Установка NVidia CUDA development toolkit на Ubuntu 16.04

В этой заметке я расскажу о двух способах установки CUDA на Ubuntu 16.04 и её производные. Первый способ – это установка из репозитория пакетов, второй – ручная установка.

Установка из репозитория пакетов

Это самый простой способ. Минус у него, пожалуй, только один – как правило, этим способом самую свежую версию куды не поставить. Так что, если вам нужно поставить её максимально просто, и максимальная свежесть версии не принципиальна, то этот способ – ваш выбор. Так же замечу, что при этом способе предварительно ставить драйвера NVidia не нужно, они будут установлены в процессе установки тулкита.

Итак, приступим. Для начала откройте консоль, и выполните команду:

1
sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

Дождитесь окончания установки. Собственно… всё, CUDA вы только что поставили. Осталось перезагрузить компьютер и проверить, работоспособность.

Во-первых, можно проверить доступность компилятора NVidia, выполнив команду:

1
nvcc -V

При нормальной установке она должна вывести свою версию, у меня она выводит следующее:

nvcc: NVIDIA ® Cuda compiler driver
Copyright © 2005—2016 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Sep__4_22:14:01_CDT_2016
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.44

Во-вторых, в случае некоторых проблем не будет работать команда:

1
nvidia-smi

При корректной работе её вывод должен быть похожим на это:

Tue Jan 24 12:25:07 2017
±----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 367.57 Driver Version: 367.57 |
|-------------------------------±---------------------±---------------------+
| 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 GTX TIT... Off | 0000:01:00.0 On | N/A |
| 22% 55C P8 15W / 250W | 358MiB / 12203MiB | 0% Default |
±------------------------------±---------------------±---------------------+
| 1 GeForce GTX TIT... Off | 0000:02:00.0 Off | N/A |
| 22% 44C P8 16W / 250W | 1MiB / 12206MiB | 0% Default |
±------------------------------±---------------------±---------------------+

±----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 1121 G /usr/lib/xorg/Xorg 259MiB |
| 0 1712 G kwin_x11 20MiB |
| 0 1717 G /usr/bin/krunner 15MiB |
| 0 1722 G /usr/bin/plasmashell 78MiB |
±----------------------------------------------------------------------------+

Ручная установка

Этот способ гораздо сложнее. Используйте его, только если вам необходима самая последняя версия CUDA.

Для начала, вам нужно поставить видеодрайвер NVidia, если он у вас ещё не стоит. После скачайте deb пакет c этой страницы на официальном сайте NVidia, выбрав последовательно пункты Linux, x86_64, Ubuntu, 16.04, deb (local), как на скриншоте:

Пример заполнения формы для скачивания пакета CUDA
Пример заполнения формы для скачивания пакета CUDA

После того как пакет загрузится – проверьте, прошло ли это без ошибок. Для этого в терминале перейдите в папку со скаченным файлом и выполните следующее:

1
md5sum %имя пакета%

Правильное значение чексуммы лежит в файле, ссылка на который указана под ссылкой на скачивание пакета. Если чексуммы исходного и загруженного файлов не совпадают, то перезагрузите пакет, если совпадают, двигайтесь по инструкции дальше.

В терминале вы уже находитесь в папке со скачанным пакетом. Выполните в нём следующие команды:

1
2
3
sudo dpkg -i %имя пакета%
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

Теперь нужно установить переменные окружения. В конец файла ~/.bashrc допишите следующие строки:

1
2
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

В консоли выполните команды:

1
2
source ~/.bashrc
sudo ldconfig

Осталось проверить правильность установки. Сначала скачайте примеры (в данном случае папка с ними создастся в корне домашней директории) выполнив команду:

1
cuda-install-samples-8.0.sh ~

Соберите примеры командой:

1
cd ~/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples && make

Сборка должна завершиться успешно. Теперь протестируйте работоспособность собранного. Для этого выполните команду:

1
~/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/bin/x86_64/linux/release/deviceQuery

Если в конце вывода программы будет присутствовать строчка:

Result = PASS

То установка прошла успешно.

Метки: , , , , ,
Google Bookmarks Digg Reddit del.icio.us Ma.gnolia Technorati Slashdot Yahoo My Web News2.ru БобрДобр.ru RUmarkz Ваау! Memori.ru rucity.com МоёМесто.ru Mister Wong

4 thoughts


  1. Хорошая статья, в совокупности с другими помогла запустить GPU, CUDA, TensorFlow 1.0.0, Keras и jupyter notebook на Ubuntu, для платы NVidia 970M. Осталось еще openCV прикрутить туда же. Вообще нужно отметить, что все очень не просто, в разрезе ограничений конфликтующих версий, программных решений, операционных систем, и отработанной технологией назвать эти пляски сложно.

    1. Соглашусь с тем, что не отработано и пляски. Более-менее хорошо, когда всё ставится из пакетов, но в том, что касается deep learning с пакетами всё плохо, всё собирается из исходников.

  2. Я — aбсoлютнo pеалbный челoвек! Нaсколькo это важно для Tебя? Ужe в течении cледующиx cyтok Bы зapaботаете cвои первые дeнbги с помoщbю хитpoго дeйства, koтopый я пpигoтoвила для Ваc!! Bыплачeно зa этoт день: 648127.53 pуб.

Напишите комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *