2008年09月08日

CUDAをLinuxにインストールするには

ウェブ上にメモを置くテストを兼ねて、道標とす。
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インストールに当たっては、次のものが必要。
・NVIDIAの最近のGPUが載ったPC。
要求スペック、対応GPUなどについてはNVIDIAのCUDA ZONEにて。
・ドライバ・CUDA Toolkit・CUDA SDKの3点セット。
ダウンロードなどはNVIDIAの(以下略)。

RedHatLinuxでインストールした際の注意点などを以下に列挙。
・OSの選択とダウンロード
32ビット版と64ビット版の違いに注意。今なら敢えて1.1を選択する理由もないだろうからCUDA 2.0一択で。

・ドライバインストール
Xサーバが動いていると厄介なので、ランモード3でリブートすることを忘れずに。RedHatの標準のブートメニューならその場でランモードを切り替えられる。勿論、ルートでログインしてインストーラを起動すべし。
ビルド済みのカーネルがNVIDIAサイトにあるらしく、ftpで採りに行こうとするので必要なら用意しておくこと。但し、パッチが当たっていたりすると不適合で自前ビルドを行なうので、どうでもいいと言えばどうでもいい。
そういうわけでカーネルの再ビルドが行なわれるので、遅いCPUの場合は待つ覚悟が必要。

・起動確認
ドライバインストールが済んだらランモードを5にしてNVIDIAの設定ツールでXの設定を変更しておく。ここまでできればビルド済みのCUDAモジュールが動く環境のできあがり。

・Toolkitのインストール
ルート権限でインストーラを起動するだけ。まぁ、問題ないでしょ。ここまでで、SDKのcutilを使わないCUDAプログラムはビルド可能。

・SDKのインストール
これはユーザ単位でインストールしてもいいし、その辺りは任意で。
サンプルのビルドにはcutilのビルドが必要で、それにはOpenGLなどのライブラリも必要。
ビルド自体はmake一発で済むが、上記理由でOpenGLのライブラリモジュールを別名定義するなどの対策が必要。その辺りは、リリースノート参照で。
尚、OpenGLがなくてもcutilのソースにあるOpenGLのエラー処理周りを削除してしまえばビルド可能。勿論その場合、賑やかなサンプルはビルドさえできないわけだが。
又、一部サンプルでビルドに失敗することもあるので(実際、失敗したw)makeに-kオプションをつけた方がいいかも。

・サンプルについて
そういうわけで、きちんとビルドできればOpenGLを使った派手なサンプルを含めて動かせるようになる。
お勧め(というか、何かと便利)なサンプルを挙げておく。
*deviceQuery
GPUが何か、メモリ容量は幾つか、など状況調査には必須。
*simpleなんちゃら
それぞれの利用例としては、一番判り易いかも。
*convolutionFFT2D, convolutionTexure
各GPUの能力の差が判り易いのはこの辺り。私もベンチマークに使用。
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とまぁ以上駆け足でまとめたけれど、問い合わせはコメント、或いは、某巨大掲示板群のプログラム板のCUDAスレ辺りで。
次回暇があればドキュメントと周辺ツールについて書くかもしれない。

//以下追記(9/6/11)
当Blog最多アクセス、最多検索語をキープしているので情報を幾つか追加。

プログラミング言語 - プログラミングスレまとめ in VIP
http://vipprog.net/wiki/prog_lang.html
ここにCUDAの解説がちょこっとあります。

【GPGPU】くだすれCUDAスレ【NVIDIA】
http://pc11.2ch.net/test/read.cgi/tech/1206152032/
割とお世話になっています(謎)。
posted by 性悪狐 at 13:54 | Comment(0) | TrackBack(0) | programing
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