Вопросы Теги

Как установить CUDA на Ubuntu 18.04?

Проблема в том, что ~/.ssh/id_rsa является домом для общедоступного ключа SSH в Ubuntu. Поэтому вам не нужно включать -i ~/.ssh/id_rsa в вашу команду SSH после того, как произошел обмен ключами, чтобы использовать пару ключей id_rsa.

Чтобы избежать такого поведения, создайте пару ключей SSH с другим именем, тогда он будет использоваться, только если вы укажете его с опцией -i.

Пример: если вы создаете ключ с именем user_ssh_rsa в домашнем каталоге пользователя: 

ssh-keygen -t rsa -f ~/.ssh/user_ssh_rsa

Затем обменивайтесь ключом с удаленным сервером, вводя пароль для пользователя в удаленной системе при появлении запроса:

Вход в систему с: 

ssh -i ~/.ssh/user_ssh_rsa user@board_ip

Войдите в систему без запроса пароля, поскольку он использует вновь созданный ключ.

Использование: 

ssh -user@board_ip
9] Будет запрашивать пароль, так как ключевая пара не найден автоматически. Это зависит от удаления уже разделяемого ключа на ~/.ssh/id_rsa

36
задан 21 May 2018 в 14:56

72 ответа

Посмотрим, как отправлен мой ответ для 16.04 :

  1. Загрузить CUDA для Ubuntu 17.10 (локальный файл runfile) - Tensorflow рекомендует CUDA 9.0 - CUDA 9.2, похоже, не работает с tf
  2. Установить требования CUDA (см. раздел ниже)
  3. Запустить sudo sh cuda_7.5.18_linux.run
  4. Следуйте подсказкам командной строки.

Следующий шаг: Установить cuDNN

CUDA 9.2 

$ nvidia-smi
Fri Jun  8 18:09:24 2018       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 390.48                 Driver Version: 390.48                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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 940MX       Off  | 00000000:02:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   72C    P0    N/A /  N/A |    512MiB /  2004MiB |     90%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0      1031      G   /usr/lib/xorg/Xorg                           276MiB |
|    0      3072      G   ...-token=0F06A89A68C1B8739F1AB9EF1C5654F9   232MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Apr_11_23:16:29_CDT_2018
Cuda compilation tools, release 9.2, V9.2.88

Предупреждение. Не устанавливайте драйвер дисплея! (По крайней мере, он не работал на моем Thinkpad T460p)

CUDA 9.0 для tf 

$ nvidia-smi
Sat Jun  9 08:55:30 2018       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 390.48                 Driver Version: 390.48                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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 940MX       Off  | 00000000:02:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   68C    P0    N/A /  N/A |    595MiB /  2004MiB |     91%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0      1036      G   /usr/lib/xorg/Xorg                           350MiB |
|    0      2531      G   ...-token=FA7CF967F32AD2277A4B0EA78D1CB8D4   241MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

и 

$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176

Требования к CUDA 

$ sudo apt-get install gcc-6 g++-6
$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-6 50
$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-6 50

Проверить с помощью 

$ gcc -v
Using built-in specs.
COLLECT_GCC=gcc
COLLECT_LTO_WRAPPER=/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/6/lto-wrapper
Target: x86_64-linux-gnu
Configured with: ../src/configure -v --with-pkgversion='Ubuntu 6.4.0-17ubuntu1' --with-bugurl=file:///usr/share/doc/gcc-6/README.Bugs --enable-languages=c,ada,c++,go,d,fortran,objc,obj-c++ --prefix=/usr --with-as=/usr/bin/x86_64-linux-gnu-as --with-ld=/usr/bin/x86_64-linux-gnu-ld --program-suffix=-6 --program-prefix=x86_64-linux-gnu- --enable-shared --enable-linker-build-id --libexecdir=/usr/lib --without-included-gettext --enable-threads=posix --libdir=/usr/lib --enable-nls --with-sysroot=/ --enable-clocale=gnu --enable-libstdcxx-debug --enable-libstdcxx-time=yes --with-default-libstdcxx-abi=new --enable-gnu-unique-object --disable-vtable-verify --enable-libmpx --enable-plugin --enable-default-pie --with-system-zlib --with-target-system-zlib --enable-objc-gc=auto --enable-multiarch --disable-werror --with-arch-32=i686 --with-abi=m64 --with-multilib-list=m32,m64,mx32 --enable-multilib --with-tune=generic --enable-checking=release --build=x86_64-linux-gnu --host=x86_64-linux-gnu --target=x86_64-linux-gnu
Thread model: posix
gcc version 6.4.0 20180424 (Ubuntu 6.4.0-17ubuntu1)
0
ответ дан 6 August 2018 в 17:51

Это то, что я сделал. Там может быть добавлен дополнительный материал, который я, возможно, не должен был делать, но я собираюсь включить его в любом случае.

