UBUNTU 13.10 64 bit sistemim ( 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
CUDA Toolkit 5.5'i yüklediğim yol:
1 - Sistem Ayarları -> Yazılım ve Güncellemeler -> Ek Sürücüler'de şunları seçin:
SEÇ: NVIDIA ikili Xorg sürücüsünü, çekirdek modülünü ve VDPAU kütüphanesini
nvidia-319-updates
(tescilli) kullanma
Bu bana NVIDIA sürücü sürümü 319.60 verdi (> = 319.37 olması gerekiyor).
2 - gcc-4.6'yı yükleyin:
sudo apt-get install gcc-4.6
3 - gcc sürümlerini işlemek için güncelleme alternatiflerini kullanın ( banskt tarafından belirtildiği gibi ):
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
ve gcc-4.6'yı seçin .
4 - CUDA örneklerinden kütüphaneleri eksik önlemek için bazı sutff takın ( 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 - Daha önce NVIDIA sitesinden indirilen CUDA Toolkit'i yükleyin (RUN sürüm 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
Yanıtlar: accept
, y
(desteklenmeyen), n
(NVIDIA sürücü), y
(araç yükleme) girmek (varsayılan konum), y
(örnek), girin (varsayılan konum)
6 - Güncelleme alternatifleriyle gcc-4.8'e dönün :
sudo update-alternatives --config gcc
7 - PATU ve LD_LIBRARY_PATH ortam değişkenlerinize CUDA ikili dosyalarını ve lib yolunu ekleyin:
YOL: =======================================
cd /etc/profile.d
sudo vi cuda-5.5_bin.sh
#inside dosyası:
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 dosyası:
/usr/local/cuda-5.5/lib
/usr/local/cuda-5.5/lib64
=============================================
8 - Sistem oturumunuzu kapatın ve tekrar oturum açın. nvcc --version
Aşağıdaki basit örnek kodlarla test edin veya derleyin ve çalıştırın: first.cu , sumvec.cu with nvcc filename.cu -o filename.exec
.
Güzel bir CUDA zaman var :-D