Nvidia cuda linux ubuntu

CUDA and the required packages are now being downloaded. It takes a while to complete.

CUDA and the required packages are now being installed. It takes a while to complete.

CUDA should be installed at this point.

Testing If CUDA Is Installed Successfully on Ubuntu

To check if CUDA is installed successfully on Ubuntu, run the following command:

As you can see, CUDA version 11.5 is installed on our Ubuntu machine.

Writing, Compiling, and Running a Simple CUDA Program

Now that you installed CUDA on your Ubuntu 22.04 LTS machine, we will show you how to write, compile, and run a very simple CUDA “hello world” program.

First, create a new “hello.cu” file (in the ~/codes directory if you want to follow along). Open it with a code editor of your choice, and type in the following lines of codes:

NOTE: CUDA source files end with the “.cu” extension.

__global__ void sayHello ( ) {
printf ( «Hello world from the GPU! \n » ) ;
}

int main ( ) {
printf ( «Hello world from the CPU! \n » ) ;

Once you’re done, save the “hello.cu” file.

To compile the “hello.cu” CUDA program, open a Terminal and navigate to the ~/codes directory (or the directory where you have saved the hello.cu file).

The “hello.cu” CUDA program should be in this directory.

To compile the “hello.cu” CUDA program with the “nvcc” CUDA compiler and create an executable “hello”, run the following command:

The “hello.cu” CUDA program should be compiled without any errors and a new executable/binary “hello” file should be created as you can see in the following screenshot:

You can run the compiled “hello” CUDA program as follows:

If you see the following output, CUDA is working just fine on your Ubuntu machine. You should have no problems compiling and running the CUDA programs:

Conclusion

We showed you how to install CUDA on Ubuntu 22.04 LTS from the official package repository of Ubuntu. We also showed you how to write, compile, and run a simple CUDA program on Ubuntu 22.04 LTS.

About the author

Shahriar Shovon

Freelancer & Linux System Administrator. Also loves Web API development with Node.js and JavaScript. I was born in Bangladesh. I am currently studying Electronics and Communication Engineering at Khulna University of Engineering & Technology (KUET), one of the demanding public engineering universities of Bangladesh.

Источник

Установка CUDA в Ubuntu

Видеокарты уже давно перестали быть только устройствами, способными рисовать красивую графику в играх. Перед ними всё чаще ставят задачи, связанные со сложными математическими вычислениями, расчётами и искусственным интеллектом. Видеокарты намного лучше справляются с такими заданиями, чем обычные процессоры. Именно для того, чтобы обеспечить работу своих карт в этой сфере, NVIDIA выпустила платформу CUDA (Compute Unified Device Architecture).

В этой статье мы рассмотрим, как выполняется установка Cuda Ubuntu, как установить библиотеки и окружение для разработки, а также необходимую версию программы.

Что такое Nvidia CUDA

Архитектура CUDA позволяет разработчикам использовать вычислительные возможности видеокарт Nvidia для параллельных расчётов. Это очень сильно повышает производительность программ, которым нужно решать много однообразных задач. Одни из самых популярных способов применения CUDA — это майнинг криптовалюты, а также разработки в сфере искусственного интеллекта.

Платформа позволяет программистам самим управлять доступными инструкциями видеоускорителя, а также распределять память. Все программы пишутся на Си-подобном языке программирования.

Какую версию CUDA выбрать

На данный момент самая свежая версия NVIDIA CUDA Ubuntu — девятая. Если вы собрались создавать собственное программное обеспечение на основе этой платформы, лучше всего начать с этой или восьмой версии. Но если вам нужно запустить в системе программу, которая уже собрана под определенный вариант CUDA, то вам придется ставить именно его. Потому что между более старыми и новыми вариациями есть серьезные отличия, и приложение может попросту не заработать. Попытайтесь запустить нужную вам программу и посмотрите, каких библиотек ей не хватает в сообщении об ошибке:

Или же эту информацию можно найти в описании программы. Обычно разработчики пишут, какая версия CUDA нужна для работы. А теперь давайте рассмотрим, как выполняется установка CUDA на Ubuntu 16.04, 17.10 и другие модификации этого дистрибутива.

