CUDA на Ubuntu 11.10 MacTel

Я бы установил голый консольный Debian, а затем apt-get будет инсталлировать некоторый оконный менеджер, такой как OpenBox (он установит X как зависимость)

Затем проверит, как это происходит, если мне нужны значки на панели задач и т.д ...

0
задан 16 May 2012 в 10:52

8 ответов

Шаг 1:

Добавьте CUDA 4.0 PPA. sudo add-apt-repository ppa:aaron-haviland/cuda-4.0

Шаг 2:

sudo apt-get update sudo apt-get upgrade

64-бит: sudo apt-get install nvidia-cuda-gdb nvidia-cuda-toolkit nvidia-compute-profiler libnpp4 nvidia-cuda-doc libcudart4 libcublas4 libcufft4 libcusparse4 libcurand4 nvidia-current nvidia-opencl-dev nvidia-current-dev nvidia-cuda-dev opencl-headers

32-разрядный : sudo apt-get install nvidia-cuda-gdb nvidia-cuda-toolkit nvidia-compute-profiler lib32npp4 nvidia-cuda-doc lib32cudart4 lib32cublas4 lib32cufft4 lib32cusparse4 lib32curand4 nvidia-current nvidia-opencl-dev nvidia-current-dev nvidia-cuda-dev opencl-headers

Шаг 2a (необязательно):

Если у вас нет какого-либо драйвера nVidia, установленного ранее или у вас возникли проблемы с загрузкой вашей системы, вам необходимо выполнить следующая команда. В противном случае этот шаг не требуется вообще.

sudo nvidia-xconfig

** Этот шаг может не потребоваться.

Шаг 3:

Перезагрузите вашу систему.

Шаг 4 (необязательно):

Для установки SMPlayer.

sudo apt-get install smplayer smplayer-translations smplayer-themes

Затем установите

Шаг 5 (Необязательно):

После установки драйверов CUDA Toolkit и nVidia вы можете загрузить образец (vdpau) в «Выходной драйвер» в разделе «Предпочтение».

Коды для тестирования.

sudo apt-get install freeglut3-dev libxi-dev libXmu-dev

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/4_0/sdk/gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run

sudo chmod +x gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run ./gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run

Принять настройки по умолчанию. [ ! d21]

cd NVIDIA_GPU_computing_SDK/C make

** Пожалуйста, проигнорируйте предупреждения для неподдерживаемой версии gcc. Это не вред.

Запустите образцы кодов.

cd NVIDIA_GPU_computing_SDK/C/bin/linux/release ./deviceQuery ./nbody

Информация с этого сайта

1
ответ дан 25 May 2018 в 11:21

Шаг 1:

Добавьте CUDA 4.0 PPA. sudo add-apt-repository ppa:aaron-haviland/cuda-4.0

Шаг 2:

sudo apt-get update sudo apt-get upgrade

64-бит: sudo apt-get install nvidia-cuda-gdb nvidia-cuda-toolkit nvidia-compute-profiler libnpp4 nvidia-cuda-doc libcudart4 libcublas4 libcufft4 libcusparse4 libcurand4 nvidia-current nvidia-opencl-dev nvidia-current-dev nvidia-cuda-dev opencl-headers

32-разрядный : sudo apt-get install nvidia-cuda-gdb nvidia-cuda-toolkit nvidia-compute-profiler lib32npp4 nvidia-cuda-doc lib32cudart4 lib32cublas4 lib32cufft4 lib32cusparse4 lib32curand4 nvidia-current nvidia-opencl-dev nvidia-current-dev nvidia-cuda-dev opencl-headers

Шаг 2a (необязательно):

Если у вас нет какого-либо драйвера nVidia, установленного ранее или у вас возникли проблемы с загрузкой вашей системы, вам необходимо выполнить следующая команда. В противном случае этот шаг не требуется вообще.

sudo nvidia-xconfig

** Этот шаг может не потребоваться.

Шаг 3:

Перезагрузите вашу систему.

