developpement:activites:integration:cuda4squeeze

Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- developpement:activites:integration:cuda4squeeze [2013/03/22 16:20]
sbarends créée
+++ developpement:activites:integration:cuda4squeeze [2015/01/07 10:04]
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-====== Utilisation des librairies Cuda sur une Debian Squeeze ======
-<note important>Mise à jour le 8 août 2012 : passage en pilote 295.71 suite à un avis de sécurité de Nvidia</note>
-===== Installation de Cuda 4.2 =====
-Au 27 mai 2012, le pilote Cuda version 4.2 ne nécessite plus d'inscription préalable pour être téléchargé.
-Le lien suivant défini les différents paquets à installer :
-  * le pilote : la version 295.71 pour [[http://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/295.71/NVIDIA-Linux-x86_64-295.71.run|64 bits]] et [[http://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86/295.71/NVIDIA-Linux-x86-295.71.run|32 bits]]<code>
-cd /root
-# Dans sa version 64 bits
-wget http://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/295.71/NVIDIA-Linux-x86_64-295.71.run
-# Dans sa version 32 bits
-wget http://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86/295.71/NVIDIA-Linux-x86-295.71.run
-</code>
-  * la boîte à outils : la version 4.2.9 pour [[http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/4_2/rel/toolkit/cudatoolkit_4.2.9_linux_64_ubuntu10.04.run|64 bits]] et [[http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/4_2/rel/toolkit/cudatoolkit_4.2.9_linux_32_ubuntu10.04.run|32 bits]]<code>
-# Dans sa version 64 bits
-wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/4_2/rel/toolkit/cudatoolkit_4.2.9_linux_64_ubuntu10.04.run
-# Dans sa version 32 bits
-wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/4_2/rel/toolkit/cudatoolkit_4.2.9_linux_32_ubuntu10.04.run
-</code>
-<note warning>La version disponible pour Ubuntu 11.04 n'est pas utilisable sous Debian Squeeze : elle requiert des dépendances trop fortes pour la version 3.4 de la librairie C !</note>
-  * les exemples (?) : version [[http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/4_2/rel/sdk/gpucomputingsdk_4.2.9_linux.run|4.2.9]]<code>
-wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/4_2/rel/sdk/gpucomputingsdk_4.2.9_linux.run
-</code>
-==== Installation du pilote ====
-<note important>Toutes ces commandes sont à effectuer comme ''root''</note>
-Pour commencer, installation et configuration minimale :<code>apt-get install module-assistant
-# téléchargement des prototypes du noyau courant si nécessaire
-m-a prepare
-# pour les noyaux récents (par exemple comme le 2.6.32, il faut blacklister nouveau
-echo blacklist nouveau >> /etc/modprobe.d/blacklist.conf
-# arret de GDM s'il est lancé
-/etc/init.d/gdm stop
-# arret de GDM3 s'il est lancé
-/etc/init.d/gdm3 stop
-# arret de KDM s'il est lancé
-/etc/init.d/kdm stop
-</code>
-Le redémarrage semble nécessaire pour que le pilote ''nouveau'' ne soit pas chargé.
-Puis, même lancement de l'installation du pilote :
-  * dans sa version 64 bits :<code>
-sh /root/NVIDIA-Linux-x86_64-295.59.run -a -d -kernel-name=$(uname -r)</code>
-  * dans sa version 32 bits :<code>
-sh /root/NVIDIA-Linux-x86-295.59.run -a -d -kernel-name=$(uname -r)</code>.
