cuda

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cuda [2016/01/06 10:41] – créée gerardcuda [2017/08/25 09:56] (Version actuelle) – modification externe 127.0.0.1
Ligne 1: Ligne 1:
 **cuda** **cuda**
 +
 +====== pycuda ======
 +  * voir [[http://wiki.tiker.net/PyCuda/Installation/Linux/Ubuntu]]
 +  * me suis aussi inspiré de [[https://wiki.calculquebec.ca/w/Python/fr]]
 +<Code>
 +tar xzf Downloads/pycuda-2015.1.3.tar.gz
 +cd pycuda-2015.1.3/
 +export PATH=/local/apps/cuda-7.5/bin:$PATH
 +export LD_LIBRARY_PATH=/local/apps/cuda-7.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
 +./configure.py --python-exe=/usr/bin/python3 --cuda-root=/local/apps/cuda-7.5 --cudadrv-lib-dir=/usr/lib/x86_64-linux-gnu --boost-inc-dir=/usr/include --boost-lib-dir=/usr/lib --boost-python-libname=boost_python-py34 --boost-thread-libname=boost_thread --no-use-shipped-boost
 +</Code>
 +erreur:
 +<Code>
 +ImportError: No module named 'setuptools'
 +<Code>
 +résolu en installant:
 +<Code>
 +apt-get install python3-setuptools
 +</Code>
 +ppuis:
 +<Code>
 +ImportError: No module named 'numpy'
 +
 +# apt-get install python3-scipy
 +Reading package lists... Done
 +Building dependency tree
 +Reading state information... Done
 +The following extra packages will be installed:
 +  python3-decorator python3-numpy
 +  
 +</Code>
 +plus
 +<Code>
 +apt-get install libpython3.4-dev
 +</Code>
 +une fois fait, on va installer dans un virtualenv pour ne pas toucher aux fichiers système:
 +  * on ajoute un alias dans .bashrc pour que python lance python3
 +
 +===== venv python3 =====
 +
 +  * on crée le venv en python3
 +
 +<Code>
 +pyvenv-3.4 env_pycuda
 +</Code>
 +qui crée le dossier env_pycuda, et on l'active
 +<Code>
 +source ~/env_pycuda/bin/activate
 +</Code>
 +dans ce venv, il faut ajouter numpy:
 +<Code>
 +pip install numpy
 +</Code>
 +et enfin:
 +<Code>
 +export PATH=/local/apps/cuda-7.5/bin:$PATH
 +export LD_LIBRARY_PATH=/local/apps/cuda-7.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
 +python setup.py install
 +</Code>
 +ce qui donne:
 +<Code>
 +$ pip list
 +appdirs (1.4.0)
 +decorator (4.0.6)
 +numpy (1.10.4)
 +pip (1.5.4)
 +py (1.4.31)
 +pycuda (2015.1.3)
 +pytest (2.8.7)
 +pytools (2016.1)
 +setuptools (3.3)
 +six (1.10.0)
 +</Code>
 +on récupère les examples dans le dossier:
 +<Code>
 +./pycuda-2015.1.3/examples/download-examples-from-wiki.py
 +</Code>
 +les exemples sont dans le dossier wiki-examples/
 +
 +===== avec python2 =====
 +<Code>
 +virtualenv env_pycuda_py2
 +source env_pycuda_py2/bin/activate
 +pip install numpy
 +cd pycuda-2015.1.3/
 +rm siteconf.py
 +
 +./configure.py --cuda-root=/local/apps/cuda-7.5/ --cudadrv-lib-dir=/usr/lib/x86_64-linux-gnu --boost-inc-dir=/usr/include --boost-lib-dir=/usr/lib --boost-python-libname=boost_python --boost-thread-libname=boost_thread --no-use-shipped-boost
 +
 +python setup.py install
 +
 +pip install .
 +</Code>
 +et on vérifie:
 +<Code>
 +pip list
 +appdirs (1.4.0)
 +argparse (1.2.1)
 +decorator (4.0.6)
 +numpy (1.10.4)
 +pip (1.5.4)
 +py (1.4.31)
 +pycuda (2015.1.3)
 +pytest (2.8.7)
 +pytools (2016.1)
 +setuptools (2.2)
 +six (1.10.0)
 +wsgiref (0.1.2)
 +</Code>
  
 ====== Utilisation ====== ====== Utilisation ======
 <Code> <Code>
-export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH +export PATH=/local/apps/cuda-7.5/bin:$PATH 
-export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH+export LD_LIBRARY_PATH=/local/apps/cuda-7.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
 </Code> </Code>
  
 les exemples sont dans /local/admin1/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples/ les exemples sont dans /local/admin1/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples/
 +  * pour les recopier: ''sh cuda-install-samples-7.5.sh ~''
   * Exemple avec nbody:   * Exemple avec nbody:
 <Code> <Code>
Ligne 20: Ligne 130:
 = 404.929 single-precision GFLOP/s at 20 flops per interaction = 404.929 single-precision GFLOP/s at 20 flops per interaction
 </Code> </Code>
 +====== carte K620 sur Dell 7100 ======
 +dans le dossier ~/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples/1_Utilities/
 +<Code>
 +./deviceQuery Starting...
 +
 + CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
 +
 +Detected 1 CUDA Capable device(s)
 +
 +Device 0: "Quadro K620"
 +  CUDA Driver Version / Runtime Version          7.5 / 7.5
 +  CUDA Capability Major/Minor version number:    5.0
 +  Total amount of global memory:                 2047 MBytes (2146762752 bytes)
 +  ( 3) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP:     384 CUDA Cores
 +  GPU Max Clock rate:                            1124 MHz (1.12 GHz)
 +  Memory Clock rate:                             900 Mhz
 +  Memory Bus Width:                              128-bit
 +  L2 Cache Size:                                 2097152 bytes
 +  Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)         1D=(65536), 2D=(65536, 65536), 3D=(4096, 4096, 4096)
 +  Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers  1D=(16384), 2048 layers
 +  Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers  2D=(16384, 16384), 2048 layers
 +  Total amount of constant memory:               65536 bytes
 +  Total amount of shared memory per block:       49152 bytes
 +  Total number of registers available per block: 65536
 +  Warp size:                                     32
 +  Maximum number of threads per multiprocessor:  2048
 +  Maximum number of threads per block:           1024
 +  Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
 +  Max dimension size of a grid size    (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)
 +  Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes
 +  Texture alignment:                             512 bytes
 +  Concurrent copy and kernel execution:          Yes with 1 copy engine(s)
 +  Run time limit on kernels:                     Yes
 +  Integrated GPU sharing Host Memory:            No
 +  Support host page-locked memory mapping:       Yes
 +  Alignment requirement for Surfaces:            Yes
 +  Device has ECC support:                        Disabled
 +  Device supports Unified Addressing (UVA):      Yes
 +  Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID:   0 / 1 / 0
 +  Compute Mode:
 +     < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >
 +
 +deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 7.5, CUDA Runtime Version = 7.5, NumDevs = 1, Device0 = Quadro K620
 +Result = PASS
 +</Code>
 +
 +<Code>
 +[CUDA Bandwidth Test] - Starting...
 +Running on...
 +
 + Device 0: Quadro K620
 + Quick Mode
 +
 + Host to Device Bandwidth, 1 Device(s)
 + PINNED Memory Transfers
 +   Transfer Size (Bytes)        Bandwidth(MB/s)
 +   33554432                     6417.3
 +
 + Device to Host Bandwidth, 1 Device(s)
 + PINNED Memory Transfers
 +   Transfer Size (Bytes)        Bandwidth(MB/s)
 +   33554432                     6471.0
 +
 + Device to Device Bandwidth, 1 Device(s)
 + PINNED Memory Transfers
 +   Transfer Size (Bytes)        Bandwidth(MB/s)
 +   33554432                     26349.3
 +
 +Result = PASS
 +
 +NOTE: The CUDA Samples are not meant for performance measurements. Results may vary when GPU Boost is enabled.
 +</Code>
 +
 +====== Installation ======
  • cuda.1452073290.txt.gz
  • Dernière modification : 2017/08/25 09:55
  • (modification externe)