Шаг 4 (Дополнительно):

Для установки SMPlayer.

sudo apt-get install smplayer smplayer-translations smplayer-themes

Затем установите

Шаг 5 (Необязательно):

После установки драйверов CUDA Toolkit и nVidia вы можете загрузить образец, используя «vdpau» в «Output Driver». коды для тестирования.

sudo apt-get install freeglut3-dev libxi-dev libXmu-dev

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/4_0/sdk/gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run

sudo chmod +x gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run ./gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run

Принять настройки по умолчанию.

cd NVIDIA_GPU_computing_SDK/C make

** Пожалуйста, игнорируйте предупреждения для неподдерживаемой версии gcc. Это не повредит.

Запустите коды образцов.

cd NVIDIA_GPU_computing_SDK/C/bin/linux/release ./deviceQuery ./nbody

Информация с этого сайта

1
ответ дан 25 July 2018 в 18:54

Шаг 1:

Добавьте CUDA 4.0 PPA. sudo add-apt-repository ppa:aaron-haviland/cuda-4.0

Шаг 2:

sudo apt-get update sudo apt-get upgrade

64-бит: sudo apt-get install nvidia-cuda-gdb nvidia-cuda-toolkit nvidia-compute-profiler libnpp4 nvidia-cuda-doc libcudart4 libcublas4 libcufft4 libcusparse4 libcurand4 nvidia-current nvidia-opencl-dev nvidia-current-dev nvidia-cuda-dev opencl-headers

32-разрядный : sudo apt-get install nvidia-cuda-gdb nvidia-cuda-toolkit nvidia-compute-profiler lib32npp4 nvidia-cuda-doc lib32cudart4 lib32cublas4 lib32cufft4 lib32cusparse4 lib32curand4 nvidia-current nvidia-opencl-dev nvidia-current-dev nvidia-cuda-dev opencl-headers

Шаг 2a (необязательно):

Если у вас нет какого-либо драйвера nVidia, установленного ранее или у вас возникли проблемы с загрузкой вашей системы, вам необходимо выполнить следующая команда. В противном случае этот шаг не требуется вообще.

sudo nvidia-xconfig

** Этот шаг может не потребоваться.

Шаг 3:

Перезагрузите вашу систему.

Шаг 4 (Дополнительно):

Для установки SMPlayer.

sudo apt-get install smplayer smplayer-translations smplayer-themes

Затем установите

Шаг 5 (Необязательно):

После установки драйверов CUDA Toolkit и nVidia вы можете загрузить образец, используя «vdpau» в «Output Driver». коды для тестирования.

sudo apt-get install freeglut3-dev libxi-dev libXmu-dev

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/4_0/sdk/gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run

sudo chmod +x gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run ./gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run

Принять настройки по умолчанию.

cd NVIDIA_GPU_computing_SDK/C make

** Пожалуйста, игнорируйте предупреждения для неподдерживаемой версии gcc. Это не повредит.

Запустите коды образцов.

cd NVIDIA_GPU_computing_SDK/C/bin/linux/release ./deviceQuery ./nbody

Информация с этого сайта

1
ответ дан 2 August 2018 в 01:02

Шаг 1:

Добавьте CUDA 4.0 PPA. sudo add-apt-repository ppa:aaron-haviland/cuda-4.0

Шаг 2:

sudo apt-get update sudo apt-get upgrade

64-бит: sudo apt-get install nvidia-cuda-gdb nvidia-cuda-toolkit nvidia-compute-profiler libnpp4 nvidia-cuda-doc libcudart4 libcublas4 libcufft4 libcusparse4 libcurand4 nvidia-current nvidia-opencl-dev nvidia-current-dev nvidia-cuda-dev opencl-headers

32-разрядный : sudo apt-get install nvidia-cuda-gdb nvidia-cuda-toolkit nvidia-compute-profiler lib32npp4 nvidia-cuda-doc lib32cudart4 lib32cublas4 lib32cufft4 lib32cusparse4 lib32curand4 nvidia-current nvidia-opencl-dev nvidia-current-dev nvidia-cuda-dev opencl-headers

Шаг 2a (необязательно):

Если у вас нет какого-либо драйвера nVidia, установленного ранее или у вас возникли проблемы с загрузкой вашей системы, вам необходимо выполнить следующая команда. В противном случае этот шаг не требуется вообще.

sudo nvidia-xconfig

** Этот шаг может не потребоваться.

Шаг 3:

Перезагрузите вашу систему.

Шаг 4 (Дополнительно):

Для установки SMPlayer.

sudo apt-get install smplayer smplayer-translations smplayer-themes

Затем установите

Шаг 5 (Необязательно):

После установки драйверов CUDA Toolkit и nVidia вы можете загрузить образец, используя «vdpau» в «Output Driver». коды для тестирования.

sudo apt-get install freeglut3-dev libxi-dev libXmu-dev

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/4_0/sdk/gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run

sudo chmod +x gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run ./gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run

Принять настройки по умолчанию.

cd NVIDIA_GPU_computing_SDK/C make

** Пожалуйста, игнорируйте предупреждения для неподдерживаемой версии gcc. Это не повредит.

Запустите коды образцов.

cd NVIDIA_GPU_computing_SDK/C/bin/linux/release ./deviceQuery ./nbody

Информация с этого сайта

1
ответ дан 4 August 2018 в 16:33

Шаг 1:

Добавьте CUDA 4.0 PPA. sudo add-apt-repository ppa:aaron-haviland/cuda-4.0

Шаг 2:

sudo apt-get update sudo apt-get upgrade

64-бит: sudo apt-get install nvidia-cuda-gdb nvidia-cuda-toolkit nvidia-compute-profiler libnpp4 nvidia-cuda-doc libcudart4 libcublas4 libcufft4 libcusparse4 libcurand4 nvidia-current nvidia-opencl-dev nvidia-current-dev nvidia-cuda-dev opencl-headers

32-разрядный : sudo apt-get install nvidia-cuda-gdb nvidia-cuda-toolkit nvidia-compute-profiler lib32npp4 nvidia-cuda-doc lib32cudart4 lib32cublas4 lib32cufft4 lib32cusparse4 lib32curand4 nvidia-current nvidia-opencl-dev nvidia-current-dev nvidia-cuda-dev opencl-headers

Шаг 2a (необязательно):

Если у вас нет какого-либо драйвера nVidia, установленного ранее или у вас возникли проблемы с загрузкой вашей системы, вам необходимо выполнить следующая команда. В противном случае этот шаг не требуется вообще.

sudo nvidia-xconfig

** Этот шаг может не потребоваться.

Шаг 3:

Перезагрузите вашу систему.

Шаг 4 (Дополнительно):

Для установки SMPlayer.

sudo apt-get install smplayer smplayer-translations smplayer-themes

Затем установите

Шаг 5 (Необязательно):

После установки драйверов CUDA Toolkit и nVidia вы можете загрузить образец, используя «vdpau» в «Output Driver». коды для тестирования.

sudo apt-get install freeglut3-dev libxi-dev libXmu-dev

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/4_0/sdk/gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run

sudo chmod +x gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run ./gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run

Принять настройки по умолчанию.

cd NVIDIA_GPU_computing_SDK/C make

** Пожалуйста, игнорируйте предупреждения для неподдерживаемой версии gcc. Это не повредит.

Запустите коды образцов.

cd NVIDIA_GPU_computing_SDK/C/bin/linux/release ./deviceQuery ./nbody

Информация с этого сайта

1
ответ дан 6 August 2018 в 01:13

Шаг 1:

Добавьте CUDA 4.0 PPA. sudo add-apt-repository ppa:aaron-haviland/cuda-4.0

Шаг 2:

sudo apt-get update sudo apt-get upgrade

64-бит: sudo apt-get install nvidia-cuda-gdb nvidia-cuda-toolkit nvidia-compute-profiler libnpp4 nvidia-cuda-doc libcudart4 libcublas4 libcufft4 libcusparse4 libcurand4 nvidia-current nvidia-opencl-dev nvidia-current-dev nvidia-cuda-dev opencl-headers

32-разрядный : sudo apt-get install nvidia-cuda-gdb nvidia-cuda-toolkit nvidia-compute-profiler lib32npp4 nvidia-cuda-doc lib32cudart4 lib32cublas4 lib32cufft4 lib32cusparse4 lib32curand4 nvidia-current nvidia-opencl-dev nvidia-current-dev nvidia-cuda-dev opencl-headers

Шаг 2a (необязательно):

Если у вас нет какого-либо драйвера nVidia, установленного ранее или у вас возникли проблемы с загрузкой вашей системы, вам необходимо выполнить следующая команда. В противном случае этот шаг не требуется вообще.

sudo nvidia-xconfig

** Этот шаг может не потребоваться.

Шаг 3:

Перезагрузите вашу систему.

Шаг 4 (Дополнительно):

Для установки SMPlayer.

sudo apt-get install smplayer smplayer-translations smplayer-themes

Затем установите

Шаг 5 (Необязательно):

После установки драйверов CUDA Toolkit и nVidia вы можете загрузить образец, используя «vdpau» в «Output Driver». коды для тестирования.

sudo apt-get install freeglut3-dev libxi-dev libXmu-dev

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/4_0/sdk/gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run

sudo chmod +x gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run ./gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run

Принять настройки по умолчанию.

cd NVIDIA_GPU_computing_SDK/C make

** Пожалуйста, игнорируйте предупреждения для неподдерживаемой версии gcc. Это не повредит.

Запустите коды образцов.

