Astra linux cuda install

Содержание

Installation instructions¶
Linux, from source¶
Linux, using conda for python¶
Windows, from source using Visual Studio 2008¶
Linux, building conda packages¶
Установка cuda-toolkit в Astra Linux 1.6 SE
Olej
Deltadan
Павел Васильев
Olej
SolovevAA
fromigorek

Installation instructions¶

Add the mex and tools subdirectories to your MATLAB path and/or the Python module to your Python path.

Linux, from source¶

Requirements: g++, boost, CUDA (driver+toolkit), Matlab and/or Python (2.7 or 3.x)

cd build/linux ./autogen.sh # when building a git version ./configure --with-cuda=/usr/local/cuda \ --with-matlab=/usr/local/MATLAB/R2012a \ --with-python --prefix=/usr/local/astra make make install

Add /usr/local/astra/lib to your LD_LIBRARY_PATH. Add /usr/local/astra/matlab and its subdirectories (tools, mex) to your matlab path. Add /usr/local/astra/python to your PYTHONPATH.

NB: Each matlab version only supports a specific range of g++ versions. Despite this, if you have a newer g++ and if you get errors related to missing GLIBCXX_3.4.xx symbols, it is often possible to work around this requirement by deleting the version of libstdc++ supplied by matlab in MATLAB_PATH/bin/glnx86 or MATLAB_PATH/bin/glnxa64 (at your own risk).

Linux, using conda for python¶

Requirements: conda python environment

There are packages available for the ASTRA Toolbox in the astra-toolbox channel for the conda package manager. To use these, run the following inside a conda environment.

conda install -c astra-toolbox astra-toolbox

Windows, from source using Visual Studio 2008¶

Requirements: Visual Studio 2008, boost, CUDA (driver+toolkit), matlab. Note that a .zip with all required (and precompiled) boost files is available from our website.

Set the environment variable MATLAB_ROOT to your matlab install location. Open astra_vc08.sln in Visual Studio. Select the appropriate solution configuration. (typically Release_CUDA|win32 or Release_CUDA|x64) Build the solution. Install by copying AstraCuda32.dll or AstraCuda64.dll from bin/ and all .mexw32 or .mexw64 files from bin/Release_CUDA or bin/Debug_CUDA and the entire matlab/tools directory to a directory to be added to your matlab path.

Linux, building conda packages¶

To build your own conda packages for the ASTRA toolbox, perform the following steps inside the conda environment:

cd python/conda/libastra CUDA_ROOT=/path/to/cuda conda-build ./ # Build C++ library cd ../ CUDA_ROOT=/path/to/cuda conda-build ./ # Build Python interface

The final step includes a test to check whether the build was successful. To be able to perform this test, conda should be able to find the ASTRA C++ library package of the second step. One way of accomplishing this is to temporarily add the conda build directory as a custom channel. To do this, the following steps can be used:

cd python/conda/libastra CUDA_ROOT=/path/to/cuda conda-build ./ # Build C++ library cd ../ CUDA_ROOT=/path/to/cuda conda-build \ -c file://[/path/to/conda_env]/conda-bld/ \ -c defaults --override-channels ./ # Build Python interface

Versions latest Downloads htmlzip On Read the Docs Project Home Builds Free document hosting provided by Read the Docs.

Источник

Установка cuda-toolkit в Astra Linux 1.6 SE

Нужно поставить астровский драйвер (родной с сайта nvidia не заводится), ставить сторонний nvidia-settings (в астровском драйвере его нет, а от него toolkit зависит), потом ставить уже toolkit и руками отключать nouveau, и да, важно, чтобы версия астровского драйвера и тулкита была +- одинаковой, делалось для nvidia 1080 Ti:
1) монтируем репозиторий smolensk-1.6.iso и devel-smolensk.iso, добавляем их в sources.list, делаем sudo apt update
2) sudo apt install linux-headers-generic linux-headers-hardened dkms build-essential
3) ставим драйвер nvidia 410.78 с астра вики https://wiki.astralinux.ru/pages/vi. видеокартNVidiaдляAstraLinuxSpecialEdition1.6
4) ставим сторонний nvidia-settings (приложил к сообщению)
5) распаковываем cuda-repo с сайта nvidia (у меня называется cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb), авторизуем репозиторий с помощью sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-1-local-10.1.105-418.39/7fa2af80.pub
6) sudo apt update && sudo apt install cuda
7) отключаем nouveau по инструкции с астра.вики (ссылка в п.3)
8) ребут. если после загрузки ОС прогрузилась графика и по команде в консоли nvidia-settings запускается и видит драйвер, то вы всё сделали правильно
nvidia-settings_415.18-0ubuntu0~gpu18.04.1_amd64.deb доступен по ссылке https://drive.google.com/file/d/1EFTq9XciICbknvnTuq22JF4zSvYHd6fK/view?usp=sharing

Olej

New member

Это всё классно. Но этим вы разрушаете условия сертификации Astra Linux SE.
Тогда уж удобнее работать с CUDA в «первозданных» Debian или Fedora.

