====== Utilisation des librairies Cuda sur une Debian Wheezy ======
===== Rétroportage de CUDA 6.0 sous Wheezy =====
La Debian Wheezy ne dispose que de la version 4.2.9 de CUDA et du pilote 304.88. Ces versions peuvent rapidement sembler insuffisantes pour ceux qui désirent utiliser les dernières fonctionnalités de CUDA 5 ou simplement utiliser les dernières cartes video Nvidia.
La Debian Wheezy dispose de ses propres paquets rétroportés mais, même s'ils sont plus récents, ils ne proposent que les versions 5.5.22 de CUDA et 3.19.82 du pilote. L'exploitation des dernières cartes peut donc poser problème, même dans ces versions.
Voici la méthode permettant d'installer à partir d'un rétro-portage les paquets Nvidia ainsi que tout l'environnement associé. Au 26 novembre, cela installe le pilote 343.22 et l'environnement de développement 6.0.37.
Pour une compilation dans SIDUS, ne pas oublier de monter le ''/proc''
==== Purge des paquets Nvidia et CUDA originels ====
dpkg -l | egrep "nvidia|cuda|cupti|nvtoolsext|nvvm|nvctrl|nvcuvid|curand|cublas|cufft|cudart|cuinj|cusparse|libnpp" | awk '{ print $2 }' | xargs -I '{}' apt-get -y purge '{}'
dpkg -l | grep opencl | grep -v openclip | awk '{ print $2 }' | xargs -I '{}' apt-get -y purge '{}'
==== Préparation du système ====
Il est nécessaire d'insérer les sources des paquets sid et expérimentaux pour disposer de la dernière version de CUDA packagée (la 6.0.37) et du dernier pilote Nvidia qui fonctionne (le 343.22).
apt-get install -y pbuilder pciutils debhelper quilt libgtk2.0-dev libjansson-dev libvdpau-dev libxv-dev libxxf86vm-dev
[ $(grep wheezy /etc/apt/sources.list | grep deb-src | wc -l) -gt 0 ] && echo "Already present" || echo "deb-src http://ftp.fr.debian.org/debian/ sid main contrib non-free" >> /etc/apt/sources.list
[ $(grep sid /etc/apt/sources.list | grep deb-src | wc -l) -gt 0 ] && echo "Already present" || echo "deb-src http://ftp.fr.debian.org/debian/ sid main contrib non-free" >> /etc/apt/sources.list
[ $(grep experimental /etc/apt/sources.list | grep deb-src | wc -l) -gt 0 ] && echo "Already present" || echo "deb-src http://ftp.fr.debian.org/debian/ experimental main contrib non-free" >> /etc/apt/sources.list
aptitude -y update
==== Rétroportage des composants Système ====
mkdir -p /root/nvidia/debian
cd /root/nvidia
apt-get source glx-alternatives
apt-get build-dep glx-alternatives -y
cd glx-alternatives-*
debuild
cd ..
ls -1 *.deb
mv *.deb debian
Les paquets créés sont les suivants :
glx-alternative-fglrx_0.5.1_amd64.deb
glx-alternative-mesa_0.5.1_amd64.deb
glx-alternative-nvidia_0.5.1_amd64.deb
glx-diversions_0.5.1_amd64.deb
==== Rétroportage des composants Nvidia ====
cd /root/nvidia
apt-get source nvidia-xconfig nvidia-settings nvidia-support nvidia-modprobe nvidia-graphics-drivers
apt-get -y build-dep nvidia-xconfig nvidia-settings nvidia-graphics-drivers nvidia-support nvidia-modprobe nvidia-graphics-drivers
cd /root/nvidia/
cd nvidia-graphics-drivers-*
debuild
cd ..
ls -1 *.deb
mv *.deb debian
Les paquets créés sont les suivants :
libcuda1_343.22-2_amd64.deb
libegl1-nvidia_343.22-2_amd64.deb
libgl1-nvidia-glx_343.22-2_amd64.deb
libgles1-nvidia_343.22-2_amd64.deb
libgles2-nvidia_343.22-2_amd64.deb
libnvcuvid1_343.22-2_amd64.deb
libnvidia-compiler_343.22-2_amd64.deb
libnvidia-eglcore_343.22-2_amd64.deb
libnvidia-encode1_343.22-2_amd64.deb
libnvidia-fbc1_343.22-2_amd64.deb
libnvidia-ifr1_343.22-2_amd64.deb
libnvidia-ml1_343.22-2_amd64.deb
nvidia-alternative_343.22-2_amd64.deb
nvidia-cuda-mps_343.22-2_amd64.deb
nvidia-detect_343.22-2_amd64.deb
nvidia-driver-bin_343.22-2_amd64.deb
nvidia-driver_343.22-2_amd64.deb
nvidia-glx_343.22-2_amd64.deb
nvidia-kernel-dkms_343.22-2_amd64.deb
nvidia-kernel-source_343.22-2_amd64.deb
nvidia-libopencl1_343.22-2_amd64.deb
nvidia-opencl-common_343.22-2_amd64.deb
nvidia-opencl-icd_343.22-2_amd64.deb
nvidia-smi_343.22-2_amd64.deb
nvidia-vdpau-driver_343.22-2_amd64.deb
xserver-xorg-video-nvidia_343.22-2_amd64.deb
cd /root/nvidia/nvidia-modprobe-*/
debuild
cd ..
ls -1 *.deb
mv *.deb debian
Les paquets créés sont les suivants :
nvidia-modprobe_340.46-1_amd64.deb
cd /root/nvidia/nvidia-settings-*/
debuild
cd ..
ls -1 *.deb
mv *.deb debian
Les paquets créés sont les suivants :
libxnvctrl-dev_343.22-1_amd64.deb
libxnvctrl0_343.22-1_amd64.deb
nvidia-settings_343.22-1_amd64.deb
cd /root/nvidia/nvidia-xconfig-*/
debuild
cd ..
ls -1 *.deb
mv *.deb debian
Le paquet créé est le suivant :
nvidia-xconfig_340.46-1_amd64.deb
cd /root/nvidia/nvidia-support-*/
debuild
cd ..
ls -1 *.deb
mv *.deb debian
Les paquets créés sont les suivants :
nvidia-installer-cleanup_20131102+1_amd64.deb
nvidia-kernel-common_20131102+1_amd64.deb
nvidia-support_20131102+1_amd64.deb
==== Installation des composants Nvidia ====
cd /root/nvidia/debian
rmmod nvidia
sync
rmmod -f nouveau
dpkg -i nvidia-installer-cleanup_*_amd64.deb
dpkg -i glx-diversions_*_amd64.deb glx-alternative-mesa_*_amd64.deb
dpkg -i nvidia-support_*_amd64.deb
dpkg -i glx-alternative-nvidia_*_amd64.deb
dpkg -i nvidia-modprobe_*_amd64.deb
dpkg -i nvidia-alternative_*_amd64.deb
dpkg -i libgl1-nvidia-glx_*_amd64.deb
apt-get install -y xserver-xorg-core libaudit0 libxkbfile1 x11-xkb-utils xfonts-base xserver-common
dpkg -i nvidia-kernel-common_*_amd64.deb
dpkg -i nvidia-kernel-dkms_*_amd64.deb
ls -1 lib*343.22*deb | xargs -I '{}' dpkg -i '{}'
apt-get -f install
dpkg -i xserver-xorg-video-nvidia_*
dpkg -i nvidia-vdpau-driver_*_amd64.deb nvidia-driver_*_amd64.deb
ls *343.22*deb | grep -v ^lib | grep -v nvidia-kernel | grep -v libopencl | xargs -I '{}' dpkg -i '{}'
dpkg -i nvidia-xconfig* nvidia-settings* libxnvctrl*
apt-get -f install
==== Rétroportage des composants Cuda ====
cd /root/nvidia
apt-get source nvidia-cuda-toolkit
apt-get -y build-dep nvidia-cuda-toolkit
cd nvidia-cuda-toolkit-*
debuild
cd ..
ls -1 *.deb
mv *.deb debian
Les paquets créés sont les suivants :
libcublas6.0_6.0.37-5_amd64.deb
libcudart6.0_6.0.37-5_amd64.deb
libcufft6.0_6.0.37-5_amd64.deb
libcufftw6.0_6.0.37-5_amd64.deb
libcuinj64-6.0_6.0.37-5_amd64.deb
libcupti-dev_6.0.37-5_amd64.deb
libcupti-doc_6.0.37-5_all.deb
libcupti6.0_6.0.37-5_amd64.deb
libcurand6.0_6.0.37-5_amd64.deb
libcusparse6.0_6.0.37-5_amd64.deb
libnppc6.0_6.0.37-5_amd64.deb
libnppi6.0_6.0.37-5_amd64.deb
libnpps6.0_6.0.37-5_amd64.deb
libnvblas6.0_6.0.37-5_amd64.deb
libnvtoolsext1_6.0.37-5_amd64.deb
libnvvm2_6.0.37-5_amd64.deb
nvidia-cuda-dev_6.0.37-5_amd64.deb
nvidia-cuda-doc_6.0.37-5_all.deb
nvidia-cuda-gdb_6.0.37-5_amd64.deb
nvidia-cuda-toolkit_6.0.37-5_amd64.deb
nvidia-nsight_6.0.37-5_amd64.deb
nvidia-opencl-dev_6.0.37-5_amd64.deb
nvidia-profiler_6.0.37-5_amd64.deb
nvidia-visual-profiler_6.0.37-5_amd64.deb
==== Installation des composants Cuda & OpenCL ====
apt-get install -y opencl-headers ocl-icd-opencl-dev g++-4.6 openjdk-6-jdk libthrust-dev libstdc++6-4.6-dev
cd /root/nvidia/debian
ls *6.0.37*deb | grep -v opencl | xargs -I '{}' dpkg -i '{}'
# Il arrive que l'installeur rale sur nvidia-cuda-toolkit. Si c'est le cas, la commande suivante s'impose
apt-get -f install
==== Rétroportage du composant Python PyOpenCL ====
La dépendance sur une version plus récente de PyTools impose le rétroportage à partir de la dernière version qui se rétroporte correctement.
cd /root/nvidia
wget http://snapshot.debian.org/archive/debian/20140824T220017Z/pool/main/p/pytools/pytools_2014.3-1.debian.tar.xz
wget http://snapshot.debian.org/archive/debian/20140824T220017Z/pool/main/p/pytools/pytools_2014.3-1.dsc
wget http://snapshot.debian.org/archive/debian/20140824T220017Z/pool/main/p/pytools/pytools_2014.3.orig.tar.gz
tar xzf pytools_2014.3.orig.tar.gz
cd pytools-2014.3
tar Jxf ../pytools_2014.3-1.debian.tar.xz
debuild
cd ..
ls -1 *.deb
mv *.deb debian
python3-pytools_2014.3-1_all.deb
python-pytools_2014.3-1_all.deb
cd /root/nvidia/debian
dpkg -i python3-pytools_*.deb python-pytools_*.deb
La Debian Wheezy devient trop ancienne pour rétroporter le dernier paquet Debian. Voici la plus récente qui se compile correctement pour la Wheezy.
cd /root/nvidia
apt-get -y build-dep python-pyopencl
wget http://snapshot.debian.org/archive/debian/20131129T144754Z/pool/contrib/p/pyopencl/pyopencl_2013.2-1.debian.tar.gz
wget http://snapshot.debian.org/archive/debian/20131129T144754Z/pool/contrib/p/pyopencl/pyopencl_2013.2-1.dsc
wget http://snapshot.debian.org/archive/debian/20131129T144754Z/pool/contrib/p/pyopencl/pyopencl_2013.2.orig.tar.gz
tar xzf pyopencl_2013.2.orig.tar.gz
cd pyopencl-2013.2/
tar xzf ../pyopencl_2013.2-1.debian.tar.gz
debuild
cd ..
ls -1 *.deb
mv *.deb debian
Les paquets créés sont les suivants :
python-pyopencl-dbg_2013.2-1_amd64.deb
python-pyopencl-doc_2013.2-1_all.deb
python-pyopencl_2013.2-1_amd64.deb
python3-pyopencl-dbg_2013.2-1_amd64.deb
python3-pyopencl_2013.2-1_amd64.deb
==== Rétroportage du composants Python PyCUDA ====
Réinstallation du composant ICD associé au périphérique Nvidia
cd /root/nvidia/debian
dpkg -i nvidia-opencl-common_*_amd64.deb nvidia-opencl-icd_*_amd64.deb
La version la plus récente de PuCUDA disponible dans la Debian en source est la version 2013.1.1+git20140310 mais elle n'est pas rétroportable. Il est donc nécessaire de construire les paquets par rapport au PyCUDA de la Wheezy, lequel ne peut pas être installé tel que (il dépend d'un CUDA 4.2.9 alors que nous installons un CUDA 5.5.22).
cd /root/nvidia
apt-get -y build-dep pycuda
wget http://snapshot.debian.org/archive/debian/20131129T144754Z/pool/contrib/p/pycuda/pycuda_2013.1.1%2Bgit20131128-1.debian.tar.gz
wget http://snapshot.debian.org/archive/debian/20131129T144754Z/pool/contrib/p/pycuda/pycuda_2013.1.1%2Bgit20131128-1.dsc
wget http://snapshot.debian.org/archive/debian/20131129T144754Z/pool/contrib/p/pycuda/pycuda_2013.1.1%2Bgit20131128.orig.tar.gz
tar xzf pycuda_2013.1.1+git20131128.orig.tar.gz
cd pycuda-2013.1.1+git20131128/
tar xzf ../pycuda_2013.1.1+git20131128-1.debian.tar.gz
debuild
cd ..
ls -1 *.deb
mv *.deb debian
python3-pycuda_2013.1.1+git20131128-1_amd64.deb
python3-pycuda-dbg_2013.1.1+git20131128-1_amd64.deb
python-pycuda_2013.1.1+git20131128-1_amd64.deb
python-pycuda-dbg_2013.1.1+git20131128-1_amd64.deb
python-pycuda-doc_2013.1.1+git20131128-1_all.deb
==== Installation des composants Python ====
cd /root/nvidia/debian
# Les paquets suivants issus de AMD sont necessaires pour le premier et bien utile pour le second
apt-get install -y ocl-icd-libopencl1 ocl-icd-dev opencl-headers
apt-get install -y amd-opencl-icd amd-clinfo
# Les paquets icd standard ocl-icd-opencl-dev ocl-icd-libopencl1
dpkg -i python-pyopencl*.deb python3-pyopencl*.deb
cd /root/nvidia/debian
apt-get install python-pytest python3-pytest
dpkg -i python-pycuda*deb python3-pycuda*deb
==== Exécution des exemples ====
python /usr/share/doc/python-pyopencl-doc/examples/benchmark.py
Sur des cartes Tesla C1060 & Quadro FX 580 (et un Dell Precision 3500):
('Execution time of test without OpenCL: ', 7.415176868438721, 's')
===============================================================
('Platform name:', 'NVIDIA CUDA')
('Platform profile:', 'FULL_PROFILE')
('Platform vendor:', 'NVIDIA Corporation')
('Platform version:', 'OpenCL 1.1 CUDA 6.0.1')
---------------------------------------------------------------
('Device name:', 'Tesla C1060')
('Device type:', 'GPU')
('Device memory: ', 4095, 'MB')
('Device max clock speed:', 1296, 'MHz')
('Device compute units:', 30)
Execution time of test: 0.00188525 s
Results OK
===============================================================
('Platform name:', 'NVIDIA CUDA')
('Platform profile:', 'FULL_PROFILE')
('Platform vendor:', 'NVIDIA Corporation')
('Platform version:', 'OpenCL 1.1 CUDA 6.0.1')
---------------------------------------------------------------
('Device name:', 'Quadro FX 580')
('Device type:', 'GPU')
('Device memory: ', 511, 'MB')
('Device max clock speed:', 1125, 'MHz')
('Device compute units:', 4)
Execution time of test: 0.0126466 s
Results OK
===============================================================
('Platform name:', 'AMD Accelerated Parallel Processing')
('Platform profile:', 'FULL_PROFILE')
('Platform vendor:', 'Advanced Micro Devices, Inc.')
('Platform version:', 'OpenCL 1.2 AMD-APP (938.2)')
---------------------------------------------------------------
('Device name:', 'Intel(R) Xeon(R) CPU W3565 @ 3.20GHz')
('Device type:', 'CPU')
('Device memory: ', 12041, 'MB')
('Device max clock speed:', 3199, 'MHz')
('Device compute units:', 4)
Execution time of test: 0.00191834 s
Results OK
Sur une carte GT650M (et un Mac Book Pro):
('Execution time of test without OpenCL: ', 7.595532178878784, 's')
===============================================================
('Platform name:', 'NVIDIA CUDA')
('Platform profile:', 'FULL_PROFILE')
('Platform vendor:', 'NVIDIA Corporation')
('Platform version:', 'OpenCL 1.1 CUDA 6.0.1')
---------------------------------------------------------------
('Device name:', 'GeForce GT 650M')
('Device type:', 'GPU')
('Device memory: ', 511, 'MB')
('Device max clock speed:', 405, 'MHz')
('Device compute units:', 2)
Execution time of test: 0.0011792 s
Results OK
===============================================================
('Platform name:', 'AMD Accelerated Parallel Processing')
('Platform profile:', 'FULL_PROFILE')
('Platform vendor:', 'Advanced Micro Devices, Inc.')
('Platform version:', 'OpenCL 1.2 AMD-APP (938.2)')
---------------------------------------------------------------
('Device name:', 'Intel(R) Core(TM) i7-3615QM CPU @ 2.30GHz')
('Device type:', 'CPU')
('Device memory: ', 7942, 'MB')
('Device max clock speed:', 1388, 'MHz')
('Device compute units:', 8)
Execution time of test: 0.00280508 s
Results OK
Vous aurez noter que l'installation préalable d'un SDK AMD a permis de disposer d'un support OpenCL sur le processeur.
====== Installation de PyFFT ======
[[http://packages.python.org/pyfft/|PyFFT]] permet l'exploitation de PyCUDA et PyOpenCL pour effectuer tranquillement ses FFT directement à partir de ses scripts Python.
Pour son installation, suivre la page : http://www.cbp.ens-lyon.fr/emmanuel.quemener/dokuwiki/doku.php?id=pyfft4squeeze