Сначала получите драйвер ppa-репозитория. (Я бы сказал, что это необходимо перед установкой, если вы не хотите подвергать риску некоторый цикл входа в систему). 

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

Затем установите последний драйвер. Я использую программу обновления графического интерфейса для большей части, называемую Software & amp; Обновления на вкладке Дополнительные драйверы. На сегодняшний день доступен драйвер nvidia 396.

Получите g ++ - 6 и gcc-6. (Обязательно) 

sudo apt install g++-6
sudo apt install gcc-6

Вы можете попробовать использовать nvidia-cuda-toolkit, но пути к библиотекам мне не знакомы. Я не хотел возиться с ним.

(я бы, вероятно, пропустил этот, но подойду к нему, если другие вещи дадут проблемы) 

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

Я закончил установку файл запуска 9.1 для Ubuntu 17.04. Загрузить. Отметьте файл как исполняемый файл (я нажимаю правой кнопкой мыши на файл на рабочем столе). Войдите в терминал и положите. (Обязательно) 

./cuda_9.1.85_387.26_linux.run --override

Он установит его, используя новые компиляторы gcc. Он задаст вам кучу вопросов, и он захочет, чтобы они сразу ответили.

Ответьте yes на неподдерживаемую конфигурацию.

Нет драйверу nvidia.

Да - к набору инструментов

Я использовал установки по умолчанию для установки

. После этого убедитесь, что вы установили свои пути. Файл запуска также даст вам напоминание. Кроме того, документация nvidia сообщит вам, что экспортировать. 

echo 'export PATH=/usr/local/cuda-9.1/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bash.rc
source ~/.bashrc

Наконец, вам нужно настроить simlinks для gcc-6 и g ++ - 6 или вы получите предупреждение о компиляции своего собственного кода. ) 

sudo ln -s /usr/bin/gcc-6 /usr/local/cuda/bin/gcc
sudo ln -s /usr/bin/g++-6 /usr/local/cuda/bin/g++

Перезагрузите систему. (Обязательно)

2
ответ дан 8 August 2018 в 22:05

Включить многопользовательский репозиторий, установить драйверы nvidia и nvidia-cuda-toolkit и gcc6 (предпочтительно использовать альтернативы обновлений для простого переключения версий):

  1. В программном обеспечении & amp; обновления, выберите репозитории с ограниченным доступом и мультиверсами
  2. . На вкладке Дополнительные драйверы в программном обеспечении & amp; обновления выбирают проприетарный драйвер NVIDIA (390 для CUDA 9)
  3. sudo apt update & amp; & amp; & amp; & amp; & amp; sudo apt install nvidia-cuda-toolkit или установить его из программного центра ubuntu.
  4. CUDA требует gcc6, используйте альтернативы обновлений для поддержки gcc7 и gcc6, как описано здесь здесь .

В качестве альтернативы вы можете следовать инструкциям Тейлора :

  1. После установки проприетарного драйвера NVIDIA загрузите установку CUDA 9 со своего сайта ( получить версию Ubuntu версии 17.04)
  2. сделать загруженный исполняемый файл с помощью sudo chmod +x
  3. запустить его с флагом -override
  4. Принять условия, скажите «да» на установку с неподдерживаемой конфигурацией, и нет «Установить графический драйвер NVIDIA Accelerated для Linux-x86_64 384.81?». Убедитесь, что вы не согласны установить новый драйвер.
  5. См. выше об использовании gcc6

. Второй метод имеет недостаток, что его не так просто обновить или удалить.

