cuda编程(一)
环境安装和例程运行
显卡主要有两家,ATI、NVIDIA,简称A卡和N卡。随着GPU计算能力的上升,采用GPU并行计算来加速的应用越来越多。
Nvidia创立人之一,黄仁勋(Jen-Hsun Huang),美籍,中国台湾人,现为公司主席兼行政总裁。NVIDIA采用cuda框架实现并行计算,cuda是c语言的拓展集。
ATI总部设在加拿大安大略省万锦。06年,被AMD收购。ATI有类似于cuda的框架,streaming,需要用汇编写。
本篇主要讲述
1、 Cuda编程环境准备。驱动更新、安装toolkit;
2、 运行cuda的例程。
官方文档http://docs.nvidia.com/cuda/#installation-guides
windows环境
在下载页面(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),选择相应版本的cuda toolkit,16年最新是8.0版本。Local类型的包含安装所需的全部内容,network类型在安装时,需要再次下载。
跟着官方教程一步步走(http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html#axzz4VKGVD1Gj)。
在thinkpad win7 vs2012和台式机 win10 vs2015上分别做了测试。
在安装之前,需要确认自己的N卡支持cuda。
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus CUDA-Enabled GeForce Products
NVIDIA官方还对自己的GPU有Compute Capability计算能力的测试
GeForce GTX 1070 6.1
Quadro K2000 3.0
GeForce 610M 2.1
Thinkpad上运行安装程序,出现错误“请安装intel驱动程序”。
解决方案:更新系统更新、主板驱动、集显驱动和独显驱动。
安装程序会检测本机的编程环境,安装相应版本的内容。
Installed:
- Nsight for Visual Studio 2015
- Nsight Monitor and HUD Launcher
Not Installed:
- Nsight for Visual Studio 2013
Reason: VS2013 was not found
安装完成之后,选中运行samples和readme。
Samples的目录C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0
在该目录下,打开相应的sln文件就能打开所有例程。选择相应的cu文件就能运行。
注意win10可能会出现错误:“error MSB4062: 未能从程序集 C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V140\BuildCustomizations\Nvda.Build.CudaTasks.v8.0.dll 加载任务“Nvda.Build.CudaTasks.SanitizePaths”。未能加载文件或程序集“Microsoft.Build.Utilities.v3.5, Version=3.5.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=b03f5f7f11d50a3a”或它的某一个依赖项。系统找不到指定的文件。 请确认 <UsingTask> 声明正确,该程序集及其所有依赖项都可用,并且该任务包含实现 Microsoft.Build.Framework.ITask 的公共类。”
解决方法:下载安装.net framework 3.5
运行例程bandwidth.cu。输出如下:
GPU Device 0: "GeForce GTX 1070" with compute capability 6.1
CUDA device [GeForce GTX 1070]
time spent executing by the GPU: 11.27
time spent by CPU in CUDA calls: 0.06
CPU executed 4404 iterations while waiting for GPU to finish
Linux环境
环境:ubuntu16.04。第一次装的时候,关闭x server之后,ubuntu出现了循环登录界面,愣是进不去图形界面,告诫大家,显卡驱动自己官网下,不要在toolkit中安装。
如何安装显卡驱动?
下载gnome桌面,在software中additional software中选择安装集显和独显的驱动。
不然,就是去http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 官网下载相应版本的驱动,然后需要字符界面安装。否则出错:
Installing the NVIDIA display driver...
It appears that an X server is running.
注:x server是ubuntu的图形界面系统。
sudo service lightdm stop关闭图形界面
Ctrl+alt+F1进入字符界面
Ctrl+alt+F7进入图形界面
另外Ubuntu的字符界面不支持中文显示和输入。需要将ubuntu设为英文,在system setting中设置语言。然后重启,更改桌面到Desktop文件夹。
修改桌面文件夹
Vim /home/maximus(我的用户名)/.config/user-dirs.dirs
主要还是参看官方文档(http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#axzz4VKMDC9Z8)
1、确认显卡类型是不是在支持cuda的显卡列表里
lspci | grep -i nvidia
01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GF119M [GeForce 610M] (rev a1)
lspci 是一个用来显示系统中所有PCI总线设备或连接到该总线上的所有设备的工具
2、确认linux版本
uname 是Linux命令,用于显示当前操作系统名称。
uname –m (x86_64)
cat /etc/*release
DISTRIB_ID=Ubuntu
DISTRIB_RELEASE=16.04
3、确认安装gcc
gcc --version
gcc (Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1~16.04.1) 5.4.0 20160609
Copyright (C) 2015 Free Software Foundation, Inc.
This is free software; see the source for copying conditions.
