实验室cuda安装

以下是实验室linux服务器cuda安装和kaldi带cuda编译的流程，在pcc和pc上测试通过。

在pcc上实验了cuda7和cuda6.5，结果kaldi（2015年3月版）似乎不兼容cuda7，在kaldi-trunk/src/cudamatrix下

make test 总是失败，最后安装的cuda6.5。

在pc上的kaldi（2014年10月以前）在cuda6.5下测试不通过，kaldi（2015年3月版）可以测试通过。

在pcc上的kaldi在gpu 0 上总报错，在gpu 1上可以，最后我拷贝的文鹏的没改过的cudamatrix/Makefile，并执行make -B 重新编译，可以用gpu 0了。

安装前准备 cuda_6.5.14_linux_64.run， 文件大小928M，这是pc服务器上保存安装包的位置。

928M pc-pc: /home/pc/disk2/hcq/install_cuda/cuda_6.5.14_linux_64.run

kaldi版本 2015年3月

ps: 可以通过运行 locate --regex cuda.*.run$ 来查找机器上别人以前下的cuda安装包。

一、安装 cuda

(1) 删除已有nvidia，拉黑名单

sudo apt-get remove --purge nvidia*

sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist.conf

blacklist.conf加入

(2) 开始安装

sudo service lightdm stop

chmod +x cuda_6.5.14_linux_64.run

sudo ./cuda_6.5.14_linux_64.run

安装一路yes或默认配置。

成功提示：

===========

= Summary =

===========

Driver: Installed

Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-6.5

Samples: Installed in /home/hcq, but missing recommended libraries

Please make sure that

To uninstall the CUDA Toolkit, run the uninstall script in /usr/local/cuda-6.5/bin

To uninstall the NVIDIA Driver, run nvidia-uninstall

Please see CUDA_Getting_Started_Guide_For_Linux.pdf in /usr/local/cuda-6.5/doc/pdf for detailed information on setting up CUDA.

(3) 配置环境变量

按照上一步成功提示设置PATH和LD_LIBRARY_PATH 环境变量

sudo vim /etc/profile

/etc/profile加入

PATH= LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-6.5/lib64

export PATH

export LD_LIBRARY_PATH

(4) 测试

1. /usr/local/cuda/bin/nvcc -V

显示所安装cuda版本：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver

Copyright (c) 2005-2014 NVIDIA Corporation

Built on Thu_Jul_17_21:41:27_CDT_2014

Cuda compilation tools, release 6.5, V6.5.12

可以确定安装的版本为6.5

2. cd /home/hcq/NVIDIA_CUDA-6.5_Samples/

可以make 并进入相应子目录运行测试

例如： ./0_Simple/simplePrintf/simplePrintf 打印

GPU Device 0: "Quadro 600" with compute capability 2.1

Device 0: "Quadro 600" with Compute 2.1 capability

printf() is called. Output:

[3, 0]: Value is:10

[3, 1]: Value is:10

.....

[2, 6]: Value is:10

[2, 7]: Value is:10

二、kaldi带cuda编译

(1) 首先进入tools目录并按照INSTALL指示编译。如果之前已经编译过跳过此步骤（tools下的程序没有使用cuda库）。

(2) 进入src目录

1.make clean

2../configure

可以看到打印信息的最后有这么一行：

Using CUDA toolkit /usr/local/cuda (nvcc compiler and runtime libraries)

可以确定kaldi将要带cuda安装。

3. make depend -j 24

4. make -j 24

在 make -j 24 过程中如果有类似一下错误：

nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_10'

则进入src/cudamatrix目录，修改Makefile，

把 CUDA_ARCH=-gencode arch=compute_10,code=sm_10 中的

-gencode arch=compute_10,code=sm_10 去掉。

重新 make -j 24。

(3) 如果以上步骤没有错误，则进入src/cudamatrix目录进行测试

make test -j 5

成功的话提示：

Running cu-vector-test ...... SUCCESS

Running cu-matrix-test ...... SUCCESS

Running cu-math-test ...... SUCCESS

以上参考自

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/23016583

Ubuntu12.04配置NVIDIA cuda5.5经验帖

分类： Computer System Linux &MAC Python2014-04-06 08:58 9938人阅读 评论(16) 收藏 举报

之前配过一遍都忘光了，现在要重新配一遍真是好难过。。。特此记录参考网站以便查阅。

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环境：Ubuntu 12.04+Cuda5.5

The setup of CUDA development tools on a system running the appropriate version of Linux consists of a few simple steps:

见官方配置手册： http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-getting-started-guide-for-linux/index.html