6
ответ дан 8 August 2018 в 22:05

В терминале введите: 

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

sudo apt update

sudo ubuntu-drivers autoinstall

reboot 

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit gcc-6

nvcc --version

У меня есть графическая карта gtx970 и новая установка Ubuntu 18.04

Это сработало для меня

14
ответ дан 8 August 2018 в 22:05

Посмотрим, как отправлен мой ответ для 16.04 :

  1. Загрузить CUDA для Ubuntu 17.10 (локальный файл runfile) - Tensorflow рекомендует CUDA 9.0 - CUDA 9.2, похоже, не работает с tf
  2. Установить требования CUDA (см. раздел ниже)
  3. Запустить sudo sh cuda_7.5.18_linux.run
  4. Следуйте подсказкам командной строки.

Следующий шаг: Установить cuDNN

CUDA 9.2 

$ nvidia-smi
Fri Jun  8 18:09:24 2018       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 390.48                 Driver Version: 390.48                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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 940MX       Off  | 00000000:02:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   72C    P0    N/A /  N/A |    512MiB /  2004MiB |     90%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0      1031      G   /usr/lib/xorg/Xorg                           276MiB |
|    0      3072      G   ...-token=0F06A89A68C1B8739F1AB9EF1C5654F9   232MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Apr_11_23:16:29_CDT_2018
Cuda compilation tools, release 9.2, V9.2.88

Предупреждение. Не устанавливайте драйвер дисплея! (По крайней мере, он не работал на моем Thinkpad T460p)

CUDA 9.0 для tf 

$ nvidia-smi
Sat Jun  9 08:55:30 2018       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 390.48                 Driver Version: 390.48                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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 940MX       Off  | 00000000:02:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   68C    P0    N/A /  N/A |    595MiB /  2004MiB |     91%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0      1036      G   /usr/lib/xorg/Xorg                           350MiB |
|    0      2531      G   ...-token=FA7CF967F32AD2277A4B0EA78D1CB8D4   241MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

и 

$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176

Требования CUDA 

$ sudo apt-get install gcc-6 g++-6
$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-6 50
$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-6 50

Проверить с помощью 

$ gcc -v
Using built-in specs.
COLLECT_GCC=gcc
COLLECT_LTO_WRAPPER=/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/6/lto-wrapper
Target: x86_64-linux-gnu
Configured with: ../src/configure -v --with-pkgversion='Ubuntu 6.4.0-17ubuntu1' --with-bugurl=file:///usr/share/doc/gcc-6/README.Bugs --enable-languages=c,ada,c++,go,d,fortran,objc,obj-c++ --prefix=/usr --with-as=/usr/bin/x86_64-linux-gnu-as --with-ld=/usr/bin/x86_64-linux-gnu-ld --program-suffix=-6 --program-prefix=x86_64-linux-gnu- --enable-shared --enable-linker-build-id --libexecdir=/usr/lib --without-included-gettext --enable-threads=posix --libdir=/usr/lib --enable-nls --with-sysroot=/ --enable-clocale=gnu --enable-libstdcxx-debug --enable-libstdcxx-time=yes --with-default-libstdcxx-abi=new --enable-gnu-unique-object --disable-vtable-verify --enable-libmpx --enable-plugin --enable-default-pie --with-system-zlib --with-target-system-zlib --enable-objc-gc=auto --enable-multiarch --disable-werror --with-arch-32=i686 --with-abi=m64 --with-multilib-list=m32,m64,mx32 --enable-multilib --with-tune=generic --enable-checking=release --build=x86_64-linux-gnu --host=x86_64-linux-gnu --target=x86_64-linux-gnu
Thread model: posix
gcc version 6.4.0 20180424 (Ubuntu 6.4.0-17ubuntu1)
0
ответ дан 8 August 2018 в 22:05

Это то, что я сделал. Там может быть добавлен дополнительный материал, который я, возможно, не должен был делать, но я собираюсь включить его в любом случае.

Сначала получите драйвер ppa-репозитория. (Я бы сказал, что это необходимо перед установкой, если вы не хотите подвергать риску некоторый цикл входа в систему). 

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

Затем установите последний драйвер. Я использую программу обновления графического интерфейса для большей части, называемую Software & amp; Обновления на вкладке Дополнительные драйверы. На сегодняшний день доступен драйвер nvidia 396.

Получите g ++ - 6 и gcc-6. (Обязательно) 

sudo apt install g++-6
sudo apt install gcc-6

Вы можете попробовать использовать nvidia-cuda-toolkit, но пути к библиотекам мне не знакомы. Я не хотел возиться с ним.

