Si vous voulez installer CUDA
cela nécessite tout d'abord d'avoir installé correctement bumblebee
(les explications sont fournies dans ce billet) et ensuite récupérer les différents paquets à partir du dépôt fourni par Aaron Haviland qui facilite grandement les choses.
% sudo add-apt-repository ppa:aaron-haviland/cuda-4.0 % sudo apt-get update % sudo apt-get upgrade
Ensuite il faut installer CUDA
, BLAS
et FTT CUDA
% sudo apt-get install nvidia-cuda-gdb nvidia-cuda-toolkit nvidia-compute-profiler libnpp4 nvidia-cuda-doc libcudart4 libcublas4 libcufft4
et le SDK
et les exemples
% sudo apt-get install freeglut3-dev libxi-dev libXmu-dev % wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/4_0/sdk/gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run % sudo chmod +x gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run % sudo ./gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run % sudo chown -R damien.damien NVIDIA_GPU_Computing_SDK
Nous allons compiler les exemples pour cela il faut une version 4.4 de gcc
et de g++
donc si comme moi vous avez une version supérieure (4.6)
% sudo apt-get install gcc-4.4 g++-4.4
et ensuite
% sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.4 40 % sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.6 60 % sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.4 40 % sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.6 60
et vous choisissez les bons compilateurs
% sudo update-alternatives --config gcc % sudo update-alternatives --config g++
Il est temps de tester un exemple
% cd NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C % make % optirun ./bin/linux/release/nbody
source : largement inspiré de http://samiux.blogspot.com/2011/05/howto-nvidia-cuda-toolkit-40-on-ubuntu.html