Semenalidery.com

IT Новости из мира ПК
3 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Linux nvidia cuda

Ubuntu Documentation

Candidate for Deletion
This article may not be appropriate for this wiki, and may be deleted. More info.

Needs Updating
This article needs updating to include the latest versions of Ubuntu. More info.

THIS PAGE ISN’T FINALIZED !

CUDA (Compute Unified Device Architecture) is a parallel computing architecture developed by Nvidia for graphics processing.

This document provides instructions to install/remove Cuda 4.2 on Ubuntu 12.04.

Installation

Prerequisites

It is necessary to have a Nvidia proprietary driver up to 295.xx (which can be installed automatically or manually). For Ubuntu versions under 12.04, you will have to install Nvidia driver manually.

Be sure your GPU is compatible with Cuda. Refer to this page. Then, install required packages:

Downloads

You will have to download two programs: «CUDA Toolkit» and «GPU Computing SDK».

Let’s download and save them on the Desktop.

Installation of CUDA Toolkit

Go to «Desktop», add execution permissions of the cudatoolkit downloaded file, and execute it with root permissions:

When it will ask you:

type /opt.

Installation of GPU Computing SDK

As before, go to «Desktop», add execution permissions of the gpucomputingsdk downloaded file, and execute it without root permissions:

When it will ask you:

press [enter] (to use default path), and type /opt when it will ask you:

Preparation

Update variables, and this on every boot:

Compilation of SDK

Need to be tested !

We finally compile:

NOTE: In case you are using the latest (post-release updates; version current-updates) instead of the recommended (version current) Nvidia drivers, then change the LINKFLAGS to read:

You can check for which version you are using by running the «Additional Drivers» program (System Settings->Hardware->Additional Drivers) and check which version is toggled ON.

Now, let’s test if Cuda is working great. Type:

As you can see on the following picture, it works !

If you are using optimus with bumblebee, run the above with optirun as below:

Cleanup

Now Cuda is installed, the installers files are useless, you can remove them:

Uninstallation

If you want to totally remove Cuda, juste delete the /opt/cuda and

and remove the export PATH=$PATH:/opt/cuda/bin and export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/opt/cuda/lib:/opt/cuda/lib64 lines of the

Cuda (последним исправлял пользователь cprofitt 2014-01-20 18:10:25)

The material on this wiki is available under a free license, see Copyright / License for details
You can contribute to this wiki, see Wiki Guide for details

Installation of CUDA Toolkit on Linux

A short guideline for installation of CUDA Toolkit 9.1 on Ubuntu 17.10

This article aims to be a guideline for installation of CUDA Toolkit on Linux. Target environment of this guideline is CUDA 9.1 and Ubuntu 17.10, however it can be applicable to other systems. Actually, it’s not a rocket science, but there are certain points which require extra attention and those points are completely distributive-independent.

0. Pay attention to system requirements

Official installation guide for Linux defines system requirements which you must conform to make things work. This might be obvious that everyone should get familiar with system requirements before installing anything on a target system. However it is easy to lull your vigilance if you are working basically with software in the modern world of constant changes and updates.

So, pay special attention to supported versions of kernel and gcc. If your existing installation differs from the recommended one, you must be able to decide whether you are OK to upgrade/downgrade your kernel and whether it’s possible for you to install required version of gcc.

1. Manage kernel version

CUDA is a device architecture which is implemented inside GPU. It allows to create a heterogeneous computing architecture, where CPU acts as a supervisor and GPU takes role of a workhorse. Thus, CPU and GPU need to talk to each other and such communication is done via driver. As Linux implements microkernel architecture where drivers are treated as plugins, they must be compatible with the kernel which they are going to be plugged into.

Unfortunatelly, Nvidia’s drivers are source-closed and you cannot compile them for your kernel version. Hence, you are left to use what you are given. If driver is not compatible with your kernel, you have to change the kernel.