(я бы, вероятно, пропустил этот, но подойду к нему, если другие вещи дадут проблемы) 

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

Я закончил установку файл запуска 9.1 для Ubuntu 17.04. Загрузить. Отметьте файл как исполняемый файл (я нажимаю правой кнопкой мыши на файл на рабочем столе). Войдите в терминал и положите. (Обязательно) 

./cuda_9.1.85_387.26_linux.run --override

Он установит его, используя новые компиляторы gcc. Он задаст вам кучу вопросов, и он захочет, чтобы они сразу ответили.

Ответьте yes на неподдерживаемую конфигурацию.

Нет драйверу nvidia.

Да - к набору инструментов

Я использовал установки по умолчанию для установки

. После этого убедитесь, что вы установили свои пути. Файл запуска также даст вам напоминание. Кроме того, документация nvidia сообщит вам, что экспортировать. 

echo 'export PATH=/usr/local/cuda-9.1/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bash.rc
source ~/.bashrc

Наконец, вам нужно настроить simlinks для gcc-6 и g ++ - 6 или вы получите предупреждение о компиляции своего собственного кода. ) 

sudo ln -s /usr/bin/gcc-6 /usr/local/cuda/bin/gcc
sudo ln -s /usr/bin/g++-6 /usr/local/cuda/bin/g++

Перезагрузите систему. (Обязательно)

2
ответ дан 14 August 2018 в 11:46

Я сомневаюсь, что ответы выше, потому что они, похоже, покидают систему без подсистемы драйвера NVidia. Я могу догадаться, почему Куда не тянет водителей, хотя, вероятно, я предпочел бы иметь это в противном случае. Я также не уверен, что это правильный способ получить последний драйвер, но сейчас это похоже на это:

sudo apt-get install nvidia-driver-390

3
ответ дан 14 August 2018 в 11:46
  • 1
    Правильно, если вы не устанавливаете драйверы Nvidia из репозиториев Ubuntu, вам, возможно, придется переустанавливать их после каждого обновления ядра. – ubfan1 28 April 2018 в 18:21
  • 2
    Вероятно, вам также понадобится nvidia-driver-390-dev – Mr.WorshipMe 29 April 2018 в 21:30
  • 3
    Вот Это Да! Большое спасибо, это сработало для меня – Alleo 9 May 2018 в 00:39

Включить многопользовательский репозиторий, установить драйверы nvidia и nvidia-cuda-toolkit и gcc6 (предпочтительно использовать альтернативы обновлений для простого переключения версий):

  1. В программном обеспечении & amp; обновления, выберите репозитории с ограниченным доступом и мультиверсами
  2. . На вкладке Дополнительные драйверы в программном обеспечении & amp; обновления выбирают проприетарный драйвер NVIDIA (390 для CUDA 9)
  3. sudo apt update & amp; & amp; & amp; & amp; & amp; sudo apt install nvidia-cuda-toolkit или установить его из программного центра ubuntu.
  4. CUDA требует gcc6, используйте альтернативы обновлений для поддержки gcc7 и gcc6, как описано здесь здесь .

В качестве альтернативы вы можете следовать инструкциям Тейлора :

  1. После установки проприетарного драйвера NVIDIA загрузите установку CUDA 9 со своего сайта ( получить версию Ubuntu версии 17.04)
  2. сделать загруженный исполняемый файл с помощью sudo chmod +x
  3. запустить его с флагом -override
  4. Принять условия, скажите «да» на установку с неподдерживаемой конфигурацией, и нет «Установить графический драйвер NVIDIA Accelerated для Linux-x86_64 384.81?». Убедитесь, что вы не согласны установить новый драйвер.
  5. См. выше об использовании gcc6

. Второй метод имеет недостаток, что его не так просто обновить или удалить.

6
ответ дан 14 August 2018 в 11:46
  • 1
    Хотя ссылка на страницу пакета полезна, и здесь имеется достаточно информации, что это не «ответ только для ссылок», или что-нибудь еще, я рекомендую вам изменить , чтобы объяснить, как делать то, что вы рекомендуете. – Eliah Kagan 27 April 2018 в 19:56

В терминале введите: 

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

sudo apt update

sudo ubuntu-drivers autoinstall

reboot 

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit gcc-6

nvcc --version

У меня есть графическая карта gtx970 и новая установка Ubuntu 18.04

Это сработало для меня

14
ответ дан 14 August 2018 в 11:46
  • 1
    Это должно быть принято ответ – luboskrnac 20 August 2018 в 15:29
  • 2
    – Volkan Paksoy 1 September 2018 в 14:02
  • 3
    Это сработало для меня, хотя мне пришлось переключиться обратно в нуво от пользовательского интерфейса перед запуском autoinstall (сообщалось о конфликтах при установке v396, в то время как v390 был установлен) – Alex Reinking 13 October 2018 в 00:30
  • 4
    – Luis 15 November 2018 в 18:48

Посмотрим, как отправлен мой ответ для 16.04 :

  1. Загрузить CUDA для Ubuntu 17.10 (локальный файл runfile) - Tensorflow рекомендует CUDA 9.0 - CUDA 9.2, похоже, не работает с tf
  2. Установить требования CUDA (см. раздел ниже)
  3. Запустить sudo sh cuda_7.5.18_linux.run
  4. Следуйте подсказкам командной строки.

Следующий шаг: Установить cuDNN

CUDA 9.2 

$ nvidia-smi
Fri Jun  8 18:09:24 2018       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 390.48                 Driver Version: 390.48                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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 940MX       Off  | 00000000:02:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   72C    P0    N/A /  N/A |    512MiB /  2004MiB |     90%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0      1031      G   /usr/lib/xorg/Xorg                           276MiB |
|    0      3072      G   ...-token=0F06A89A68C1B8739F1AB9EF1C5654F9   232MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Apr_11_23:16:29_CDT_2018
Cuda compilation tools, release 9.2, V9.2.88

Предупреждение. Не устанавливайте драйвер дисплея! (По крайней мере, он не работал на моем Thinkpad T460p)

CUDA 9.0 для tf 

$ nvidia-smi
Sat Jun  9 08:55:30 2018       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 390.48                 Driver Version: 390.48                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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 940MX       Off  | 00000000:02:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   68C    P0    N/A /  N/A |    595MiB /  2004MiB |     91%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0      1036      G   /usr/lib/xorg/Xorg                           350MiB |
|    0      2531      G   ...-token=FA7CF967F32AD2277A4B0EA78D1CB8D4   241MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

и 

$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176

Требования к CUDA 

$ sudo apt-get install gcc-6 g++-6
$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-6 50
$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-6 50

Проверить с помощью 

$ gcc -v
Using built-in specs.
COLLECT_GCC=gcc
COLLECT_LTO_WRAPPER=/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/6/lto-wrapper
Target: x86_64-linux-gnu
Configured with: ../src/configure -v --with-pkgversion='Ubuntu 6.4.0-17ubuntu1' --with-bugurl=file:///usr/share/doc/gcc-6/README.Bugs --enable-languages=c,ada,c++,go,d,fortran,objc,obj-c++ --prefix=/usr --with-as=/usr/bin/x86_64-linux-gnu-as --with-ld=/usr/bin/x86_64-linux-gnu-ld --program-suffix=-6 --program-prefix=x86_64-linux-gnu- --enable-shared --enable-linker-build-id --libexecdir=/usr/lib --without-included-gettext --enable-threads=posix --libdir=/usr/lib --enable-nls --with-sysroot=/ --enable-clocale=gnu --enable-libstdcxx-debug --enable-libstdcxx-time=yes --with-default-libstdcxx-abi=new --enable-gnu-unique-object --disable-vtable-verify --enable-libmpx --enable-plugin --enable-default-pie --with-system-zlib --with-target-system-zlib --enable-objc-gc=auto --enable-multiarch --disable-werror --with-arch-32=i686 --with-abi=m64 --with-multilib-list=m32,m64,mx32 --enable-multilib --with-tune=generic --enable-checking=release --build=x86_64-linux-gnu --host=x86_64-linux-gnu --target=x86_64-linux-gnu
Thread model: posix
gcc version 6.4.0 20180424 (Ubuntu 6.4.0-17ubuntu1)
0
ответ дан 14 August 2018 в 11:46

Инструментарий CUDA, наконец, выпустил поддержку 18.04 ubuntu

1
ответ дан 7 October 2018 в 17:10

Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: