Voraussetzungen¶

Damit CUDA genutzt werden kann ist eine unterstützte Grafikkarte mit aktuellem proprietären Nvidia-Treiber nötig. Notebooks mit Optimus-Technologie können ebenfalls von CUDA profitieren, falls ihre zweite Grafikkarte unterstützt wird. Bumblebee, die Software, welche die Optimus-Grafiklösung auch unter Linux ermöglicht, ist dabei nicht zwingend für CUDA. Es muss aber auch in diesem Fall ein aktueller Grafikkartentreiber von Nvidia installiert sein.

CUDA SDK DevKit installieren¶

Um NVIDIA Cuda auf Ubuntu nutzen zu können muss das entsprechende NVIDIA DevKit von den Ubuntu Paketquellen mittels

• nvidia-cuda-dev

• nvidia-cuda-toolkit

mit apturl

sudo apt-get install nvidia-cuda-dev  nvidia-cuda-toolkit 

sudo aptitude install nvidia-cuda-dev  nvidia-cuda-toolkit 

installiert werden ^[2][3][4].

GPU Computing SDK installieren¶

Wenn man selbst Programme mit CUDA Unterstützung schreiben möchte, ist es nötig nebst CUDA zusätzlich auch das SDK zu installieren. Dazu wird wieder von Nvidias Entwicklerseite die Installationsdatei heruntergeladen, ausführbar gemacht und danach mit

./gpucomputingsdk_* 

als Nutzer installiert. Während der Installation wird das Verzeichnis ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK als Standard vorgeschlagen, das nach Wunsch geändert werden kann. Um auch die Beispiels-Dateien kompilieren zu können, sind folgende Pakete nötig^[6]:

• build-essential

• freeglut3-dev

• libgl1-mesa-glx

• libglu1-mesa-dev

• libx11-dev

• libxi-dev

• libxmu-dev

mit apturl

sudo apt-get install build-essential freeglut3-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa-dev libx11-dev libxi-dev libxmu-dev 

sudo aptitude install build-essential freeglut3-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa-dev libx11-dev libxi-dev libxmu-dev 

Leider sind die von Nvidia mitgelieferten Makefiles fehlerhaft. Es muss z.B. die Reihenfolge von $(RENDERCHECKGLLIB) und ${OPENGLLIB} angepasst werden. Glücklicherweise gibt es einen Blogeintrag mit einem passenden Skript.

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#!/bin/bash
if [ ! -f cudpp_license.txt ] ; then
  echo "Dieses Skript muss im SDK-Hauptordner ausgeführt werden!"
  exit
fi
echo "Nvidia Makefiles werden korrigiert..."
sed -i- 's/\${OPENGLLIB} \$(PARAMGLLIB) \$(RENDERCHECKGLLIB)/$(RENDERCHECKGLLIB) ${OPENGLLIB} $(PARAMGLLIB)/' $(find . -type f -print0 | xargs -0 grep -l '${OPENGLLIB} $(PARAMGLLIB) $(RENDERCHECKGLLIB)')
sed -i- 's/\$(CXX) \$(INC) \$(LIB) -o \(.*\)$/$(CXX) \$(INC) -o \1 $(LIB)/' $(find . -type f -print0 | xargs -0 grep -l '$(CXX) $(INC) $(LIB)')
if ! grep USERENDERCHECKGL CUDALibraries/src/randomFog/Makefile ; then
  sed -i- '/USEGLUT := 1/ a \USERENDERCHECKGL := 1' CUDALibraries/src/randomFog/Makefile
fi

Dieses Skript wird in die Datei ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/makefiles-korrigieren.sh abgespeichert, ausführbar gemacht und mit

./makefiles-korrigieren.sh 

ausgeführt. Nach erfolgreichem Korrigieren der Makefiles wird in den Unterordner C gewechselt und der Kompiliervorgang^[7] gestartet. Dieser kann einige Zeit in Anspruch nehmen.

cd ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C
make 

Funktionstest¶

Nach erfolgreichem Kompilieren wird zum Testen in den Unterordner release gewechselt.

cd ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/bin/linux/release 

Die Installation von Treibern, CUDA und SDK und das Kompilieren der Beispieldateien waren erfolgreich, wenn z.B.

./boxFilter 

ein Bild von Lenna anzeigt. Besitzer von Optimus-Notebooks und installiertem Bumblebee starten die Programme mit

optirun ./boxFilter 

Eine Übersicht über die Grafikkarte und CUDA bietet

./deviceQuery 

Links¶

• community/Cuda

• How can I get nVidia CUDA or OpenCL working on a laptop with nVidia discrete card/Intel Integrated Graphics?

• Nvidia GPU-computing Documentation Hersteller-Dokumentation

  • What is GPU computing?

• PyCUDA Projektseite, Phython-Oberfläche zur GPU-Programmierung (ab Ubuntu 12.10 in den Paketquellen)