如何在 Ubuntu 12.04 LTS 64 位下安装 CUDA 5.5?
答案1
步骤 I – 驱动程序安装(如果您选择常规驱动程序)
本节几乎保持不变。从其网站下载适用于 Linux 的 Nvidia 驱动程序,确保根据您的系统选择 32 位或 64 位 Linux。
使用以下命令确保安装了必需的工具 -
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
接下来,将所需模块列入黑名单(这样它们就不会干扰驱动程序的安装) -
sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist.conf
将以下行添加到文件末尾,每行一行,完成后保存 -
blacklist amd76x_edac
blacklist vga16fb
blacklist nouveau
blacklist rivafb
blacklist nvidiafb
blacklist rivatv
为了清除任何 nVidia 残留,请在终端中运行以下命令 -
sudo apt-get remove --purge nvidia*
这可能需要一段时间,所以请耐心等待。完成后,重新启动您的机器。在登录屏幕上,暂时不要登录。按 Ctrl+Alt+F1 切换到基于文本的登录,然后切换到包含下载的驱动程序的目录。运行以下命令 -
sudo service lightdm stop
chmod +x NVIDIA*.run
其中 NVIDIA*.run 是驱动程序的全名。接下来,使用以下命令开始安装 -
sudo ./NVIDIA*.run
按照屏幕上的说明进行操作。如果安装程序抛出有关 nouveau 仍在运行的错误,请允许它为 nouveau 创建黑名单,退出安装并重新启动。在这种情况下,再次运行以下命令 -
sudo service lightdm stop
sudo ./NVIDIA*.run
安装现在应该可以顺利进行。当系统询问您是否需要 32 位库以及是否希望编辑 xorg.conf 以默认使用这些驱动程序时,请同时允许这两项。
安装完成后重新启动。
步骤 II – CUDA 工具包安装
下载 CUDA 工具包(我使用的是 Ubuntu 11.10 64 位版本)。导航到包含下载的 CUDA 工具包包的目录,然后运行以下命令 -
chmod +x cuda*.run
sudo ./cuda*.run
其中cuda*.run
是下载的 CUDA 工具包的全名。接受出现的许可证。接下来,选择安装驱动程序(如果您尚未安装)(这是开发版本)。驱动程序的安装需要切换到基于文本的 shell(Ctrl+Alt+F1),停止 lightdm(如上一步所述)并以超级用户身份运行工具包安装程序。CUDA 5.0 工具包的安装是强制性的,而随附示例的安装则不是强制性的。除非您有特殊原因不这样做,否则请允许安装程序继续使用默认位置。这可以使将来的故障排除更加容易。
此过程可能需要一段时间,具体取决于您的系统配置。完成后,请仔细检查摘要屏幕以确保一切就绪。如果示例安装失败(这种情况经常发生),则可能是由于缺少一个或多个库。在这种情况下,请安装所需的库并重新运行安装程序,选择仅安装示例。
为了确保每次访问终端时都会修改必要的环境变量(PATH
和),请将必要的行(来自摘要屏幕)添加到LD_LIBRARY_PATH
~/.bashrc
),请将必要的行(来自摘要屏幕)添加到以下内容的末尾 -
32 位系统-
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-5.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-5.0/lib
64 位系统 -
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-5.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-5.0/lib64:/lib
上面使用的路径将根据您为工具包选择的安装目录而有所不同。这可以说是更简单的设置(与 Linux 用户的 CUDA 4.x 相比),尽管示例的安装仍然受到依赖地狱的影响。
步骤 III – CUDA 示例安装和故障排除
虽然示例的安装应该很简单(只需运行一体化工具包安装程序),但通常并非那么容易。如果您收到类似“示例安装因缺少库而失败 - 未找到 libglut.so”的错误,通常是因为安装程序查找 libglut.so 而不是变体(如 libglut.so.3)。要解决此问题,我们必须创建软链接,以便安装程序可以跟踪这些文件。
确定 libglut.so 的变体是否存在,如下所示 -
sudo find /usr -name libglut\*
在我安装的 64 位 Ubuntu 12.04 上,输出以下文本 -
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libglut.so.3
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libglut.so.3.9.0
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libglut.a
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libglut.so
现在已经找到了 libglut.so 的变体(即 libglut.so.3),我们可以创建指向它的软链接 -
sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libglut.so.3 /usr/lib/libglut.so
接下来,重新运行一体化安装程序,选择这次仅安装示例。这应该可以修复之前出现的“缺少库”错误。
如果您正在寻找有关 CUDA 和 GPGPU 编程的书籍,可以在这里找到更多阅读资源。
答案2
先决条件:
2个文件:
cuda-repo-ubuntu1204_5.5-0_amd64.deb - 80 KB cuda_5.5.22_linux_64.run - 900Mb
这些文件可以在 Nvidia 网站的 CUDA 类别下找到。
我已经下载了 Ubuntu 12.04 64 位,请根据您的操作系统规格下载
.run 文件是设置文件,其中包含
- Nvidia 驱动程序
- Cuda 工具包
- Cuda 示例
将 Ubuntu Machine 中的这些文件复制到
/home/<user>/Downloads
目录中。在 Ubuntu Machine 中,配置网络并在终端中运行命令:
sudo apt-get 更新 sudo apt-get 删除 --purge nvidia-* sudo apt-get 自动清理 sudo apt-get 自动删除
重新启动机器。
打开终端并浏览到下载的文件位置
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1204_5.5-0_amd64.deb sudo apt-get 更新
我们需要禁用 GUI,为此:
sudo service lightdm stop
屏幕进入终端模式,输入Ctrl+Alt+F1。输入用户名和密码。
现在浏览到下载 RUN 文件的位置并执行以下操作:
sudo sh cuda_5.5.22_linux_64.run
它需要一段时间来处理,然后您将获得“用户许可协议”,向下滚动到页面底部并选择
Accept
。系统将提示您进行进一步的安装步骤,只需输入“yes”或按回车键。
现在开始安装,一旦完成,您将获得安装文件的状态,显示“成功”。
重新启动机器。
Ubuntu 必须从 GUI 启动,登录,打开终端并输入命令:
sudo find / -name cuda
输出显示 Cuda 文件的位置。