CUDA プログラミング CUDA 10.1のインストールと付属サンプルのビルド&実行

せっかく高価なGPU(GeForce RTX 2080)を買ったので、
CUDAによるGPUプログラムを試してみようと思います。
※PyTorchやtensorflowでCUDA系のエラーが出た時、対応できるようになるかもという思惑もあります。

環境は
・Ubuntu 18.04
・GeForce RTX 2080
・CUDA 10.1
です。


CUDA 10.1のインストール



CUDA 10.0のインストールと同じ手順です。
Ubuntu 18.04 NVIDIAドライバー、CUDAのインストール

こちらのページでインストールコマンドを確認します。
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

a00_01.png

Operating System:Linux
Architecture:x86_64
Distribution:Ubuntu
Version:18.04
Installer Type:deb(network)
を選択すると、以下のコマンドが確認できるので実行します。


$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_10.1.168-1_amd64.deb
$ sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda



インストールしたら再起動。


$ sudo reboot




再起動後、「nvidia-smi」コマンドでGPUやCUDAの情報が表示されたらOKです。


$ nvidia-smi
Tue Jul 2 23:18:48 2019    
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 418.67     Driver Version: 418.67     CUDA Version: 10.1     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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 RTX 2080    On | 00000000:09:00.0 On |                 N/A |
| 41% 36C    P8    16W / 225W |    691MiB / 7949MiB |     2%     Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                            
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                     GPU Memory |
| GPU     PID Type Process name                             Usage     |
|=============================================================================|
|    0     1340     G /usr/lib/xorg/Xorg                            24MiB |
|    0     1416     G /usr/bin/gnome-shell                         58MiB |
|    0     2358     G /usr/lib/xorg/Xorg                         245MiB |
|    0     2494     G /usr/bin/gnome-shell                         154MiB |
|    0     3033     G ...uest-channel-token=15395474465860944717 170MiB |
|    0     15035     G ...-token=86FB9E2E2E2462B636173F417C97BB29    36MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+



a00_02.png




付属サンプルのビルド



この辺を参考にしました。
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-samples/index.html
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-quick-start-guide/index.html

CUDA 10.1のインストールパスは
「/usr/local/cuda-10.1/bin/」
になっているはずです。

ここに「cuda-install-samples-10.1.sh」があるので実行します。
※最後の「sample」はディレクトリ名です。このディレクトリが作成され、サンプルプログラムが展開されます。


$ /usr/local/cuda-10.1/bin/cuda-install-samples-10.1.sh sample
Copying samples to sample/NVIDIA_CUDA-10.1_Samples now...



上記のコマンドを実行すると、sample/NVIDIA_CUDA-10.1_Samplesが作成されます。

a00_03.png

sample/NVIDIA_CUDA-10.1_Samplesに移動。


$ cd sample/NVIDIA_CUDA-10.1_Samples



makeでビルドを実行します。


$ make



「bin/x86_64/linux/release/」にビルド結果が出力されます。

a00_04.png

適当なサンプルを実行してみます。


$ bin/x86_64/linux/release/volumeRender



a00_05.png

マウスでぐりぐり動かせます。

a00_06.png

nvidia-smiを実行すると、ちゃんとGPUが利用されているようです。

a00_07.png

これでCUDAプログラムがビルドできることが確認できました。
次は実際にプログラムを作成してみます。


【参考URL】
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-samples/index.html
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-quick-start-guide/index.html

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