Deltadan

New member

Если статически скомпилировать проект с CUDA, то бинарник на выходе будет работать на астре 1.6, где установлен только драйвер nvidia с астра.вики. Поэтому эта инструкция подходит для системы Разработчика, а условия сертификации для Пользователя нарушены не будут, хотя программу он сможет запустить.
(хотя я не в курсе, нарушают ли её установленные драйвера nvidia)

Павел Васильев

New member

Читайте также: Kali linux внешний вид

Olej

New member

SolovevAA

New member

Большое спасибо за инструкцию. Сделал все как написано (пробовал два раза, так что надеюсь, что действительно «как написано»). Пробовал собрать и запусть пример simplePrintf. Пример собирался, но при запуске падал с выводом ниже. Не сталкивались с чем-то подобным?
P.S. GeForce 1050 Ti.

[ 156.656587] BUG: unable to handle kernel paging request at fffffffffffffffe
[ 156.656717] IP: do_unlinkat+0x23/0x170
[ 156.656777] PGD 125c0e067 P4D 125c0e067 PUD 125c10067 PMD 0
[ 156.656841] Oops: 0000 [#1] SMP PTI
[ 156.656902] Modules linked in: nvidia_uvm(OE) nvidia_drm(OE) nvidia_modeset(OE) nvidia(OE) intel_rapl(E) x86_pkg_temp_thermal(E) intel_powerclamp(E) coretemp(E) kvm(E) eeepc_wmi(E) asus_wmi(E) snd_hda_codec_hdmi(E) sparse_keymap(E) irqbypass(E) wmi_bmof(E) drm_kms_helper(E) drm(E) input_leds(E) mxm_wmi(E) snd_hda_codec_realtek(E) snd_hda_codec_generic(E) ipmi_devintf(E) crct10dif_pclmul(E) snd_hda_intel(E) ipmi_msghandler(E) fb_sys_fops(E) syscopyarea(E) sysfillrect(E) sysimgblt(E) crc32_pclmul(E) ghash_clmulni_intel(E) snd_hda_codec(E) snd_hda_core(E) snd_hwdep(E) snd_pcm(E) snd_timer(E) pcbc(E) snd(E) shpchp(E) aesni_intel(E) soundcore(E) serio_raw(E) aes_x86_64(E) crypto_simd(E) glue_helper(E) cryptd(E) intel_cstate(E) intel_rapl_perf(E) mei_me(E) mei(E) mac_hid(E) acpi_pad(E) wmi(E) parport_pc(E)
[ 156.657036] ppdev(E) lp(E) parport(E) ip_tables(E) x_tables(E) autofs4(E) hid_generic(E) usbhid(E) hid(E) psmouse(E) r8169(E) mii(E) video(E) parsec(OE) digsig_verif(OE)
[ 156.657112] CPU: 3 PID: 1626 Comm: simplePrintf Tainted: G OE 4.15.3-1-generic #astra13
[ 156.657176] Hardware name: System manufacturer System Product Name/PRIME H270-PLUS, BIOS 1002 12/14/2017
[ 156.657255] RIP: 0010:do_unlinkat+0x23/0x170
[ 156.657321] RSP: 0018:ffffa7acc1513ee0 EFLAGS: 00010282
[ 156.657389] RAX: fffffffffffffffe RBX: ffffa7acc1513f58 RCX: 000000000002ecda
[ 156.657459] RDX: 000000000002ecd9 RSI: fffffffffffffffe RDI: 00000000ffffff9c
[ 156.657528] RBP: ffffa7acc1513f18 R08: 00000000000271a0 R09: ffffffff99c85a44
[ 156.657597] R10: 0000000000001000 R11: 0000000000000000 R12: fffffffffffffffe
[ 156.657666] R13: 00000000ffffff9c R14: 0000000000000000 R15: ffffffffffffffdc
[ 156.657735] FS: 0000791e7c326740(0000) GS:ffff89ed76d80000(0000) knlGS:0000000000000000
[ 156.657811] CS: 0010 DS: 0000 ES: 0000 CR0: 0000000080050033
[ 156.657879] CR2: fffffffffffffffe CR3: 000000022bdcc005 CR4: 00000000003606e0
[ 156.657948] Call Trace:
[ 156.658015] ? getname_flags+0x177/0x1f0
[ 156.658083] SyS_unlink+0x1f/0x30
[ 156.658150] do_syscall_64+0x73/0x130
[ 156.658218] entry_SYSCALL_64_after_hwframe+0x3d/0xa2
[ 156.658286] RIP: 0033:0x791e7af97ea7
[ 156.658352] RSP: 002b:00007ffd147cf778 EFLAGS: 00000217 ORIG_RAX: 0000000000000057
[ 156.658428] RAX: ffffffffffffffda RBX: 00007ffd147cf780 RCX: 0000791e7af97ea7
[ 156.658497] RDX: 0000000000000000 RSI: 0000000000080005 RDI: 00007ffd147cf782
[ 156.658566] RBP: 0000000000000009 R08: 0000000000000001 R09: 000000000000001a
[ 156.658635] R10: 0000000000000064 R11: 0000000000000217 R12: 000000000000001e
[ 156.658704] R13: 00007ffd147cf830 R14: 000000000000001c R15: 0000000000000000
[ 156.658773] Code: 0f 1f 84 00 00 00 00 00 0f 1f 44 00 00 55 48 89 e5 41 57 41 56 41 55 41 54 41 89 fd 53 49 89 f4 49 c7 c7 dc ff ff ff 48 83 ec 10 8b 3e 65 48 8b 04 25 28 00 00 00 48 89 45 d0 31 c0 e8 06 8c
[ 156.658884] RIP: do_unlinkat+0x23/0x170 RSP: ffffa7acc1513ee0
[ 156.658952] CR2: fffffffffffffffe
[ 156.659019] —[ end trace 74336884ac46804d ]—

Источник

fromigorek

# Установлена Astra-linux-orel-1.9 по дефолту
# Качаю драйвера NVIDIA и CUDA
mkdir -p /root/src/cuda
cd /root/src/cuda
wget http://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/331.49/NVIDIA-Linux-x86_64-331.49.run
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/5_5/rel/installers/cuda_5.5.22_linux_64.run

# Для установки проприетарного драйвера NVIDIA, необходимо предварительно выгрузить модуль NOUVEAU
# Данный модуль подгружается еще на этапе загрузки initrd (так сделано в Astra-linux)
# Поэтому пришлось препарировать initrd, чтобы избавиться от NOUVEAU
mkdir /root/src/initrd
cd /root/src/initrd
cp -a /boot/initrd.img-3.2.0-27-generic .
mv initrd.img-3.2.0-27-generic initrd.img.gz
gunzip initrd.img.gz
cpio -i < initrd.img
mv initrd.img ../
rm ./lib/modules/3.2.0-27-generic/kernel/drivers/gpu/drm/nouveau/nouveau.ko
find . | cpio -o -H newc | gzip -9 > ../initrd.img-3.2.0-27-generic
mv /boot/initrd.img-3.2.0-27-generic /boot/initrd.img-3.2.0-27-generic.save
cp -a ../initrd.img-3.2.0-27-generic /boot

# Блэклист для NOUVEAU модуля
touch /etc/modprobe.d/nvidia-installer-disable-nouveau.conf
echo «blacklist nouveau» > /etc/modprobe.d/nvidia-installer-disable-nouveau.conf
echo «options nouveau modeset=0» >> /etc/modprobe.d/nvidia-installer-disable-nouveau.conf

# Необходимые пакеты для установки драйвера NVIDIA (пакеты ставились с DVD)
apt-get update
apt-get install linux-headers-`uname -r` binutils pkg-config build-essential xserver-xorg-dev
reboot

# После перезагрузки проверяю отсутствие модуля NOUVEAU
lsmod |grep nouveau

# Установка
Ctrl+Alt+F1
/etc/init.d/fly-dm stop

cd /root/src/cuda
sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-331.38.run
sh ./cuda_5.5.22_linux_64.run
License accept
Do you with to continue yes
Install nVidia Driver yes
Install cuda toolkit yes
Tollkit location default (/usr/local/cuda-5.5)
Install cuda samples yes
Cuda samples location default (/root/NVIDIA_CUDA-5.5_Samples)

echo «/usr/local/cuda-5.5/lib» >> /etc/ld.so.conf.d/x86_64-linux-gnu.conf
echo «/usr/local/cuda-5.5/lib64:/lib» >> /etc/ld.so.conf.d/x86_64-linux-gnu.conf
ldconfig
modprobe nvidia

lsmod |grep nvidia
nvidia 10782753 0

/etc/init.d/fly-dm start

Источник