-==== Installation de la boîte à outils ====
-<note important>Toutes ces commandes sont à effectuer comme ''root''</note>
-Pour le SDK, toujours aussi simple, mais, pour uniformiser les usages, nous décidons d'installer ces librairies non pas dans ''usr/local/cuda'' mais ''/opt/cuda''. De plus, nous désirons conserver l'ancienne version : <code>
-cd /opt
-# Suppression du lien
-[ -e /opt/cuda ] && rm -r /opt/cuda
-# Lancer l'installation
-sh /root/cudatoolkit_4.2.9_linux_64_ubuntu10.04.run
-# Entrer la racine du repertoire d'installation
-/opt
-# Renommer le repertoire en le suffixant du numero de version
-mv cuda cuda-4.2.9
-ln -s cuda-4.2.9 cuda
-# Creer le document contenant les libraires dynamiques de Cuda (la version 64 bits est pointee)
-echo /opt/cuda/lib64 > /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
-# Mettre a jour la base
-ldconfig
-# Ajouter le chemin vers les executables de Cuda (notamment nvcc)
-sed -e "s/:\/bin/:\/bin:\/opt\/cuda\/bin/" -e "s/:\/usr\/games/:\/usr\/games:\/opt\/cuda\/bin/" -i~ /etc/profile
-# Placer un lien sur la librairie cuda installe par le pilote graphique
-cd /opt/cuda/lib64
-ln -s /usr/lib/libcuda.so libcuda.so
-</code>
-==== Installation des exemples ====
-<note important>Toutes ces commandes sont à effectuer comme ''root''</note>
-Ensuite, même lancement de l'installation des exemples, pour une installation du SDK dans ''/opt'' : <code>cd /opt
-# Suppression du lien
-[ -e /opt/NVIDIA_GPU_Computing_SDK ] && rm -r /opt/NVIDIA_GPU_Computing_SDK
-# Lancement du script d'installation (il est supposé que l'archive est dans /opt)
-sh /root/gpucomputingsdk_4.2.9_linux.run
-# Entrer le chemin d'installation
-/opt/NVIDIA_GPU_Computing_SDK-4.2.9
-# Entrer le chemin d'installation des librairies Cuda
-/opt/cuda
-# Etablir un lien en ce SDK et la version standard
-ln -sf NVIDIA_GPU_Computing_SDK-4.2.9 NVIDIA_GPU_Computing_SDK
-</code>
-Enfin, la compilation des exemples : d'abord ceux de Cuda, ensuite les exemples OpenCL :<code>
-apt-get --yes install libxi-dev libxmu-dev libglut3-dev
-cd /opt/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C
-make
-cd /opt/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/OpenCL
-make
-</code>
-===== Installation de PyCUDA  =====
-Téléchargement des sources sur : http://mathema.tician.de/software/pycuda
-==== Préparation de la compilation ====
-<code>
-apt-get install git libboost-python1.42-dev libboost-thread1.42-dev libboost1.42-all-dev libboost1.42-dev python-setuptools
-</code>
-<note important>Toutes ces commandes sont à effectuer comme ''root''</note>
-==== Téléchargement des sources ====
-Directement en téléchargeant par Git
-<code>
-cd /opt
-git clone http://git.tiker.net/trees/pycuda.git
-cd pycuda
-git submodule init
-git submodule update
-</code>
-En récupérant l'archive
-<code>
-cd /root
-wget http://pypi.python.org/packages/source/p/pycuda/pycuda-2012.1.tar.gz#md5=b67c4fce6c258834339073f2537fa84f
-cd /opt
-tar xzf /root/pycuda-2012.1.tar.gz
-ln -s pycuda-2012.1 pycuda
-chown -R root.root pycuda
-cd pycuda
-</code>
-==== Compilation et installation ====
-<code>
-export PATH=$PATH:/opt/cuda/bin
-export PYCUDA=$PWD
-# On 2011-12-12, Andreas Klockner has corrected !
-# On 2011-12-08, PyCUDA needs a slightly patch to compile
-#cd src/cpp
-#wget http://www.cbp.ens-lyon.fr/emmanuel.quemener/software/GPU/patch-cuda.hpp
-#patch src/cuda/cuda.hpp patch-cuda.hpp
-#cd ../..
-# Sorry, I don't understand why diff -u/patch -p3 don't work on this tiny patch !
-# Configuration
-export CUDA_ROOT=/opt/cuda
-#./configure.py --cuda-enable-gl --no-use-shipped-boost --cudadrv-lib-dir=/opt/cuda/lib64 --cuda-root=/opt/cuda --cuda-inc-dir=/opt/cuda/include/ --boost-inc-dir=/usr/include --boost-lib-dir=/usr/lib --boost-python-libname=boost_python-py26 --boost-thread-libname=boost_python-mt-py26 --boost-compiler=/opt/cuda/bin/nvcc
-./configure.py --cuda-enable-gl --no-use-shipped-boost
-# Compilation
-make
-# Installation
-make install
-#
-python setup.py build
-python setup.py install
-</code>
-==== Exécution des tests d'intégration ====
-<code>
-cd $PYCUDA/test
-</code>
-Premier exemple : ''python test_cumath.py'' donne<code>
-============================= test session starts ==============================
-platform linux2 -- Python 2.6.6 -- pytest-2.2.3
-collected 20 items
-test_cumath.py ....................
-========================== 20 passed in 37.14 seconds ==========================
-</code>
-Deuxième exemple : ''python test_driver.py'' donne<code>
-============================= test session starts ==============================
-platform linux2 -- Python 2.6.6 -- pytest-2.2.3
-collected 21 items
-test_driver.py .....................