Установка CUDA из репозиториев Ubuntu

Нужно отметить, что для успешной работы Nvidia, CUDA необходимо, чтобы уже был установлен драйвер NVIDIA. Сейчас в официальных репозиториях Ubuntu находится восьмая версия платформы. Вы можете без проблем её установить, выполнив всего несколько команд. Сначала обновите списки пакетов:

Затем наберите такую команду, чтобы установить CUDA Ubuntu:

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

Если вам также нужны заголовочные файлы для разработки, то понадобится дополнительно установить пакет nvidia-cuda-dev:

sudo apt install nvidia-cuda-dev

Установка платформы может длиться достаточно много времени, поскольку все необходимые библиотеки занимают около одного гигабайта. После завершения установки вы можете проверить, всё ли работает, выполнив:

Установка CUDA 9 в Ubuntu

Самая свежая на данный момент, как уже упоминалось, версия — Nvidia Cuda 9.0. Она включает некоторые алгоритмы для ускорения вычислений в приложениях AI и HPC на видеокартах NVIDIA Volta. Кроме того, были исправлены некоторые ошибки и проблемы платформы. Но для девятки нужен свежий драйвер Nvidia 384. Установить его вы можете с официального сайта.

Тут вам необходимо выбрать операционную систему, архитектуру и дистрибутив Linux, а в самом конце — способ установки (deb-пакет).

Только после этого появиться ссылка на установщик. Скачайте его, нажав кнопку Download 1.2 GB, и запустите установку с помощью dpkg:

sudo dpkg -i ~/Загрузки/cuda-repo-ubuntu1704-9-1-local_9.1.85-1_amd64.deb

Перед тем, как будет выполнена установка CUDA 9 Ubuntu, вам необходимо добавить ключ репозитория:

sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu1704-9-1-local_9.1.85-1/7fa2af80.pub

И обновить список пакетов:

Затем можно установить CUDA 9 в Ubuntu:

sudo apt install cuda cuda-libraries-9.1

Готово, теперь можете проверить версию:

Установка CUDA 6.5, 7 или другой версии

Для многих программ необходима определенная версия CUDA, например, многие майнеры были собраны только с версией 6.5, и поэтому вам нужно будет установить именно эти библиотеки, чтобы всё заработало. На сайте Nvidia есть архив со всеми предыдущими версиями платформы. Рассмотрим установку на примере версии 6.5. Первое, что вам нужно выбрать — версия:

Затем выберите операционную систему Linux x86:

А дальше установочный deb-пакет для Ubuntu 14.04. Проверено на Ubuntu 17.10: установка работает. После загрузки пакета репозитория выполните:

sudo apt install ~/Загрузки/cuda-repo-ubuntu1404_6.5-14_amd64.deb

Далее обновите список пакетов:

Осталась установка CUDA Ubuntu нужной вам версии:

sudo apt install nvidia-cuda-6.5

Поскольку программа размещается в /usr/local, нужно добавить путь к её папке в переменную среды PATH и LD_PRELOAD:

echo «» >> ~/.bashrc
echo «export PATH=/usr/local/cuda-6.5/bin:$PATH» >> ~/.bashrc
echo «export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-6.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH» >> ~/.bashrc

Готово, после этого можно проверять версию:

Удаление Cuda из Ubuntu

Удалить Nvidia CUDA вы можете также, как и устанавливали. Еесли вы ставили nvidia-cuda-toolkit, то для удаления достаточно набрать:

sudo apt purge nvidia-cuda-toolkit

sudo apt purge nvidia-cuda-toolkit-6.5

Также не забудьте удалить репозиторий:

sudo apt purge cuda-repo-ubuntu1404

Имя пакета может отличаться в зависимости от версии. Если вы выполняли установку с помощью бинарного файла или из исходников, то для удаления нужно использовать скрипт, который вы применяли при инсталляции.

Выводы

В этой небольшой статье мы рассмотрели, как выполняется установка CUDA Ubuntu 17.10 и в других версиях этой операционной системы. Как видите, это не так сложно, и вы можете установить не только последнюю версию, но и ту, которая вам нужна.

Обнаружили ошибку в тексте? Сообщите мне об этом. Выделите текст с ошибкой и нажмите Ctrl+Enter.

Источник