg-video-nouveau# Remove previously installed NVIDIA driversudo apt purge nvidia*# Execute file and answer the questions during installationsudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run# Reboot Ubuntusudo reboot# To check if installation is successfulnvidia-smiВы должны увидеть вывод на терминал драйверов Nvidia:
# Check againlsmod | grep nouveau # should be zero outputlsmod | grep nvidia # should be non-zero output# Another check. {tab} means you should press <Tab> button on your keyboard.cat /proc/driver/nvidia/gpus/{tab}/informationВы должны увидеть правильную модель вашего графического процессора:
# Install gcc, kernel headers and development librariessudo apt install gcc-6 g++-6 linux-headers-$(uname -r) freeglut3-dev libxmu-dev libpcap-devЗагрузите CUDA toolkit с - https://developer.nvidia.com/cuda-downloadsВыбрать: Linux, x86_64, Ubuntu, 18.04, runfile (local).
Скачать файл объемом 2,0 ГБ: cuda_10.0.130_410.48_linux.run
# Change permissions and run itsudo chmod +x cuda_10.0.130_410.48_linux.runsudo ./cuda_10.0.130_410.48_linux.runIf installation is successful, your should see the following output:============ Summary ============Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-10.0Samples: Not SelectedPlease make sure that - PATH includes /usr/local/cuda-10.0/bin - LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-10.0/lib64, or, add /usr/local/cuda-10.0/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as rootЧтобы настроить среду CUDA для всех пользователей (и приложений) в вашей системе, создайте два файла (используйте sudo и текстовый редактор по вашему выбору).
# Create file cuda.shsudo touch /etc/profile.d/cuda.sh# Open cuda.sh filesudo nano /etc/profile.d/cuda.sh# Add content to the fileexport PATH=$PATH:/usr/local/cuda/binexport CUDADIR=/usr/local/cuda# Also create file cuda.confsudo touch /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf# Open cuda.conf filesudo nano /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf# Add content to the file/usr/local/cuda/lib64# Restart ldconfigsudo ldconfig# Create symbolic links to GCC6 in the CUDA bin folder.sudo ln -s /usr/bin/gcc-6 /usr/local/cuda-10.0/bin/gccsudo ln -s /usr/bin/g++-6 /usr/local/cuda-10.0/bin/g++# Test CUDA by building the examples# Copy the CUDA samples source directory to someplace in your home directory# Go to the directory with the samples and run:make -j4# There could be compilation error for the samples# Error: cannot find -lGL# I was able to fix it by following the instructions in this link:# http://techtidings.blogspot.com/2012/01/problem-with-libglso-on-64-bit-ubuntu.html (the final two commands)sudo rm /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.sosudo ln -s /usr/lib/libGL.so.1 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.soЯ предлагаю вам воспользоваться следующей ссылкой на Nvidia: инструментарий-архив
Здесь вы можете выбрать версию, а затем получить все необходимые команды.
У меня это сработало. Какая часть этого не работает для вас?
В нем говорится, что требуется перезагрузка, а затем повторный запуск установщика, но я перезагружаю компьютер и пытаюсь переустановить, и все, что я получаю, - это одно и то же сообщение…
Попробуйте следовать инструкциям здесь, который использует runfile для установки драйвера и инструментария cuda.