-========================== 21 passed in 13.75 seconds ==========================
-</code>
-Troisième exemple : ''python test_gpuarray.py'' donne <code>
-============================= test session starts ==============================
-platform linux2 -- Python 2.6.6 -- pytest-2.2.3
-collected 45 items
-test_gpuarray.py .............................................
-========================= 45 passed in 129.98 seconds ==========================
-</code>
-==== Exécution des exemples ====
-<code>
-cd $PYCUDA/examples
-python download-examples-from-wiki.py
-</code>
-===== Installation de PyOpenCL  =====
-Téléchargement des sources sur : http://mathema.tician.de/software/pyopencl
-==== Préparation de la compilation ====
-<code>apt-get install libboost-thread-dev</code>
-Au 20 juin 2012, la version courante est la ''2012.1'' :
-<code>cd /opt
-git clone http://git.tiker.net/trees/pyopencl.git
-cd pyopencl
-git submodule init
-git submodule update
-</code>
-<code>
-cd /root
-wget http://pypi.python.org/packages/source/p/pyopencl/pyopencl-2012.1.tar.gz#md5=e6ae70d89d086af4636e4fbb2c806368
-cd /opt
-tar xzf /root/pyopencl-2012.1.tar.gz
-ln -s pyopencl-2012.1 pyopencl
-cd pyopencl
-</code>
-==== Compilation et installation de PyOpenCL ====
-Avec l'installation des librairies Cuda comme présentée ci-dessus, la compilation se prépare de la façon suivante :
-<code>./configure.py --boost-inc-dir=/usr/include --boost-lib-dir=/usr/lib  --boost-python-libname=boost_python-mt-py26 --cl-inc-dir=/opt/cuda/include/ --cl-lib-dir=/usr/lib/ --boost-compiler=/opt/cuda/bin/nvcc
-make
-make install
-python setup.py build
-python setup.py install
-</code>
-==== Exécution des exemples ====
-<code>
-cd examples
-python benchmark-all.py
-</code>
-Sur une carte Quadro 4000 (et un Dell Precision 7500):<code>
-===============================================================
-('Platform name:', 'NVIDIA CUDA')
-('Platform profile:', 'FULL_PROFILE')
-('Platform vendor:', 'NVIDIA Corporation')
-('Platform version:', 'OpenCL 1.1 CUDA 4.1.1')
----------------------------------------------------------------
-('Device name:', 'Quadro 4000')
-('Device type:', 'GPU')
-('Device memory: ', 2047, 'MB')
-('Device max clock speed:', 950, 'MHz')
-('Device compute units:', 8)
-Execution time of test: 0.000847584 s
-Results OK
-</code>
-Sur une carte Quadro 2000 (et un Dell Precision M4600):<code>
-('Execution time of test without OpenCL: ', 7.520247220993042, 's')
-===============================================================
-('Platform name:', 'AMD Accelerated Parallel Processing')
-('Platform profile:', 'FULL_PROFILE')
-('Platform vendor:', 'Advanced Micro Devices, Inc.')
-('Platform version:', 'OpenCL 1.1 AMD-APP (831.4)')
----------------------------------------------------------------
-('Device name:', 'Intel(R) Core(TM) i7-2860QM CPU @ 2.50GHz')
-('Device type:', 'CPU')
-('Device memory: ', 16042, 'MB')
-('Device max clock speed:', 800, 'MHz')
-('Device compute units:', 4)
-/usr/local/lib/python2.6/dist-packages/pyopencl-2012.1-py2.6-linux-x86_64.egg/pyopencl/__init__.py:36: CompilerWarning: Non-empty compiler output encountered. Set the environment variable PYOPENCL_COMPILER_OUTPUT=1 to see more.
-  "to see more.", CompilerWarning)
-Execution time of test: 0.00134103 s
-Results OK
-===============================================================
-('Platform name:', 'NVIDIA CUDA')
-('Platform profile:', 'FULL_PROFILE')
-('Platform vendor:', 'NVIDIA Corporation')
-('Platform version:', 'OpenCL 1.1 CUDA 4.2.1')
----------------------------------------------------------------
-('Device name:', 'Quadro 2000M')
-('Device type:', 'GPU')
-('Device memory: ', 2047, 'MB')
-('Device max clock speed:', 1100, 'MHz')
-('Device compute units:', 4)
-Execution time of test: 0.00202246 s
-Results OK
-</code>
-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

developpement/activites/integration/cuda4squeeze.txt · Dernière modification: 2015/01/07 10:04 (modification externe)

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