cd NVIDIA_GPU_computing_SDK/C/bin/linux/release ./deviceQuery ./nbody

Информация с этого сайта

1
ответ дан 7 August 2018 в 18:38

Шаг 1:

Добавьте CUDA 4.0 PPA. sudo add-apt-repository ppa:aaron-haviland/cuda-4.0

Шаг 2:

sudo apt-get update sudo apt-get upgrade

64-бит: sudo apt-get install nvidia-cuda-gdb nvidia-cuda-toolkit nvidia-compute-profiler libnpp4 nvidia-cuda-doc libcudart4 libcublas4 libcufft4 libcusparse4 libcurand4 nvidia-current nvidia-opencl-dev nvidia-current-dev nvidia-cuda-dev opencl-headers

32-разрядный : sudo apt-get install nvidia-cuda-gdb nvidia-cuda-toolkit nvidia-compute-profiler lib32npp4 nvidia-cuda-doc lib32cudart4 lib32cublas4 lib32cufft4 lib32cusparse4 lib32curand4 nvidia-current nvidia-opencl-dev nvidia-current-dev nvidia-cuda-dev opencl-headers

Шаг 2a (необязательно):

Если у вас нет какого-либо драйвера nVidia, установленного ранее или у вас возникли проблемы с загрузкой вашей системы, вам необходимо выполнить следующая команда. В противном случае этот шаг не требуется вообще.

sudo nvidia-xconfig

** Этот шаг может не потребоваться.

Шаг 3:

Перезагрузите вашу систему.

Шаг 4 (Дополнительно):

Для установки SMPlayer.

sudo apt-get install smplayer smplayer-translations smplayer-themes

Затем установите

Шаг 5 (Необязательно):

После установки драйверов CUDA Toolkit и nVidia вы можете загрузить образец, используя «vdpau» в «Output Driver». коды для тестирования.

sudo apt-get install freeglut3-dev libxi-dev libXmu-dev

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/4_0/sdk/gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run

sudo chmod +x gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run ./gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run

Принять настройки по умолчанию.

cd NVIDIA_GPU_computing_SDK/C make

** Пожалуйста, игнорируйте предупреждения для неподдерживаемой версии gcc. Это не повредит.

Запустите коды образцов.

cd NVIDIA_GPU_computing_SDK/C/bin/linux/release ./deviceQuery ./nbody

Информация с этого сайта

1
ответ дан 10 August 2018 в 07:18

Шаг 1:

Добавьте CUDA 4.0 PPA. sudo add-apt-repository ppa:aaron-haviland/cuda-4.0

Шаг 2:

sudo apt-get update sudo apt-get upgrade

64-бит: sudo apt-get install nvidia-cuda-gdb nvidia-cuda-toolkit nvidia-compute-profiler libnpp4 nvidia-cuda-doc libcudart4 libcublas4 libcufft4 libcusparse4 libcurand4 nvidia-current nvidia-opencl-dev nvidia-current-dev nvidia-cuda-dev opencl-headers

32-разрядный : sudo apt-get install nvidia-cuda-gdb nvidia-cuda-toolkit nvidia-compute-profiler lib32npp4 nvidia-cuda-doc lib32cudart4 lib32cublas4 lib32cufft4 lib32cusparse4 lib32curand4 nvidia-current nvidia-opencl-dev nvidia-current-dev nvidia-cuda-dev opencl-headers

Шаг 2a (необязательно):

Если у вас нет какого-либо драйвера nVidia, установленного ранее или у вас возникли проблемы с загрузкой вашей системы, вам необходимо выполнить следующая команда. В противном случае этот шаг не требуется вообще.

sudo nvidia-xconfig

** Этот шаг может не потребоваться.

Шаг 3:

Перезагрузите вашу систему.

Шаг 4 (Дополнительно):

Для установки SMPlayer.

sudo apt-get install smplayer smplayer-translations smplayer-themes

Затем установите

Шаг 5 (Необязательно):

После установки драйверов CUDA Toolkit и nVidia вы можете загрузить образец, используя «vdpau» в «Output Driver». коды для тестирования.

sudo apt-get install freeglut3-dev libxi-dev libXmu-dev

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/4_0/sdk/gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run

sudo chmod +x gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run ./gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run

Принять настройки по умолчанию.

cd NVIDIA_GPU_computing_SDK/C make

** Пожалуйста, игнорируйте предупреждения для неподдерживаемой версии gcc. Это не повредит.

Запустите коды образцов.

cd NVIDIA_GPU_computing_SDK/C/bin/linux/release ./deviceQuery ./nbody

Информация с этого сайта

1
ответ дан 15 August 2018 в 19:19

Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: