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  • win10平台下的cuda8.0、用于NVIDIA的GPU加速,配置加速环境所需的cudnn6.0 -win10 for cuda 8.0。文件太大,请使用baiduyun下载
  • Ubuntu16.04+cuda8.0安装教程

    万次阅读 2017-03-18 11:53:59
    1、安装nvidia驱动首先去官网上查看适合你GPU的驱动。 例如,本人的GPU适合的驱动如图: 执行如下语句,安装 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia...

    1、安装nvidia驱动

    首先去官网上查看适合你GPU的驱动
    例如,本人的GPU适合的驱动如图:
    这里写图片描述

    执行如下语句,安装

    sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
    sudo apt-get update
    sudo apt-get install nvidia-367
    sudo apt-get install mesa-common-dev
    sudo apt-get install freeglut3-dev

    执行完上述后,重启:

    sudo reboot

    输入:
    nvidia-smi
    如果出现了你的GPU列表,则说明驱动安装成功了。另外也可以通过:

    nvidia-settings

    查看自己机器上详细的GPU信息,本人机器的信息如下:
    这里写图片描述

    2、安装CUDA

    cuda是nvidia的编程语言平台,想使用GPU就必须要使用cuda。
    从这里下载cuda8.0的安装文件
    这里写图片描述
    注意这里下载的是cuda8.0的runfile(local)文件。
    这里是nvidia给出的官方安装指南(遇到问题时可以查阅)
    下载完cuda8.0后,执行如下语句,运行runfile文件:

    sudo sh cuda_8.0.27_linux.run

    因为驱动之前已经安装,这里就不要选择安装驱动。其余的都直接默认或者选择是即可。
    使用:

    sudo gedit /etc/profile

    打开“profile”文件,在末尾处添加(注意不要有空格,不然会报错):

    export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64$LD_LIBRARY_PATH

    重启电脑:

    sudo reboot

    3、测试cuda的Samples

    cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
    sudo make
    ./deviceQuery

    如果显示的是一些关于GPU的信息,则说明安装成功了。

    4、参考资料

    Ubuntu16.04+cuda8.0+caffe安装教程

    展开全文
  • 亲测好使,永久有效。GPU拥有大量能够并行运算且共享多级显存的处理单元,基于CUDA构架可以方便地对GPU进行访问。相比起来CPU适合逻辑运算,GPU适合数据密集的并行运算。大大降低了算法时间复杂度。
  • 过年期间新买了一台“机械革命 Z3 Air”,终于(快要)淘汰了用了五年的老电脑,但一想到海量的环境需要配置,迟迟没有开机的勇气。但,人总是要面对生活的,在...1650 Ti + Win10 + CUDA 8.0安装教程 CUDA 8.0网盘链接

    用记忆拥抱着过去,用期望拥抱着未来。


    前言

    过年期间新买了一台“机械革命 Z3 Air”,终于(快要)淘汰了用了五年的老电脑,但一想到海量的环境需要配置,迟迟没有开机的勇气。但,人总是要面对生活的,在博客上记录一下望不到尽头的配置心得,希望能在下次过年前基本配完。


    一、已有条件

    不负众望,网上关于1650Ti安装CUDA的博客少之又少,所以我先来打个头阵。

    项目
    显卡GeForce GTX 1650 Ti
    操作系统Win10
    驱动版本457.73

    在下面的官网地址查看1650Ti是否支持CUDA,再次不负众望,并没有写支持。

    https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus
    

    电脑都买了,我们已经没有退路可言。再次重整旗鼓,可以根据驱动版本查找相配的CUDA版本,但是我之前的工作全部基于CUDA 8.0,为了避免产生其他影响,所以选择硬上8.0!

    二、CUDA安装

    1.下载渠道

    CUDA Toolkit 全家福:

    https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
    

    CUDA Toolkit 8.0 GA2:

    https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive
    

    在这里插入图片描述 中间的10,8.1, 7 是你的 Windows 版本, 最下面的两个选项是本地下载(下载一个很大的安装包)和联网下载(小安装包,然后联网下载完成),这里可以根据喜好选择,然后就会发现都下不下来,很痛苦,因为不是一定下不下来,但很大概率失败。

    给大家提供一个 CUDA Toolkit 8.0 - Feb 2017 win 10 网盘备份。

    网盘链接:

    https://pan.baidu.com/s/13hY-oXvxIx15jCu77Dwoeg 
    提取码:avao 
    

    如果链接挂了,请收藏后留言邮箱,我会尽可能快地邮箱回复你新链接。

    2.安装过程

    提取文件在这里插入图片描述
    检查兼容性
    在这里插入图片描述
    似乎不妙
    在这里插入图片描述
    当然自定义
    在这里插入图片描述
    当然自定义
    在这里插入图片描述
    注意,不要选下方两项,可能造成驱动版本回退
    在这里插入图片描述
    艰难前行
    在这里插入图片描述
    正在安装
    在这里插入图片描述
    安装完成
    在这里插入图片描述

    3.添加环境变量

    我使用默认安装地址,添加环境变量如下

    环境变量:

    CUDA_PATH = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0
    CUDA_PATH_V8_0 = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0
    CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0
    CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
    CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
    CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
    CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64
    

    重启生效

    3.测试

    在下图位置执行 bandwidthTest.exe 和 deviceQuery.exe 文件,如果显示 Result = PASS 则安装成功
    在这里插入图片描述
    成功
    在这里插入图片描述
    成功
    在这里插入图片描述


    总结

    最大的障碍是从官网下载,在后续使用中再寻找其他问题。

    展开全文
  • CUDA8.0安装

    2017-07-24 10:38:24
    cuda8.0

    查看nvidia型号:

    lspci | grep -i nvidia 

    安装NVIDIA驱动:

    1.使用如下命令添加Graphic Drivers PPA

    sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

    2.进入软件更新,加载新的驱动,选择即可

    安装cuda toolkit

    sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

    安装CUDA

    sudo dpkg -i 安装包名字
    sudo apt-get update  
    sudo apt-get install cuda  
    sudo gedit ~/.bashrc
    export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH  
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 
    source ~/.bashrc

    检查:

    nvidia-smi
    nvcc –V
    cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery 
    sudo make
    ./deviceQuery

    问题记录:
    nvidia驱动安装完成后,执行:

    sudo ldconfig -v  

    出现问题:
    /sbin/ldconfig.real: /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1 不是符号连接
    /sbin/ldconfig.real: /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1 不是符号连接

    解决方法:

    sudo mv /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1 /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1.org
    sudo mv /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1 /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1.org
    sudo ln -s /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.375.66 /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1
    sudo ln -s /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.375.66 /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1

    另一个问题:
    libcudnn.so.5不是符号连接

    解决方法:

    sudo ldconfig -v 

    发现:
    libcudnn.so.5 -> libcudnn.so.5.1.10

    sudo ln -sf /usr/local/cuda-8.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.5.1.10 /usr/local/cuda-8.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.5  

    或:

     sudo ln -s /usr/local/cuda-8.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.5.1.10 /usr/local/cuda-8.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.5
    展开全文
  • https://blog.csdn.net/u010837794/article/details/63251725
    展开全文
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