Coffee Lake와 함께 18.04에 NVIDIA CUDA 툴킷을 설치하려면 어떻게해야합니까?

나는 18.04의 설치를 좋아하고 blender3d 와도 많이 협력합니다. CPU 대신 GPU로 렌더링하려면 CUDA 툴킷이 필요합니다.

올바른 툴킷을 얻거나 매우 나쁜 문제가 발생할 수 있다는 것이 중요하다는 것을 읽었습니다. Ubuntu 18.04에서 사용할 수 있는지 확인하고 싶습니다.

또한 어디서 구하고 올바른 것을 확인할 수 있습니까?

감사합니다

— 위대한 소설
소스

마치 CUDA 9.1실제로 공식 18.04 저장소에있는 것처럼 보입니다 . 터미널 창에서 다음을 실행하십시오.

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

설치 후 nvcc -V확인을 위해 실행하십시오 . 이와 비슷한 것을 볼 수 있습니다 :

terrance@terrance-ubuntu:~$ nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Nov__3_21:07:56_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.1, V9.1.85

툴킷은 또한 필요한 드라이버를 설치하고를 지원합니다 OpenCL. 설치 clinfo하고 실행하면 다음을 볼 수 있습니다.

sudo apt install clinfo

그런 다음 다음과 비슷한 것을 얻습니다.

terrance@terrance-ubuntu:~$ clinfo
Number of platforms                               1
  Platform Name                                   NVIDIA CUDA
  Platform Vendor                                 NVIDIA Corporation
  Platform Version                                OpenCL 1.2 CUDA 9.2.101
  Platform Profile                                FULL_PROFILE
  Platform Extensions                             cl_khr_global_int32_base_atomics cl_khr_global_int32_extended_atomics cl_khr_local_int32_base_atomics cl_khr_local_int32_extended_atomics cl_khr_fp64 cl_khr_byte_addressable_store cl_khr_icd cl_khr_gl_sharing cl_nv_compiler_options cl_nv_device_attribute_query cl_nv_pragma_unroll cl_nv_copy_opts cl_nv_create_buffer
  Platform Extensions function suffix             NV

  Platform Name                                   NVIDIA CUDA
Number of devices                                 1
  Device Name                                     GeForce GTX 760
  Device Vendor                                   NVIDIA Corporation
  Device Vendor ID                                0x10de
  Device Version                                  OpenCL 1.2 CUDA
  Driver Version                                  396.24
  Device OpenCL C Version                         OpenCL C 1.2 
  Device Type                                     GPU
  Device Topology (NV)                            PCI-E, 02:00.0
  Device Profile                                  FULL_PROFILE
  Device Available                                Yes
  Compiler Available                              Yes
  Linker Available                                Yes
  Max compute units                               6
  Max clock frequency                             1032MHz
  Compute Capability (NV)                         3.0
  Device Partition                                (core)
    Max number of sub-devices                     1
    Supported partition types                     None
  Max work item dimensions                        3
  Max work item sizes                             1024x1024x64
  Max work group size                             1024
  Preferred work group size multiple              32
  Warp size (NV)                                  32
  Preferred / native vector sizes                 
    char                                                 1 / 1       
    short                                                1 / 1       
    int                                                  1 / 1       
    long                                                 1 / 1       
    half                                                 0 / 0        (n/a)
    float                                                1 / 1       
    double                                               1 / 1        (cl_khr_fp64)
  Half-precision Floating-point support           (n/a)
  Single-precision Floating-point support         (core)
    Denormals                                     Yes
    Infinity and NANs                             Yes
    Round to nearest                              Yes
    Round to zero                                 Yes
    Round to infinity                             Yes
    IEEE754-2008 fused multiply-add               Yes
    Support is emulated in software               No
    Correctly-rounded divide and sqrt operations  Yes
  Double-precision Floating-point support         (cl_khr_fp64)
    Denormals                                     Yes
    Infinity and NANs                             Yes
    Round to nearest                              Yes
    Round to zero                                 Yes
    Round to infinity                             Yes
    IEEE754-2008 fused multiply-add               Yes
    Support is emulated in software               No
  Address bits                                    64, Little-Endian
  Global memory size                              2095710208 (1.952GiB)
  Error Correction support                        No
  Max memory allocation                           523927552 (499.7MiB)
  Unified memory for Host and Device              No
  Integrated memory (NV)                          No
  Minimum alignment for any data type             128 bytes
  Alignment of base address                       4096 bits (512 bytes)
  Global Memory cache type                        Read/Write
  Global Memory cache size                        98304 (96KiB)
  Global Memory cache line size                   128 bytes
  Image support                                   Yes
    Max number of samplers per kernel             32
    Max size for 1D images from buffer            134217728 pixels
    Max 1D or 2D image array size                 2048 images
    Max 2D image size                             16384x16384 pixels
    Max 3D image size                             4096x4096x4096 pixels
    Max number of read image args                 256
    Max number of write image args                16
  Local memory type                               Local
  Local memory size                               49152 (48KiB)
  Registers per block (NV)                        65536
  Max number of constant args                     9
  Max constant buffer size                        65536 (64KiB)
  Max size of kernel argument                     4352 (4.25KiB)
  Queue properties                                
    Out-of-order execution                        Yes
    Profiling                                     Yes
  Prefer user sync for interop                    No
  Profiling timer resolution                      1000ns
  Execution capabilities                          
    Run OpenCL kernels                            Yes
    Run native kernels                            No
    Kernel execution timeout (NV)                 Yes
  Concurrent copy and kernel execution (NV)       Yes
    Number of async copy engines                  1
  printf() buffer size                            1048576 (1024KiB)
  Built-in kernels                                
  Device Extensions                               cl_khr_global_int32_base_atomics cl_khr_global_int32_extended_atomics cl_khr_local_int32_base_atomics cl_khr_local_int32_extended_atomics cl_khr_fp64 cl_khr_byte_addressable_store cl_khr_icd cl_khr_gl_sharing cl_nv_compiler_options cl_nv_device_attribute_query cl_nv_pragma_unroll cl_nv_copy_opts cl_nv_create_buffer

NULL platform behavior
  clGetPlatformInfo(NULL, CL_PLATFORM_NAME, ...)  NVIDIA CUDA
  clGetDeviceIDs(NULL, CL_DEVICE_TYPE_ALL, ...)   Success [NV]
  clCreateContext(NULL, ...) [default]            Success [NV]
  clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_DEFAULT)  No platform
  clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_CPU)  No devices found in platform
  clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_GPU)  No platform
  clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_ACCELERATOR)  No devices found in platform
  clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_CUSTOM)  Invalid device type for platform
  clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_ALL)  No platform

ICD loader properties
  ICD loader Name                                 OpenCL ICD Loader
  ICD loader Vendor                               OCL Icd free software
  ICD loader Version                              2.2.11
  ICD loader Profile                              OpenCL 2.1

18.04LTS에 NVIDIA 그래픽 드라이버를 설치하려면 다음 단계를 수행하십시오.

터미널 창에서 다음을 입력하십시오.

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

그런 다음 업데이트를 실행하십시오.

sudo apt update

그런 다음 그래픽 드라이버를 설치하십시오.

sudo apt install nvidia-driver-396

재부팅 후에 nvidia-smi는 설치되어 있는지 확인할 수 있습니다 .

terrance@terrance-ubuntu:~$ nvidia-smi
Wed May  2 22:38:14 2018       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 396.24                 Driver Version: 396.24                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 760     Off  | 00000000:02:00.0 N/A |                  N/A |
| 49%   51C    P0    N/A /  N/A |    262MiB /  1998MiB |     N/A      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0                    Not Supported                                       |
+-----------------------------------------------------------------------------+

도움이 되었기를 바랍니다!

— 테란 스
소스

cuda 툴킷을 설치 한 후 여전히 믹서기에서 GPU를 보는 것은 운이 없습니다. cuda를위한 툴킷은 위에서 말한대로 정확하게 설치했지만 nvcc -VI를 통해 확인할 수 있었기 때문에 우분투에 매우 익숙합니다. 1080ti 그래픽 드라이버를 사용하는 경우 컴퓨터에서 일반 비디오 드라이버를 사용하고있을 수 있습니까? 해당 정보를 어떻게 찾고 일반 드라이버를 사용중인 경우 최신 1080ti vid 드라이버를 설치하려면 어떻게합니까? 대단히 감사합니다

— greatfiction

@greatfiction 설치된 NVIDIA 드라이버가 무엇인지 보려면 nvidia-smi터미널 창에서 실행하십시오 .

— Terrance

고마워요-방금했는데 결과였습니다. 'nvidia-smi'명령을 찾을 수 없지만 다음과 같이 설치할 수 있습니다. sudo apt install nvidia-340 sudo apt install nvidia-utils-390

— greatfiction

@greatfiction 사실, 당신은 graphics-driversppa 에서 그것을 설치하기 위해 내 대답을 업데이트하겠습니다

— Terrance

@greatfiction 그래픽 드라이버 설치에 대한 답변을 편집했습니다.

— Terrance

랩톱에 CUDA를 설치했지만 gcc-6 문제가 발생하기 전까지는 그대로 붙어있었습니다. 요약하면 다음과 같습니다.

nvidia 독점 드라이버를 설치하십시오.
Ubuntu 저장소에서 nvidia-settings, nvidia-prime 및 nvidia-cuda-toolkit을 설치하십시오.
"nvcc --version"및 / 또는 "nvidia-smi"명령으로 CUDA가 터미널에 설치되어 있는지 확인하십시오.
마지막으로 CUDA가 보이지 않으면 gcc-7 이상이 아닌 gcc-6을 사용하고 있는지 확인해야합니다. 이 스레드 에서 솔루션을 찾았으며 작동합니다.

1) gcc-6, g ++-6 설치 (CUDA는 gcc-6 필요) 2) / usr / bin에 루트로 gcc, gcc-ar, gcc-nm, gcc-ranlib 및 g ++를 제거하거나 이름을 바꿉니다 (있는 경우). 존재하는 경우, ln -s gcc-6 gcc; ln -s gcc-ar-6 gcc-ar; ln -s gcc-nm-6 gcc-nm; ln -s gcc-ranlib-6 gcc-ranlib; 그리고 ln -s g ++-6 g ++

— 크리스찬 오브리
소스