Mein UBUNTU 13.10 64bit System ( uname -a
):
Linux gpia 3.11.0-18-generic #32-Ubuntu SMP Tue Feb 18 21:11:14 UTC 2014 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
So habe ich CUDA Toolkit 5.5 installiert:
1 - Wählen Sie in den Systemeinstellungen -> Software & Updates -> Zusätzliche Laufwerke Folgendes aus:
SELECT: Verwenden des binären NVIDIA Xorg-Treibers, des Kernelmoduls und der VDPAU-Bibliothek von
nvidia-319-updates
(proprietär)
Dies gab mir NVIDIA- Treiberversion 319.60 (es muss> = 319.37 sein).
2 - Installieren Sie gcc-4.6:
sudo apt-get install gcc-4.6
3 - Verwenden Sie Update-Alternativen, um mit gcc-Versionen umzugehen (wie von banskt angegeben ):
sudo update-alternatives --remove-all gcc
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.6 1
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.8 100
sudo update-alternatives --config gcc
und wähle gcc-4.6 .
4 - einige sutff installieren zu vermeiden Bibliotheken von CUDA Proben fehlt ( libGLU.so
, libX11.so
, libXi.so
, libXmu.so
):
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libglu1-mesa-dev
5 - CUDA Toolkit installieren, das zuvor von der NVIDIA-Website heruntergeladen wurde (RUN-Version 12.10, 64 Bit: developer.download.nvidia.com/compute/cuda/5_5/rel/installers/cuda_5.5.22_linux_64.run )
sudo sh cuda_5.5.22_linux_64.run
Antworten: accept
, y
( wird nicht unterstützt), n
(NVIDIA - Treiber), y
(installieren Toolkit) eingeben (Standardverzeichnis), y
(Samples), eingeben (Standardverzeichnis)
6 - Mit Update-Alternativen kehren Sie zu gcc-4.8 zurück :
sudo update-alternatives --config gcc
7 - Fügen Sie die CUDA-Binärdateien und den lib-Pfad zu Ihren Umgebungsvariablen PATH und LD_LIBRARY_PATH hinzu:
PFAD: =====================================
cd /etc/profile.d
sudo vi cuda-5.5_bin.sh
#inside Datei:
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-5.5/bin
===========================================
LD_LIBRARY_PATH: ============================
cd /etc/ld.so.conf.d
sudo vi cuda-5.5.conf
#inside Datei:
/usr/local/cuda-5.5/lib
/usr/local/cuda-5.5/lib64
===========================================
8 - Melden Sie Ihr System ab und wieder an. Testen Sie mit nvcc --version
oder kompilieren Sie die folgenden einfachen Beispielcodes und führen Sie sie aus: first.cu , sumvec.cu with nvcc filename.cu -o filename.exec
.
Habt eine schöne CUDA Zeit :-D