Comment installer la boîte à outils NVIDIA CUDA le 18.04 avec Coffee Lake - est-elle prise en charge?

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J'adore l'installation de 18.04 et je travaille aussi beaucoup avec blender3d. J'ai besoin de la boîte à outils CUDA pour effectuer un rendu avec mon GPU au lieu de mon CPU.

J'ai lu qu'il est essentiel que j'obtienne la bonne boîte à outils ou que je puisse avoir des problèmes assez graves. Je veux juste confirmer qu'il est disponible pour Ubuntu 18.04.

Aussi, où l'obtenir et confirmer que c'est la bonne?

Je vous remercie

nvidia  18.04  cuda  opencl 
— grande fiction
source

Réponses:

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Il semble que le CUDA 9.1soit actuellement dans les dépôts officiels 18.04. Exécutez ce qui suit à partir d'une fenêtre de terminal:

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

Une fois installé, exécutez nvcc -Vpour confirmer. Vous devriez voir quelque chose de similaire à ceci:

terrance@terrance-ubuntu:~$ nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Nov__3_21:07:56_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.1, V9.1.85

La boîte à outils installe également les pilotes et le support nécessaires pour OpenCL. Installez-le clinfoet exécutez-le pour voir:

sudo apt install clinfo

Ensuite, vous devriez obtenir quelque chose de semblable au suivant:

terrance@terrance-ubuntu:~$ clinfo
Number of platforms                               1
  Platform Name                                   NVIDIA CUDA
  Platform Vendor                                 NVIDIA Corporation
  Platform Version                                OpenCL 1.2 CUDA 9.2.101
  Platform Profile                                FULL_PROFILE
  Platform Extensions                             cl_khr_global_int32_base_atomics cl_khr_global_int32_extended_atomics cl_khr_local_int32_base_atomics cl_khr_local_int32_extended_atomics cl_khr_fp64 cl_khr_byte_addressable_store cl_khr_icd cl_khr_gl_sharing cl_nv_compiler_options cl_nv_device_attribute_query cl_nv_pragma_unroll cl_nv_copy_opts cl_nv_create_buffer
  Platform Extensions function suffix             NV

  Platform Name                                   NVIDIA CUDA
Number of devices                                 1
  Device Name                                     GeForce GTX 760
  Device Vendor                                   NVIDIA Corporation
  Device Vendor ID                                0x10de
  Device Version                                  OpenCL 1.2 CUDA
  Driver Version                                  396.24
  Device OpenCL C Version                         OpenCL C 1.2 
  Device Type                                     GPU
  Device Topology (NV)                            PCI-E, 02:00.0
  Device Profile                                  FULL_PROFILE
  Device Available                                Yes
  Compiler Available                              Yes
  Linker Available                                Yes
  Max compute units                               6
  Max clock frequency                             1032MHz
  Compute Capability (NV)                         3.0
  Device Partition                                (core)
    Max number of sub-devices                     1
    Supported partition types                     None
  Max work item dimensions                        3
  Max work item sizes                             1024x1024x64
  Max work group size                             1024
  Preferred work group size multiple              32
  Warp size (NV)                                  32
  Preferred / native vector sizes                 
    char                                                 1 / 1       
    short                                                1 / 1       
    int                                                  1 / 1       
    long                                                 1 / 1       
    half                                                 0 / 0        (n/a)
    float                                                1 / 1       
    double                                               1 / 1        (cl_khr_fp64)
  Half-precision Floating-point support           (n/a)
  Single-precision Floating-point support         (core)
    Denormals                                     Yes
    Infinity and NANs                             Yes
    Round to nearest                              Yes
    Round to zero                                 Yes
    Round to infinity                             Yes
    IEEE754-2008 fused multiply-add               Yes
    Support is emulated in software               No
    Correctly-rounded divide and sqrt operations  Yes
  Double-precision Floating-point support         (cl_khr_fp64)
    Denormals                                     Yes
    Infinity and NANs                             Yes
    Round to nearest                              Yes
    Round to zero                                 Yes
    Round to infinity                             Yes
    IEEE754-2008 fused multiply-add               Yes
    Support is emulated in software               No
  Address bits                                    64, Little-Endian
  Global memory size                              2095710208 (1.952GiB)
  Error Correction support                        No
  Max memory allocation                           523927552 (499.7MiB)
  Unified memory for Host and Device              No
  Integrated memory (NV)                          No
  Minimum alignment for any data type             128 bytes
  Alignment of base address                       4096 bits (512 bytes)
  Global Memory cache type                        Read/Write
  Global Memory cache size                        98304 (96KiB)
  Global Memory cache line size                   128 bytes
  Image support                                   Yes
    Max number of samplers per kernel             32
    Max size for 1D images from buffer            134217728 pixels
    Max 1D or 2D image array size                 2048 images
    Max 2D image size                             16384x16384 pixels
    Max 3D image size                             4096x4096x4096 pixels
    Max number of read image args                 256
    Max number of write image args                16
  Local memory type                               Local
  Local memory size                               49152 (48KiB)
  Registers per block (NV)                        65536
  Max number of constant args                     9
  Max constant buffer size                        65536 (64KiB)
  Max size of kernel argument                     4352 (4.25KiB)
  Queue properties                                
    Out-of-order execution                        Yes
    Profiling                                     Yes
  Prefer user sync for interop                    No
  Profiling timer resolution                      1000ns
  Execution capabilities                          
    Run OpenCL kernels                            Yes
    Run native kernels                            No
    Kernel execution timeout (NV)                 Yes
  Concurrent copy and kernel execution (NV)       Yes
    Number of async copy engines                  1
  printf() buffer size                            1048576 (1024KiB)
  Built-in kernels                                
  Device Extensions                               cl_khr_global_int32_base_atomics cl_khr_global_int32_extended_atomics cl_khr_local_int32_base_atomics cl_khr_local_int32_extended_atomics cl_khr_fp64 cl_khr_byte_addressable_store cl_khr_icd cl_khr_gl_sharing cl_nv_compiler_options cl_nv_device_attribute_query cl_nv_pragma_unroll cl_nv_copy_opts cl_nv_create_buffer