下run好了

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blacklist.conf加入

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Cuda5.5集成了toolkit，sdk和driver, 所以安装的时候一路同意下来就好了

也就是SDK安装失败，这个官方手册上也提到了解决方案。

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到根目录下的/path/to/extract/dir/去找cuda-samples_5.5.22_*******.run, 安装

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使之生效：

source /etc/profile（对应profile）或sudo ldconfig（对应bashrc）

还有一种装sdk的方法见 http://askubuntu.com/questions/338907/how-to-install-cuda-5-5-under-ubuntu-12-04-lts-64-bit

deviceQuery:

正文最下方

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此外附上其他配置参考：

CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVidia推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。

随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。

简单来讲，比如通过CUDA架构，视频播放软件可以充分挖掘NVIDIA系列显卡的GPU并行计算能力，轻松进行高清影片的播放，与软件高清解码相比，CPU占用可以下降一半以上。当然，CUDA的应用领域绝不仅仅是视频、图形、游戏，包括各种3D和建模，医疗、能源、科学研究等，到处都可见到这种技术架构的应用。

支持CUDA的硬件环境需要有NVidia GF8系列及以上型号的显卡，并且安装185版本以上的显卡驱动程序。以QQ影音播放器来讲，要想开启CUDA硬件解码加速，可以打开QQ影音的“播放器设置”，进入“高清加速”面板，在“硬件优化”中选择“自定义优化模式”，然后在“滤镜配置”中的“视频解码器”中自定义选择相应的“QQ CUDA Video Decoder(CUDADecFilter.ax)”即可。而关闭CUDA加速，只需取消选择“QQ CUDA Video Decoder(CUDADecFilter.ax)”，或者切换到“智能高清模式”或“稳定兼容模式”通过这种高清解码定义的开启，并不是说你的画质能够提升多少，而是提升高清视频播放时的流畅以及降低CPU的占用。这个时候，节约下来的CPU空间，可以允许你再去做别的工作，这样就会大大提升你的工作效率，而不至于除了看视频，其他的什么都不能做了。

1、什么是CUDA

2、什么是CUDNN

3、CUDA与CUDNN的关系

4、CUDNN不会对CUDA造成影响

官方Linux安装指南表述：

cuDNN的安装文件有两个文件夹，共五个文件，如下

CUDA平台里对应文件夹的文件，如下

可以看到，CUDA已有的文件与cuDNN没有相同的文件，复制CUDNN的文件后，CUDA里的文件并不会被覆盖，CUDA其他文件并不会受影响。

5、Linux下CUDNN的安装

在服务器上共安装了三个不同版本的CUDA，并不知道哪个能正常调用，所以需要安装三个不同版本的cuDNN。

cuDNN的文件已经放入服务器我的文件夹下

linu命令如下：如果不行，就全部去掉sudo。

cp 是复制，chmod是给与文件可读权限，使这个文件可以读取，rm 是删除文件

（1）

sudo cp /public/home/qliang/lyr/ysl/cudnn9.1/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.1/include

sudo cp /public/home/qliang/lyr/ysl/cudnn9.1/cuda/include/libcudnn* /usr/local/cuda-9.1/lib64

sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.1/include/cudnn.h

sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.1/lib64/libcudnn*

（2）

sudo cp /public/home/qliang/lyr/ysl/cudnn9.1/cuda/include/cudnn.h /public/software/cuda-9.1/include

sudo cp /public/home/qliang/lyr/ysl/cudnn9.1/cuda/lib64/libcudnn* /public/software/cuda-9.1/lib64

sudo chmod a+r /public/software/cuda-9.1/include/cudnn.h

sudo chmod a+r /public/software/cuda-9.1lib64/libcudnn*

（3）

sudo cp /public/home/qliang/lyr/ysl/cudnn10/cuda/include/cudnn.h/ usr/local/cuda-9.1/include

sudo cp /public/home/qliang/lyr/ysl/cudnn10/cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-9.1/lib64

sudo chmod a+r /public/software/cuda-10.0/include/cudnn.h

sudo chmod a+r /public/software/cuda-10.0/lib64/libcudnn*

6、卸载cuDNN

因为是插入式设计，cuDNN的卸载也非常简单，只需要把相关文件删除就可以了。指令如下：

rm –rf /usr/local/cuda-9.1/include/cudnn.h

rm –rf /usr/local/cuda-9.1/lib64/libcudnn*

rm –rf /public/software/cuda-9.1/include/cudnn.h

rm –rf /public/software/cuda-9.1/lib64/libcudnn*

rm –rf /public/software/cuda-10.0/include/cudnn.h

rm –rf /public/software/cuda-10.0/lib64/libcudnn*

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