双显卡(Intel+Nvidia)笔记本配置cuda开发环境
為了用GPU加速TENSORFLOW,筆者折騰了兩天,終于給我的雙顯卡筆記本安裝上了CUDA,期間電腦幾次進不了桌面,說實話,我的內心是崩潰的。
嘗試了.run文件和直接apt-get安裝,最后使用的方法是apt。在此將過程寫下來,免得小白入坑。
筆者的環境:
操作系統:
Ubuntu 16.04 LTS desktop amd64
顯卡和CPU:
Intel i7-7500 Nvidia-Geforce-940MX
安裝過程:
一:檢查你的顯卡是否支持CUDA,參考網址
http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#verify-you-have-cuda-enabled-system
二:這個教程采用apt網絡安裝方式
- 升級系統
- 下載并安裝VitualGL (https://sourceforge.net/projects/virtualgl/files/)
下載并安裝CUDA8.0 ( https://developer.nvidia.com/cuda-downloads )
建議通過如下方式
安裝依賴.
- 編輯 .bashrc 加入PATH。下面變量的設置可能要根據你的環境而定
- 安裝bumblebee-nvidia 和 primus.它支持在Intel和Nvidia顯卡間自動分配功率
- 修改bumblebee config文件。 讓bumblebee我們使用了 NVIDIA 驅動. 下面變量的設置可能要根據你的系統做修改.
sudo nano +22 /etc/bumblebee/bumblebee.conf
添加:
- 運行下面的命令并記錄你的顯卡的 PCI 地址.
- 編輯xorg.conf.nvidia 文件,加入你的顯卡的 PCI 地址(我的是01:00.0) . 在 “ServerLayout”部分下更新顯卡PCI信息
加入:
Section "ServerLayout"Identifier "Layout0"Option "AutoAddDevices" "false"Option "AutoAddGPU" "false"BusID "PCI:01:00.0"- 重啟系統.
三:后期工作
設置環境變量
編輯bashrc加入
驗證CUDA的安裝
$ nvcc --version nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation Built on Tue_Jan_10_13:22:03_CST_2017 Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.61$ nvidia-smi Tue Apr 4 21:26:01 2017 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 375.39 Driver Version: 375.39 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 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 | 0000:01:00.0 Off | N/A | | N/A 41C P0 N/A / N/A | 325MiB / 2002MiB | 24% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------++-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: GPU Memory | | GPU PID Type Process name Usage | |=============================================================================| | 0 1258 G /usr/lib/xorg/Xorg 191MiB | | 0 1977 G compiz 125MiB | | 0 2295 G fcitx-qimpanel 8MiB | +-----------------------------------------------------------------------------+編譯范例代碼:
參考官網:
http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#post-installation-actions
進入代碼目錄后執行make,編譯完成后
之后在bin目錄下執行deviceQuery 和 bandwidthTest。結果為Pass則OK。
四: 問題解決方案
- 編譯報錯找不到-lnvcuvid解決辦法:
查看你的驅動版本號:
進入報錯的那個目錄,找findglib.mk這個文件。
打開它可以發現有一項
它將庫目錄硬編碼了。將其改成安裝的nvidia驅動對應版本號即可,這里是375。
- 因驅動問題進不了桌面解決辦法:
按ctrl+alt+F1,在文字界面登錄后,卸載nvidia驅動
參考網址:
http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#environment-setup
http://askubuntu.com/questions/799184/how-can-i-install-cuda-on-ubuntu-16-04
https://devtalk.nvidia.com/default/topic/769578/cuda-6-5-cannot-find-lnvcuvid/
總結
以上是生活随笔為你收集整理的双显卡(Intel+Nvidia)笔记本配置cuda开发环境的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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