4、确认安装正确的内核头文件和package
uname -r
4.4.0-31-generic
apt-get install linux-headers-$(uname -r)
apt-get install linux-headers-4.4.0-31-generic
5、进入cuda的安装程序
这次下载的runfile文件,执行“sh filename”
安装文件夹/usr/local/cuda-8.0
选择不安装driver
cuda编程(一)的更多相关文章
- 不同版本CUDA编程的问题
1 无法装上CUDA的toolkit 卸载所有的NVIDIA相关的app,包括NVIDIA的显卡驱动,然后重装. 2之前的文件打不开,one or more projects in the solut ...
- cuda编程基础
转自: http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12529247 CUDA编程模型 CUDA编程模型将CPU作为主机,GPU作为协处理器(co-pro ...
- CUDA学习笔记(一)——CUDA编程模型
转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48b9e1f90100fm56.html CUDA的代码分成两部分,一部分在host(CPU)上运行,是普通的C代码:另一部分在d ...
- CUDA编程
目录: 1.什么是CUDA 2.为什么要用到CUDA 3.CUDA环境搭建 4.第一个CUDA程序 5. CUDA编程 5.1. 基本概念 5.2. 线程层次结构 5.3. 存储器层次结构 5.4. ...
- CUDA编程-(1)Tesla服务器Kepler架构和万年的HelloWorld
结合CUDA范例精解以及CUDA并行编程.由于正在学习CUDA,CUDA用的比较多,因此翻译一些个人认为重点的章节和句子,作为学习,程序将通过NVIDIA K40服务器得出结果.如果想通过本书进行CU ...
- CUDA编程入门,Dim3变量
dim3是NVIDIA的CUDA编程中一种自定义的整型向量类型,基于用于指定维度的uint3. 例如:dim3 grid(num1,num2,num3): dim3类型最终设置的是一个三维向量,三维参 ...
- CUDA编程(六)进一步并行
CUDA编程(六) 进一步并行 在之前我们使用Thread完毕了简单的并行加速,尽管我们的程序运行速度有了50甚至上百倍的提升,可是依据内存带宽来评估的话我们的程序还远远不够.在上一篇博客中给大家介绍 ...
- CUDA编程模型之内存管理
CUDA编程模型假设系统是由一个主机和一个设备组成的,而且各自拥有独立的内存. 主机:CPU及其内存(主机内存),主机内存中的变量名以h_为前缀,主机代码按照ANSI C标准进行编写 设备:GPU及其 ...
- CUDA编程模型
1. 典型的CUDA编程包括五个步骤: 分配GPU内存 从CPU内存中拷贝数据到GPU内存中 调用CUDA内核函数来完成指定的任务 将数据从GPU内存中拷贝回CPU内存中 释放GPU内存 *2. 数据 ...
随机推荐
- WebSocket在ASP.NET MVC4中的简单实现
WebSocket在ASP.NET MVC4中的简单实现 2013-12-21 20:48 by 小白哥哥, 810 阅读, 3 评论, 收藏, 编辑 WebSocket 规范的目标是在浏览器中实现和 ...
- FormsAuthentication知多少
前述:对于FormsAuthentication相信大家都烂熟于胸了,这里只是做一下小结. 一.先看一下使用FormsAuthentication做登录认证的用法 用法一: FormsAuthenti ...
- Sparse Filtering
Sparse Filtering 当前很多的特征学习(feature learning)算法需要很多的超参数(hyper-parameter)调节, Sparse Filtering则只需要一个超参数 ...
- Xml转化为DataTable
/// <summary> /// XML转换为DataTable /// </summary> /// <param name="fileName" ...
- 基于Redis的CustomerSessionProvider(一)
CustomerSessionProvider需要实现SessionStateStoreProviderBase 在设计Redis Session Provider的时候,需要考虑 1.是否每个用户的 ...
- angular实战
目录 [mvvm] controller scope module router directive 项目实战
- 在网络通讯中应用Protobuf
在网络通讯中应用Protobuf Protobuf的设计非常适用于在网络通讯中的数据载体,它序列化出来的数据量少再加上以K-V的方式来存储数据,对消息的版本兼容性非常强:还有一个比较大的优点就是有着很 ...
- hdu1358
Problem Description For each prefix of a given string S with N characters (each character has an ASC ...
- 一步步学习Python-django开发-添加后台管理
Pyhon-djano提供了一个很强大的后台管理功能,你很轻松的就可以拥有一个后台管理平台.你需要做啥呢?你只需要将需要管理员进行管理的表注册到管理site中即可: from django.contr ...
- 图解JOIN
阅读导航 一.概要 二.JOIN分类 三.JOIN分类详解 一.概要 JOIN对于接触过数据库的人,这个词都不陌生,而且很多人很清楚各种JOIN,还有很多人对这个理解也不是很透彻,这次就说说JOIN操 ...