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とりあえず動いたのでメモ。検索するといろんな方法が出てきますが、自分が動いた方法でのメモです
CUDA用のグラフィックボードとドライバのインストール
前の記事をどうぞ！
Linuxブログ : PCを自作したので、Ubuntu14.04を新マシンに移行した時のメモ 1.内蔵LANとグラボの認識
nvidia Geforce750 Tiを使ってます。
公式からDL
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads#linux
からどうぞ。
cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb をダウンロードしました。
クリックの仕方はこんな感じ
書かれたとおりにインストール
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda
を実行するとOKでした。
パスを通す
以下を~/.bashrcの末尾に追加してから
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-7.5
export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64
PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH}
export PATH
適用します。以下のコマンドで.bashrcを再読み込み
source .bashrc
サンプルを動かす
$ cuda-install-samples-7.5.sh ~
$ cd ~/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples
$ cd 1_Utilities/deviceQuery
$ make
でサンプルをmake後
./deviceQuery
で、以下のような内容が出るとOKだと思います
./deviceQuery Starting...
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
Detected 1 CUDA Capable device(s)
Device 0: "GeForce GTX 750 Ti"
CUDA Driver Version / Runtime Version 7.5 / 7.5
CUDA Capability Major/Minor version number: 5.0
Total amount of global memory: 2047 MBytes (2146762752 bytes)
( 5) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP: 640 CUDA Cores
GPU Max Clock rate: 1084 MHz (1.08 GHz)
Memory Clock rate: 2700 Mhz
Memory Bus Width: 128-bit
L2 Cache Size: 2097152 bytes
Maximum Texture Dimension Size (x,y,z) 1D=(65536), 2D=(65536, 65536), 3D=(4096, 4096, 4096)
Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers 1D=(16384), 2048 layers
Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers 2D=(16384, 16384), 2048 layers
Total amount of constant memory: 65536 bytes
Total amount of shared memory per block: 49152 bytes
Total number of registers available per block: 65536
Warp size: 32
Maximum number of threads per multiprocessor: 2048
Maximum number of threads per block: 1024
Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
Max dimension size of a grid size (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)
Maximum memory pitch: 2147483647 bytes
Texture alignment: 512 bytes
Concurrent copy and kernel execution: Yes with 1 copy engine(s)
Run time limit on kernels: Yes
Integrated GPU sharing Host Memory: No
Support host page-locked memory mapping: Yes
Alignment requirement for Surfaces: Yes
Device has ECC support: Disabled
Device supports Unified Addressing (UVA): Yes
Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID: 0 / 1 / 0
Compute Mode:
< Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >
deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 7.5, CUDA Runtime Version = 7.5, NumDevs = 1, Device0 = GeForce GTX 750 Ti
Result = PASS
たぶんグラボのレポート用コマンドじゃないかと
CUDA＝グラボといえばグラフィカルなサンプルのほうがいい！
と思ったのでサンプルを漁っていたら、それっぽいのが以下のコマンドで動きました
cd ~/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples/2_Graphics/Mandelbrot make
でmake後
./Mandelbrot
を実行します。
こんなのが出てくるとたぶんOKです
A押すと色変わったりしましたが、目に悪そうなアニメーションだったのですぐ止めました…
サンプルを一覧表示すると
. ├── 0_Simple │ ├── UnifiedMemoryStreams │ ├── asyncAPI │ ├── cdpSimplePrint │ ├── cdpSimpleQuicksort │ ├── clock │ ├── clock_nvrtc │ ├── cppIntegration │ ├── cppOverload │ ├── cudaOpenMP │ ├── inlinePTX │ ├── inlinePTX_nvrtc │ ├── matrixMul │ ├── matrixMulCUBLAS │ ├── matrixMulDrv │ ├── matrixMul_nvrtc │ ├── simpleAssert │ ├── simpleAssert_nvrtc │ ├── simpleAtomicIntrinsics │ ├── simpleAtomicIntrinsics_nvrtc │ ├── simpleCallback │ ├── simpleCubemapTexture │ ├── simpleIPC │ ├── simpleLayeredTexture │ ├── simpleMPI │ ├── simpleMultiCopy │ ├── simpleMultiGPU │ ├── simpleOccupancy │ ├── simpleP2P │ ├── simplePitchLinearTexture │ ├── simplePrintf │ ├── simpleSeparateCompilation │ ├── simpleStreams │ ├── simpleSurfaceWrite │ ├── simpleTemplates │ ├── simpleTemplates_nvrtc │ ├── simpleTexture │ ├── simpleTextureDrv │ ├── simpleVoteIntrinsics │ ├── simpleVoteIntrinsics_nvrtc │ ├── simpleZeroCopy │ ├── template │ ├── template_runtime │ ├── vectorAdd │ ├── vectorAddDrv │ └── vectorAdd_nvrtc ├── 1_Utilities │ ├── bandwidthTest │ ├── deviceQuery │ ├── deviceQueryDrv │ └── p2pBandwidthLatencyTest ├── 2_Graphics │ ├── Mandelbrot │ ├── bindlessTexture │ ├── marchingCubes │ ├── simpleGL │ ├── simpleGLES │ ├── simpleGLES_EGLOutput │ ├── simpleGLES_screen │ ├── simpleTexture3D │ ├── volumeFiltering │ └── volumeRender ├── 3_Imaging │ ├── HSOpticalFlow │ ├── SobelFilter │ ├── bicubicTexture │ ├── bilateralFilter │ ├── boxFilter │ ├── convolutionFFT2D │ ├── convolutionSeparable │ ├── convolutionTexture │ ├── cudaDecodeGL │ ├── dct8x8 │ ├── dwtHaar1D │ ├── dxtc │ ├── histogram │ ├── imageDenoising │ ├── postProcessGL │ ├── recursiveGaussian │ ├── simpleCUDA2GL │ └── stereoDisparity ├── 4_Finance │ ├── BlackScholes │ ├── BlackScholes_nvrtc │ ├── MonteCarloMultiGPU │ ├── SobolQRNG │ ├── binomialOptions │ ├── binomialOptions_nvrtc │ ├── quasirandomGenerator │ └── quasirandomGenerator_nvrtc ├── 5_Simulations │ ├── fluidsGL │ ├── nbody │ ├── nbody_opengles │ ├── nbody_screen │ ├── oceanFFT │ ├── particles │ └── smokeParticles ├── 6_Advanced │ ├── FDTD3d │ ├── FunctionPointers │ ├── StreamPriorities │ ├── alignedTypes │ ├── cdpAdvancedQuicksort │ ├── cdpBezierTessellation │ ├── cdpLUDecomposition │ ├── cdpQuadtree │ ├── concurrentKernels │ ├── eigenvalues │ ├── fastWalshTransform │ ├── interval │ ├── lineOfSight │ ├── matrixMulDynlinkJIT │ ├── mergeSort │ ├── newdelete │ ├── ptxjit │ ├── radixSortThrust │ ├── reduction │ ├── scalarProd │ ├── scan │ ├── segmentationTreeThrust │ ├── shfl_scan │ ├── simpleHyperQ │ ├── sortingNetworks │ ├── threadFenceReduction │ ├── threadMigration │ └── transpose ├── 7_CUDALibraries │ ├── MC_EstimatePiInlineP │ ├── MC_EstimatePiInlineQ │ ├── MC_EstimatePiP │ ├── MC_EstimatePiQ │ ├── MC_SingleAsianOptionP │ ├── MersenneTwisterGP11213 │ ├── batchCUBLAS │ ├── boxFilterNPP │ ├── common │ ├── conjugateGradient │ ├── conjugateGradientPrecond │ ├── conjugateGradientUM │ ├── cuHook │ ├── cuSolverDn_LinearSolver │ ├── cuSolverRf │ ├── cuSolverSp_LinearSolver │ ├── freeImageInteropNPP │ ├── histEqualizationNPP │ ├── jpegNPP │ ├── randomFog │ ├── simpleCUBLAS │ ├── simpleCUFFT │ ├── simpleCUFFT_2d_MGPU │ ├── simpleCUFFT_MGPU │ ├── simpleCUFFT_callback │ └── simpleDevLibCUBLAS
と、FinanceやらSimulationといった色んな物があるので、興味あるものをmakeしてみると楽しいんじゃないでしょうか！
というメモ。
Installing CUDA Toolkit 7.5 on Ubuntu 14.04 Linux | R Tutorialさんの記事が参考になりました！ありがとうございます！
トラブル
いろんな記事を見ながら最初にCUDAを入れたのですが
sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit
をしたあとにnvidia公式の方法でcudaを入れようとするとapt-get cudaのときに「満たされない依存関係があります」と怒られてインストール不可でした。gccのバージョンがどうのこうの言っていたような。
とりあえず
sudo apt-get remove nvidia-cuda-toolkit
でremoveしてからnvidia公式の方法で入れるとOKでした。