D@mien Olivier

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