[x]
Вход
Amazon
AMD
ATI
brute force
bruteforce
cloud
CUDA
GPGPU
gpgpu.ru
GPU Gems
Intel
Larrabee
Linpack
MapReduce
MD5 crack
Nexus
NVidia
NVidia 8800
NVidia CUDA
NVidia G200
NVidia GTX280
NVidia Nexus
OpenCL
Parallel Nsight
signal processing
sparse matrices
Stream SDK
VISPL
VMWare
web
ВМиК МГУ
МГУ
Москва
Т-Платформы
Физфак МГУ
бенчмарки
блогосфера
вычисления
конкурсы
курсы
новости сайта
обработка изображений
подбор паролей
поиск
программирование GPU
работа
разное
сортировка
фильтрация трафика
численные методы
Navigation
Cвежие комментарии
-
1 week 6 hours ago
-
1 week 1 day ago
-
1 week 1 day ago
-
1 week 1 day ago
-
1 week 1 day ago
-
1 week 1 day ago
-
1 week 1 day ago
-
1 week 4 days ago
-
3 weeks 3 days ago
-
3 weeks 5 days ago
Новое на форуме
Популярно
- Как начать с самого начала работу с CUDA (33,816)
- Форумы NVidia CUDA: обзор за май (31,806)
- GPGPU и видеокарты AMD (18,179)
- NVidia GTX 280, Tesla T10P (15,756)
- SGEMM на видеокарте и CPU, серия 6 (14,893)
Недавно начал осваивать cuda под linux
Долго парился с настройкой, но в итоге всё заработало! Если кому интересно у меня получилась небольшая инструкция:
установка CUDA Toolkit 2.3 на ubuntu 9.10
(Все манипуляции из-под суперпользователя, все драйверы(проприетарные) заранее грохаем)
Качаем три пакета:
1.CUDA Driver
2.CUDA Toolkit
3.CUDA SDK
Отсюда:
http://www.nvidia.ru/object/cuda_get_ru.html
Заливаем их в удобное место, для удобства можно переименовать =)
Ставим необходимые хидеры:
apt-get install linux-headers-`uname -r` binutils pkg-config build-essential xserver-xorg-dev
Вырубаем иксы:
/etc/init.d/gdm stop
Логинимся в текстовом терминале и запускаем инсталятор драйвера:
sh ./NVIDIA-Linux-x86-190.53-pkg1.run
Врубаем иксы обратно:
/etc/init.d/gdm start
На всякий случай перезагружаем тачку
Ставим gcc версии < 4.4, т.к. в коале по умолчанию идёт 4.4 (вроде как и 4.4 можно, но не без бубна))), я ставил gcc 4.1, т.к. слил сначала тулкит версии 2.2, тулкит версии 2.3 поддерживает gcc до версии 4.3 включительно
(Возможно при установке потянется ещё чего-нить из зависимостей)
Ставим нужную версию gcc по умолчанию, для версии 4.1 как-то так:
update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.1 413
update-alternatives --config gcc
Команда gcc -v должна выдавать нужную версию (в данном случае - 4.1.3)
Ставим тулкит:
sh ./cudatoolkit_2.3_linux_32_ubuntu9.04.run
Правим файл /etc/ld.so.conf, - добавляем строчку /usr/local/cuda/lib
(путь к либам CUDA), обновляем конфигу: ldconfig
Устанавливаем CUDA SDK:
sh ./cudasdk_2.3_linux.run
Здесь можно выйти из режима суперпользователя, предварительно дав нужные права/поменяв пользователя папки ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK - rwx - для пользователя, под которым будем работать
Далее заходим в папку с исходниками примеров (а именно исходник template):
cd ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/src/template
Компилим:
make
И запускаем (уже из другой папки):
cd ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/bin/linux/release
./template
Если в терминале появилось что-то типа этого:
Processing time: 29.346001 (ms)
Test PASSED
Press ENTER to exit...
Значит тулкит и драйвер встали нормально, используется gcc нужной версии, пути к либам cuda прописаны нормально - вобщем всё ок =)
Далее пишем проги в соответствии с /usr/local/cuda/doc/NVIDIA_CUDA_ProgrammingGuide_2.3.pdf
Поддержки openCL в этом тулките нет =(, но есть какая-то альфа CUDA Toolkit 2.3a, если кто поставит отпишитесь плз... а то у меня не попёрло(((
ЗЫЖ отличный ресурс, так держать! =)