As official documentation states, supported version of kernel for Ubuntu 17 is 4.9. Well, Ubuntu 17.10 is shipped with kernel 4.13 and downgrading it to version 4.9 may look too aggressive.

So, will it work with kernel 4.13? Actually, yes and no, it depends. Installation has failed for my version 4.13.0–32 and it has failed for version 4.13.26. Why? Well, there are bugs inside the kernel. For example, some functions may be used without includes of their headers and this results into compilation errors. While such issues are easy to fix, there are other errors which can drive you crazy.

Luckily, kernel 4.13.16 is suitable for CUDA 9.1 and no errors were observed.

I recommend to use UKUU to manage kernels on Ubuntu. You can stay without it, however personally I have found it to be very useful, as it allows you to do all job with few command-line instructions. Feel free to follow this article to get familiar with UKUU. In short installation looks like:

Don’t forget to reboot your system after switching to another kernel:

After that make sure the kernel headers and development packages for the currently running kernel are installed:

2. Check out GCC

CUDA needs gcc 6 for Ubuntu 17. The latter one comes with gcc 7. Required version can coexist with default one:

3. Download the toolkit

Download process is straightforward:

  1. Go to download page.
  2. Select Linux OS.
  3. Select x86_64 architecture.
  4. Select Ubuntu distribution.
  5. Select version 17 .
  6. Select runfile (local) installer type.
Читать еще:  Как оптимизировать видеокарту nvidia под игры

Установка CUDA в Ubuntu

Видеокарты уже давно перестали быть только устройствами, способными рисовать красивую графику в играх. Перед ними всё чаще ставят задачи, связанные со сложными математическими вычислениями, расчётами и искусственным интеллектом. Видеокарты намного лучше справляются с такими заданиями, чем обычные процессоры. Именно для того, чтобы обеспечить работу своих карт в этой сфере, NVIDIA выпустила платформу CUDA (Compute Unified Device Architecture).

В этой статье мы рассмотрим, как выполняется установка Cuda Ubuntu, как установить библиотеки и окружение для разработки, а также необходимую версию программы.

Что такое Nvidia CUDA

Архитектура CUDA позволяет разработчикам использовать вычислительные возможности видеокарт Nvidia для параллельных расчётов. Это очень сильно повышает производительность программ, которым нужно решать много однообразных задач. Одни из самых популярных способов применения CUDA — это майнинг криптовалюты, а также разработки в сфере искусственного интеллекта.

Платформа позволяет программистам самим управлять доступными инструкциями видеоускорителя, а также распределять память. Все программы пишутся на Си-подобном языке программирования.

Какую версию CUDA выбрать

На данный момент самая свежая версия NVIDIA CUDA Ubuntu — девятая. Если вы собрались создавать собственное программное обеспечение на основе этой платформы, лучше всего начать с этой или восьмой версии. Но если вам нужно запустить в системе программу, которая уже собрана под определенный вариант CUDA, то вам придется ставить именно его. Потому что между более старыми и новыми вариациями есть серьезные отличия, и приложение может попросту не заработать. Попытайтесь запустить нужную вам программу и посмотрите, каких библиотек ей не хватает в сообщении об ошибке:

Или же эту информацию можно найти в описании программы. Обычно разработчики пишут, какая версия CUDA нужна для работы. А теперь давайте рассмотрим, как выполняется установка CUDA на Ubuntu 16.04, 17.10 и другие модификации этого дистрибутива.

Установка CUDA из репозиториев Ubuntu

Нужно отметить, что для успешной работы Nvidia, CUDA необходимо, чтобы уже был установлен драйвер NVIDIA. Сейчас в официальных репозиториях Ubuntu находится восьмая версия платформы. Вы можете без проблем её установить, выполнив всего несколько команд. Сначала обновите списки пакетов:

sudo apt update

Затем наберите такую команду, чтобы установить CUDA Ubuntu:

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

Если вам также нужны заголовочные файлы для разработки, то понадобится дополнительно установить пакет nvidia-cuda-dev:

sudo apt install nvidia-cuda-dev

Установка платформы может длиться достаточно много времени, поскольку все необходимые библиотеки занимают около одного гигабайта. После завершения установки вы можете проверить, всё ли работает, выполнив:

Установка CUDA 9 в Ubuntu

Самая свежая на данный момент, как уже упоминалось, версия — Nvidia Cuda 9.0. Она включает некоторые алгоритмы для ускорения вычислений в приложениях AI и HPC на видеокартах NVIDIA Volta. Кроме того, были исправлены некоторые ошибки и проблемы платформы. Но для девятки нужен свежий драйвер Nvidia 384. Установить его вы можете с официального сайта.

Тут вам необходимо выбрать операционную систему, архитектуру и дистрибутив Linux, а в самом конце — способ установки (deb-пакет).

Только после этого появиться ссылка на установщик. Скачайте его, нажав кнопку Download 1.2 GB, и запустите установку с помощью dpkg:

Перед тем, как будет выполнена установка CUDA 9 Ubuntu, вам необходимо добавить ключ репозитория:

sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu1704-9-1-local_9.1.85-1/7fa2af80.pub

И обновить список пакетов:

sudo apt update

Затем можно установить CUDA 9 в Ubuntu:

sudo apt install cuda cuda-libraries-9.1

Готово, теперь можете проверить версию:

Установка CUDA 6.5, 7 или другой версии

Для многих программ необходима определенная версия CUDA, например, многие майнеры были собраны только с версией 6.5, и поэтому вам нужно будет установить именно эти библиотеки, чтобы всё заработало. На сайте Nvidia есть архив со всеми предыдущими версиями платформы. Рассмотрим установку на примере версии 6.5. Первое, что вам нужно выбрать — версия:

Затем выберите операционную систему Linux x86:

А дальше установочный deb-пакет для Ubuntu 14.04. Проверено на Ubuntu 17.10: установка работает. После загрузки пакета репозитория выполните:

sudo apt install

Далее обновите список пакетов:

sudo apt update

Осталась установка CUDA Ubuntu нужной вам версии:

sudo apt install nvidia-cuda-6.5

Поскольку программа размещается в /usr/local, нужно добавить путь к её папке в переменную среды PATH и LD_PRELOAD:

/.bashrc
echo «export PATH=/usr/local/cuda-6.5/bin:$PATH» >>

/.bashrc
echo «export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-6.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH» >>

Готово, после этого можно проверять версию:

Удаление Cuda из Ubuntu

Удалить Nvidia CUDA вы можете также, как и устанавливали. Еесли вы ставили nvidia-cuda-toolkit, то для удаления достаточно набрать:

sudo apt purge nvidia-cuda-toolkit

Или для версии 6.5:

sudo apt purge nvidia-cuda-toolkit-6.5

Также не забудьте удалить репозиторий:

sudo apt purge cuda-repo-ubuntu1404

Имя пакета может отличаться в зависимости от версии. Если вы выполняли установку с помощью бинарного файла или из исходников, то для удаления нужно использовать скрипт, который вы применяли при инсталляции.

Выводы

В этой небольшой статье мы рассмотрели, как выполняется установка CUDA Ubuntu 17.10 и в других версиях этой операционной системы. Как видите, это не так сложно, и вы можете установить не только последнюю версию, но и ту, которая вам нужна.

Как установить CUDA на Ubuntu 16.04?

Для TensorFlow я хотел бы установить CUDA. Как это сделать на Ubuntu 16.04?

12 ответов

Установить CUDA для Ubuntu

Существует руководство по установке Linux . Однако в основном это только те шаги:

  1. Загрузить CUDA : я использовал версию 15.04 и «runfile (local)». Это 1,1 ГБ.
  2. Проверьте сумму md5: md5sum cuda_7.5.18_linux.run . Продолжайте, если это правильно.
  3. Удалите любую другую установку ( sudo apt-get purge nvidia-cuda* — если вы также хотите установить драйверы, то sudo apt-get purge nvidia-* .)
    1. Если вы хотите установить драйверы дисплея (*) , выйдите из своего графического интерфейса. Перейти к сеансу терминала ( ctrl + alt + F2 )
    2. Stop lightdm: sudo service lightdm stop
    3. Создайте файл в /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf со следующим содержимым: %код%
    4. Затем выполните: blacklist nouveau options nouveau modeset=0
  4. %код%. Убедитесь, что вы указали sudo update-initramfs -u для символической ссылки.
    1. Запустить lightdm снова: sudo sh cuda_7.5.18_linux.run —override
  5. Следуйте подсказкам командной строки
Читать еще:  Оптимизация pdf файлов по размеру

Примечания . Да, есть возможность установить его через y . Я настоятельно рекомендую не использовать его, поскольку он изменяет пути и затрудняет установку других инструментов.

Вы также можете быть заинтересованы в Как установить CuDNN на Ubuntu 16.04? .

*: Не устанавливайте драйверы дисплея с помощью этого сценария. Они старые. Загрузите последние из Ссылка

Проверить установку CUDA

Следующая команда показывает текущую версию CUDA (последняя строка):

Следующая команда показывает версию вашего драйвера и объем памяти GPU:

Помогите! Новый драйвер не работает!

Не паникуйте. Даже если вы не видите ничего на своем компьютере, следующие шаги должны вернуть вас к состоянию до:

  1. Нажмите shift во время запуска
  2. Перейдите в корневую оболочку
  3. Сделайте его доступным для записи sudo service lightdm start ( apt-get install cuda mount -o remount,rw / и — ? в американском макете)
  4. /

Графические драйверы

Установка графических драйверов немного сложна. Это необходимо сделать без поддержки графики.

  1. Выход из текущей X-сессии.
  2. Ctrl + Alt + F4 (вы можете вернуться с помощью Ctrl + Alt + F7 )
  3. Вы должны удалить все остальные драйверы раньше.
    1. Искать их через sh cuda_7.5.18_linux.run —uninstall
    2. Удалите их через sudo apt-get install nvidia-361 nvidia-common nvidia-prime nvidia-settings
  4. Остановить lightdm через dpkg -l | grep -i nvidia
  5. Возможно, вам понадобится sudo apt-get remove —purge nvidia-WHATEVER вашего ПК / черного списка драйвер nouveau ( Немецкий учебник )

Я пытался установить много раз через файл .run, но некоторая ошибка всегда закрашивалась, и я либо столкнулся с циклом регистрации, либо полностью потерял отображение. Поэтому я бы рекомендовал использовать файл .deb и не возиться с диспетчером отображения.

Руководство по установке NVIDIA CUDA для Linux это отличная ссылка, в которой перечислены полные детали. Убедитесь, что вы следуете каждому шагу, как это указано.

Чтобы установить драйвер Nvidia, вы можете сделать следующее:

В меню Ubuntu «Поиск вашего компьютера» в верхнем левом углу поиска «Дополнительные драйверы» (вы также можете использовать «Системные настройки» и «Программное обеспечение и обновления» и «Дополнительные драйверы»)

В появившемся меню выберите один из драйверов Nvidia и нажмите «Применить изменения». (Этот шаг использует интернет. Если он все еще не работает, ваш прокси-сервер может блокировать загрузку)

Перезагрузите свою систему.

Откройте окно терминала и введите nvidia-smi. Если ваш драйвер установлен правильно, вы должны увидеть что-то вроде:

Вы можете легко установить CUDA в соответствии с предыдущей ссылкой. Вкратце:

Загрузите инструментарий отсюда , а затем установите файл .deb (соответственно замените имя)

Я также пробовал разностные подходы, чтобы установить Cuda 8.0 в Ubuntu 16.04. Наконец, это шаги, которые делают трюк. Я выполнил этот учебник и обновленные исправленные шаги следующим образом.

    Загрузите VirtualGL и установите его. Чтобы установить

    Загрузите и установите CUDA 8.0 и установите его. Я предлагаю сделать это через интернет. Как это,

    Установите необходимые зависимости.

    Обновите систему PATH в .bashrc, которая может быть найдена в домашнем каталоге. Обратите внимание, что если вы установите эту вещь в разное местоположение, пожалуйста, обновите путь в соответствии с этим.

    Установите bumblebee-nvidia и primus.

    Отредактируйте конфигурационный файл bumblebee, поэтому шмелю известно, что мы используем драйвер NVIDIA. Обновите путь в соответствии с вашей системой. Вот ссылочный вид, который поможет.

    Запустите следующее и запишите адрес PCI вашей видеокарты.

    Отредактируйте файл xorg.conf.nvidia, чтобы он знал адрес PCI (01: 00.0 для меня) вашей видеокарты. Обновите адрес PIC, как показано ниже в разделе «ServerLayout»

    Перезагрузите систему и получите удовольствие от запуска некоторых примеров кода.

    Шаги, которые работали для меня:

    sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit ИЛИ 1 ‘. инструкции по установке здесь

    Вам нужно выбрать из Software & amp; Updates / Additional Drivers драйвер nvidia (375, в моем контексте)

    Следуйте синему экрану, когда вы перезапустите , и только оттуда отключите безопасную загрузку, введя свой пароль, установленный во время установки драйвера nvidia. (любая безопасная отключение загрузки через BIOS не сработала для меня).

    Теперь тестовый выход установки успешно завершен.

    Я получил его для работы после прочтения нескольких сообщений: У меня на компьютере была карта ATI, которая оказалась очень полезной. Я установил GTX 1070 рядом с ATI и начал установку Kubuntu 16.04. Сначала отобразился только дисплей, подключенный к карте ATI, что позволило мне установить драйвер NVIDIA-Linux-x86_64-367.27.run, загруженный с веб-сайта поставщика. Чтобы установить CUDA, я загрузил файл cuda_7.5.18_linux.run. Я установил инструментарий cuda с помощью двух переключателей:

    cuda_7.5.18_linux.run —silent —toolkit

    Образцы cuda также могут быть установлены из файла .run. Один вопрос был cuda не нравится gcc5. Поэтому я сделал sudo apt-get install gcc-4.8 , а затем изменил значение gcc по умолчанию на эту версию:

    Я заменил gcc на gcc5 после установки cuda. Компиляция образцов cuda также должна быть выполнена с помощью gcc4.8, gcc4.9 может работать, но я не пробовал.

    Обычно предпочтительным методом является установка SW через файлы deb, когда они доступны, поскольку они обеспечивают более надежный способ обработки зависимостей и более надежный метод удаления SW. Кандидат на CUDA 8.0 был доступен для 16.04 (в Dev-Zone), и теперь CUDA 8.0 для Ubuntu 16.04 доступен через deb-файлы (локальные) и (сетевые): Ссылка

    Просто напоминание о том, что Ubuntu 16.04 не может установить cuda в предполагаемом местоположении /usr/local/cuda-8.0.61 . Следовательно, export PATH=/usr/local/cuda-8.0.61/bin$> может не работать.

    Когда я пытался установить «cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb» на Ubuntu 16.04, я просто выполнял инструкции здесь Ссылка . Однако я не смог скомпилировать cuda-install-samples-8.0.61.sh home или nvcc -V

    Оказалось, что Ubuntu установил cuda в /usr/local/cuda-8.0 вместо предполагаемого местоположения /usr/local/cuda-8.0.61 . Поэтому я изменил export PATH=/usr/local/cuda-8.0.61/bin$> на export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin$> , и я успешно установил cuda.

    Принятый ответ не работал для моего дела. Я устанавливал CUDA 8.0 на свою лабораторию со следующими характеристиками:

    • Видеокарта: GeForce GTX 950M (cc 5.0)
    • Процессор: Intel Core i7-6700HQ (с графикой Intel HD 530)

    Следующее руководство сначала устанавливает драйвер NVIDIA, а затем устанавливает CUDA 8.0.

    Установка CUDA 8.0 на новую установку Ubuntu 16.04

      Запуск [Software & amp; Обновления]. Перейдите на вкладку [Дополнительные драйверы].

    В списке найдите свою графическую карту. Среди драйверов, которые могут быть использованы для карты, выберите проприетарный драйвер от NVIDIA. Затем нажмите кнопку [Применить изменения]. В моем случае под названием графической карты «NVIDIA Corporation: GM107M [Geforce GTX 950M]» было два варианта:

    • Использование двоичного драйвера NVIDIA — версия 375.66 от nvidia-375 (проприетарная, проверенная)
    • Использование X.Org X-сервера — драйвер отображения Nouveau из xserver-xorg-video-nouveau (с открытым исходным кодом)

    Удалить установленные по умолчанию видеодрайверы с $ sudo apt remove xserver-xorg-video* .

  1. Reboot.
  2. Загрузите CUDA 8.0 Toolkit из здесь . Среди типов установщика выберите «runfile (local)». Это загружает cuda_8.0.61_375.26_linux.run .
  3. Запустите установщик с $ sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run .
    • [Дополнительно] Если ваша установленная версия драйвера NVIDIA выше версии драйвера, содержащейся в загруженном установщике, вы можете не устанавливать драйвер при установке CUDA. В моем случае, поскольку у меня уже есть версия драйвера 375.66 , которая выше 375.26 , содержащейся в установщике, я решил не устанавливать.
  4. После установки настройте двоичный путь и путь к библиотеке (вы можете следовать указаниям из instller). Если вы решите настроить ld.so.conf и произойдет следующая ошибка: libEGL.so.1 is not a symbolic link , следуйте указаниям этой ссылки .
  5. Сначала я попытался сделать это sudo lightdm stop , но это привело к циклу входа. Поэтому я нашел новый метод:

    Скопируйте файл cuda_9.0.176_384.81_linux.run (в моем случае это был файл runfile) в любой каталог в /home/ , например, в Downloads или Documents или в любом месте.

    После этого перезагрузите компьютер и когда появится меню загрузки Ubuntu, перейдите в «Дополнительные параметры → Режим восстановления» (если он не отображается, удерживайте клавишу shift во время загрузки)

    Выберите «drop to root shell», нажмите ENTER, чтобы продолжить, когда его попросят нажать enter или Ctrl-D.

    Изменить . Запустите mount -o rw,remount / , чтобы получить права на чтение и запись.

    Перейдите в этот каталог, где вы скопировали установочный файл cuda.

    Запустите команду на основе типа файла, ее можно найти по адресу Ссылка после выбора желаемой цели, как вы это делали ранее. В моем случае это было sudo sh cuda_*.run

    Этот важный шаг и продолжаются медленно и осторожно , когда длинная информация / соглашение заканчивается на ACCEPT .

    Затем он спросит о УСТАНОВКЕ ВОДИТЕЛЯ NVIDIA нажмите да ( y ).

    Тогда он, вероятно, спросит о установке библиотек OpenGL , , пропустив его, потому что он может переопределить вашу обычную установку драйвера и вызвать проблемы , в моем случае это было сделано. Поэтому нажмите Нет ( n ).

    Затем выполните все установки, и он будет завершен автоматически и, наконец, отобразит файл в файле /tmp .

    Теперь перезагрузите систему , введя команду перезагрузки в оболочке режима восстановления.

    После запуска вашей системы могут не отображаться файлы примеров CUDA, поскольку вам необходимо выполнить эти два обязательных этапа после установки:

    [A] Добавьте правильный путь для cuda. ​​

    [B] Добавить правильный путь для LD_LIBRARY_PATH

    Добавьте путь к файлу

    / .bashrc и запустите source

    /.bashrc , чтобы сделать путь постоянным, чтобы после перезагрузки он не исчез, подтвердите его, закрыв текущий терминал и запустив вторую команду на шаге 12 снова в другой терминал.

    Чтобы проверить, правильно ли установлен CUDA, или не запускать обе указанные ниже команды, и проверить, выдаст ли nvcc -V или нет

    /NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery , затем выполните следующие действия:

    и сопоставьте результат с этим изображением , ваш может отличаться, но формат вывода должен соответствовать.

    Поздравляемустановленный CUDA Toolkit успешно . После этого перейдите сюда и попробуйте несколько примеров Перейдите к 7.2 Рекомендуемые действия .

    P.S — Любой тип критики приветствуется, заранее извиняется за любые ошибки, это мой первый ответ на askubuntu.com.

    СПАСИБО СЧИТАНО ДЛЯ ЧТЕНИЯ:)

    Новости про CUDA и Linux

    Бета-драйверы NVIDIA 260.19.26 для Linux и драйвер CUDA 3.2 для MacOS

    Обновление драйверов для альтернативных операционных систем.

    NVIDIA опубликовала следующую предварительную версию драйверов для Linux за номером 260.19.26. Об изменениях не сообщается, все желающие могут их поискать, скачав дистрибутив с FTP сайта по ссылкам ниже. Поддерживаются видеокарты GeForce/Quadro на базе NV40 и более новых архитектур.

    CUDA Toolkit 3.2 RC2

    Одновременно NVIDIA обновила и драйверы с предварительной поддержкой CUDA 3.2 для всех основных платформ:

    Дистрибутив Yellow Dog Linux обзавёлся поддержкой CUDA

    Компания Fixstars, выпускающая достаточно известный дистрибутив Yellow Dog Linux, подготовила специальную версию с интегрированной поддержкой CUDA .

    Для коммерческих применений Yellow Dog Enterprise Linux поставляется в форме подписки ценой 400 USD в год на компьютер/сервер. Система доступна бесплатно для образовательных целей. Fixstars также предлагает готовые компьютеры и серверы, оснащённые вычислительными модулями NVIDIA Tesla и с предустановленной CUDA -редакцией YDEL.

    Причины успеха CUDA от Linux Magazine

    Редактор издания «Linux Magazine» Douglas Eadline высказался о причинах успеха технологии NVIDIA CUDA .

    Ведущий раздела высокопроизводительных вычислений в своей авторской колонке привёл некоторую статистику NVIDIA по использованию CUDA и её популярности в целом:

    Средства разработки CUDA бесплатны.

    CUDA не вносит капитальных изменений в язык C.

    Возможность постепенного перехода на CUDA .

    Низкий порог вхождения.

    Поддержка и продвижение CUDA со стороны NVIDIA.

    Многие кластерные технологии вроде MPI имеют многие схожие факторы и демонстрируют неплохой рост, но за ними не стоит компании, которая столько вкладывала бы в их продвижение. Для того же MPI просто нет аналогов центра компетенции уровня CUDA Center of Excellence Program.

    ATI Stream SDK 2.01 с улучшенной поддержкой OpenCL

    Новая версия 2.01 пакета Stream для неграфического использования GPU AMD содержит изменения «средней тяжести»:

    • ATI Stream Profiler теперь полностью интегрируется в среду Microsoft Visual Studio 2008;
    • поддержка Red Hat® Enterprise Linux версии 5.3;
    • поддержка отладки ядра приложений OpenCL с помощью отладчика GNU в среде Linux;
    • предварительная реализация взаимодействия OpenCL и Direct3D 9/10;
    • четыре новых примера;
    • поддержка отдельно загружаемого средства анализа производительности Stream KernelAnalyzer;
    • исправление множества проблем с компиляцией и исполнением OpenCL ;
    • поддержка разработки на Radeon HD 5670 и 5570.

    Загрузить пакет ATI Stream можно с сайта AMD для 32- и 64-разрядных версий OpenSUSE, RHEL, Ubuntu, Windows XP, Vista и 7.

    Ссылка на основную публикацию
    Adblock
    detector