Deepin15 4 下 CUDA 配置方法

2021-08-13 04:31:48 字數 2354 閱讀 5792

先說一下我電腦的配置吧,大家的硬體環境不一樣,我也沒法一一測試。

安裝nvidia-bumblebee,實現雙顯示卡切換

對於筆記本使用者來說,一直開著獨顯的話發熱量會明顯增大,並且耗電也會變快,所以需要安裝bumblebee來切換顯示卡,平時只用核顯就足夠了,需要執行cuda或者玩遊戲的話才開啟獨顯。

安裝cuda開發工具

cuda在linux下的開發工具基本上夠用了,有基於eclipse 的nsight,有visual profiler效能分析工具,還有pycuda庫實現對python運算的加速。但是我以前在deepin上面嘗試安裝官方的.run包,均以失敗告終,很容易把電腦搞崩潰。最近終於找到了從軟體源直接安裝cuda的方法。

安裝nvidia-bumblebee

sudo apt update

sudo apt install bumblebee bumblebee-nvidia nvidia-smi

一行命令搞定nvidia驅動、bumblebee切換程式、和顯示卡狀態監控程式。

不用管nouveau驅動,系統會自己遮蔽掉。

然後重啟

sudo reboot
重啟之後測試

nvidia-smi

optirun nvidia-smi
如果出現如下介面,說明驅動安裝成功 

安裝cuda開發工具

首先安裝配置g++,gcc

因為cuda版本原因,cuda8之前都只支援g++-4.8,gcc-4.8

所以gcc需要降級

sudo apt install g++-4.8 gcc-4.8
然後更改軟連線

cd /usr/bin

sudo rm gcc g++

sudo ln -s g++-4.8 g++

sudo ln -s gcc-4.8 gcc

使用nsight的方法為:在終端下輸入

安裝pycuda擴充套件

有的同學有使用python 寫cuda的需求,推薦pycuda,能夠自定義核函式,並且裡面帶的gpuarray這個資料結構很好用安裝方法為:

sudo apt install python-pycuda
寫乙個程式

from __future__ import print_function

from __future__ import absolute_import

import pycuda.autoinit

import pycuda.gpuarray as gpuarray

import pycuda.driver as cuda

import numpy

import time

free_bytes, total_bytes = cuda.mem_get_info()

exp = 10

while

true:

fill_floats = free_bytes / 4 - (1

raise runtimeerror("couldn't find allocatable size")

try:

print("alloc", fill_floats)

ary = gpuarray.empty((fill_floats,), dtype=numpy.float32)

break

except:

pass

exp += 1

ary.fill(float("nan"))

print("filled %d out of %d bytes with nans" % (fill_floats*4, free_bytes))

time.sleep(10)

另存為python fill_gpu_with_nans.py

然後

optirun python

Deepin15 4 下 CUDA 配置方法

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