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 64 bits et 32 bits

  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

• la boîte à outils : la version 4.2.9 pour 64 bits et 32 bits

  # 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

• les exemples (?) : version 4.2.9

  wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/4_2/rel/sdk/gpucomputingsdk_4.2.9_linux.run

Pour commencer, installation et configuration minimale :

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

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 :

  sh /root/NVIDIA-Linux-x86_64-295.59.run -a -d -kernel-name=$(uname -r)

• dans sa version 32 bits :

  sh /root/NVIDIA-Linux-x86-295.59.run -a -d -kernel-name=$(uname -r)

  .

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 :

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

Ensuite, même lancement de l'installation des exemples, pour une installation du SDK dans /opt :

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

Enfin, la compilation des exemples : d'abord ceux de Cuda, ensuite les exemples OpenCL :

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

Téléchargement des sources sur : http://mathema.tician.de/software/pycuda

apt-get install git libboost-python1.42-dev libboost-thread1.42-dev libboost1.42-all-dev libboost1.42-dev python-setuptools

Directement en téléchargeant par Git

cd /opt
git clone http://git.tiker.net/trees/pycuda.git
cd pycuda
git submodule init
git submodule update

En récupérant l'archive

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

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

cd $PYCUDA/test

Premier exemple : python test_cumath.py donne

============================= 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 ==========================

Deuxième exemple : python test_driver.py donne

============================= 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 ==========================

Troisième exemple : python test_gpuarray.py donne

============================= 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 ==========================

cd $PYCUDA/examples
python download-examples-from-wiki.py

Téléchargement des sources sur : http://mathema.tician.de/software/pyopencl

apt-get install libboost-thread-dev

Au 20 juin 2012, la version courante est la 2012.1 :

cd /opt
git clone http://git.tiker.net/trees/pyopencl.git
cd pyopencl
git submodule init
git submodule update

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

Avec l'installation des librairies Cuda comme présentée ci-dessus, la compilation se prépare de la façon suivante :

./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

cd examples
python benchmark-all.py 

Sur une carte Quadro 4000 (et un Dell Precision 7500):

===============================================================
('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

Sur une carte Quadro 2000 (et un Dell Precision M4600):

('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

Vous aurez noter que l'installation préalable d'un SDK AMD a permis de disposer d'un support OpenCL sur le processeur.

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