NULL platform behavior
  clGetPlatformInfo(NULL, CL_PLATFORM_NAME, ...)  NVIDIA CUDA
  clGetDeviceIDs(NULL, CL_DEVICE_TYPE_ALL, ...)   Success [NV]
  clCreateContext(NULL, ...) [default]            Success [NV]
  clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_DEFAULT)  No platform
  clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_CPU)  No devices found in platform
  clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_GPU)  No platform
  clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_ACCELERATOR)  No devices found in platform
  clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_CUSTOM)  Invalid device type for platform
  clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_ALL)  No platform

ICD loader properties
  ICD loader Name                                 OpenCL ICD Loader
  ICD loader Vendor                               OCL Icd free software
  ICD loader Version                              2.2.11
  ICD loader Profile                              OpenCL 2.1

Pour installer les pilotes graphiques NVIDIA dans 18.04LTS, suivez les étapes ci-dessous:

Dans une fenêtre de terminal, saisissez:

sudo apt-add-repository ppa:graphics-drivers/ppa

Exécutez ensuite la mise à jour:

sudo apt update

Installez ensuite le pilote graphique:

sudo apt install nvidia-driver-396

Après un redémarrage, vous pouvez exécuter nvidia-smipour voir s'il est installé:

terrance@terrance-ubuntu:~$ nvidia-smi
Wed May  2 22:38:14 2018       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 396.24                 Driver Version: 396.24                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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 GTX 760     Off  | 00000000:02:00.0 N/A |                  N/A |
| 49%   51C    P0    N/A /  N/A |    262MiB /  1998MiB |     N/A      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0                    Not Supported                                       |
+-----------------------------------------------------------------------------+

J'espère que cela t'aides!

— Terrance
source
Toujours pas de chance de voir le GPU dans Blender après l'installation de la boîte à outils cuda - La boîte à outils pour cuda s'est installée exactement comme vous l'aviez dit ci-dessus, et a pu le confirmer via nvcc -VI est très nouveau pour ubuntu, donc je ne sais pas si j'utilise mon pilote graphique 1080ti Est-il possible que ma machine utilise un pilote vidéo générique? Comment puis-je trouver ces informations et s'il utilise un pilote générique, alors comment installer le dernier pilote vidéo 1080ti? merci beaucoup
— greatfiction
@greatfiction Si vous voulez voir quels pilotes NVIDIA sont installés, exécutez à nvidia-smipartir d'une fenêtre de terminal.
— Terrance
Merci - je viens de le faire et c'était le résultat. Commande 'nvidia-smi' introuvable, mais peut être installée avec: sudo apt install nvidia-340 sudo apt install nvidia-utils-390
— greatfiction
@greatfiction En fait, permettez-moi de mettre à jour ma réponse pour que vous l'installiez à partir du graphics-driversppa
— Terrance
@greatfiction Modifié ma réponse pour l'installation du pilote graphique.
— Terrance
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J'ai réussi à installer CUDA sur mon ordinateur portable, mais j'ai été bloqué comme vous l'êtes jusqu'à ce que je rencontre le problème gcc-6. Donc, pour résumer:

  1. Installez le pilote propriétaire nvidia;
  2. Installez nvidia-settings, nvidia-prime et nvidia-cuda-toolkit à partir du référentiel Ubuntu.
  3. Vérifiez que CUDA est installé dans le terminal avec les commandes "nvcc --version" et / ou "nvidia-smi".
  4. Enfin, si vous ne voyez pas CUDA, vous devez vous assurer que vous utilisez gcc-6 au lieu de gcc-7 ou supérieur. J'ai trouvé la solution dans ce fil et ça marche.

1) installez gcc-6, g ++ - 6 (CUDA nécessite gcc-6!) 2) Dans / usr / bin en tant que root, supprimez ou renommez gcc, gcc-ar, gcc-nm, gcc-ranlib et g ++ (si c'est le cas existe), alors ln -s gcc-6 gcc; ln -s gcc-ar-6 gcc-ar; ln -s gcc-nm-6 gcc-nm; ln -s gcc-ranlib-6 gcc-ranlib; et ln -s g ++ - 6 g ++

— Christian Aubry
source
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