Лучший дистрибутив Linux для разработки cuda [закрыто]

8

Может кто-нибудь предложить лучший дистрибутив Linux для разработки CUDA. Причина, по которой я спрашиваю, состоит в том, что я попытался установить последнюю версию cuda SDK в Fedora 12, и это стало настоящей болью в шее. У меня ушло 8 часов, чтобы удалить драйвер nouveau и установить драйвер nvidia. После этого ОС каким-то образом решает поднять и взорвать файл / var / log / message до 9 ГБ и поглотить все оставшееся место со странными ошибками. Я даже не понимаю, что произошло дальше, но мои диски Nvidia больше не работают. Пожалуйста, не зажигайте меня, я НЕ фанат Windows или что-то в этом роде. Я использую Linux с 2002 года, и мне действительно нравится. Это просто мой личный опыт. Было бы очень полезно для положительных предложений. Фанбои, пожалуйста, оставайтесь в стороне.

Заранее спасибо.

linux cuda 0fnt
источник
Проблема с запросом «лучшего x для y» заключается в том, что у каждого человека будет свое мнение, которое в конечном итоге может сбить вас с толку.
Сатьяджит Бхат
Когда я имел в виду лучшее, я имел в виду, исходя из количества усилий, необходимых для начала работы. Я достаточно опытный в оболочке Linux. Тем не менее, я не особо
стараюсь
Не буду отвечать, так как это анекдотично, но у меня был такой же опыт установки драйверов nvidia на Ubuntu 10.04. Нужно было занести в черный список несколько модулей nouveau и framebuffer, и нужно было указать версию ядра, чтобы установить драйверы nvidia. После установки CUDA достаточно прост и работает как шарм.
Фидели

Ответы:

3

Я бы использовал Arch Linux, так как он поставляется с самой последней версией, и вы можете установить CUDA-SDK / все, что вам нужно, непосредственно из AUR. (Также драйвер NVidia непосредственно доступен в репозитории.) Но да, вы можете использовать все, что угодно, если создаете среду.

Возможно, Fedora также подходит для работы с самыми последними материалами.

апаш
источник
2

Я использовал OpenSuse, и он работал довольно гладко и был прост в настройке. дополнительное преимущество заключается в том, что OpenSuse - это довольно приятная среда рабочего стола с хорошими инструментами управления пакетами, которые не страдают от ограниченной функциональности, такой как чрезмерная простота в Ubuntu (и коричневый - правда?).

на окнах сейчас, так что я могу использовать его для игр, когда я не развиваюсь. но я могу сказать, что для разработки cuda открытое использование работало отлично.

happyjack27
источник
1

Я склонен думать, что лучшим дистрибутивом для такого рода вещей является тот, который используют разработчики этого продукта: любые инструкции и загрузки с большей вероятностью будут работать в том дистрибутиве, для которого они были написаны, чем в любом другом.

Просматривая веб-сайт CUDA, я попытался бы получить один из этих дистрибутивов - включая указанную версию. Конечно, когда вы хотите установить более новую версию чего-то, вы попадаете в совершенно новый мир боли ...

Нил
источник
1

Отказ от ответственности: вам может не понравиться этот ответ ...

У меня есть система с двойной загрузкой. Я использую KUbuntu-10.04 amd64 в качестве основной операционной системы. Я бы хотел, чтобы у него был gcc 4.5, потому что я хочу OpenMP 3.0, но в остальном ... Я установил CUDA 3.1, CUDA 3.2 и последние версии драйверов (260.24). У меня не было проблем с установкой драйверов или CUDA. Я также использую nvidia-smi и следующий скрипт под названием «cuda», который я поместил /etc/init.d/и запускаю на всех уровнях выполнения:

#!/bin/bash

/sbin/modprobe nvidia

if [ "$?" -eq 0 ]; then

# Count the number of NVIDIA controllers found.
N3D=`lspci | grep -i NVIDIA | grep "3D controller" | wc -l`
NVGA=`lspci | grep -i NVIDIA | grep "VGA compatible controller" | wc -l`

N=`expr $N3D + $NVGA - 1`
for i in `seq 0 $N`; do
mknod -m 666 /dev/nvidia$i c 195 $i;
done

mknod -m 666 /dev/nvidiactl c 195 255

else
exit 1
fi

nvidia-smi --loop-continuously --interval=60 --filename=/var/log/nvidia-smi.log &
nvidia-smi -g 0 -c 2
nvidia-smi -g 1 -c 1
nvidia-smi -g 2 -c 1

Примечание: у меня есть три карты, одна предназначена для отображения, а две - для вычислений CUDA.

Теперь, когда я сказал, что в настоящее время единственным минимально хорошим профилированием CUDA, которое я нашел, является nSight, который работает только на Windows 7 или Vista с VS 2005 или 2008 - они утверждают, что он работает на VS 2010 ... riiight. Я спрашивал об этом здесь . Из ваших других вопросов следует, что у вас есть доступ к VS 2010 на Win 7. Я бы порекомендовал сейчас работать с VS 2008 (если это возможно) с nSight 1.5 до тех пор, пока nVidia не получит ошибки из нового набора настроек сборки. Если вы являетесь студентом или пользователем малого бизнеса, вы можете получить бесплатную копию VS 2005 или 2008 в DreamSpark или BizSpark соответственно.

Я также спросил о визуализации Win 7, чтобы мне не нужно было перезагружаться, но я могу опубликовать только одну ссылку (так как у меня еще нет 10 баллов), поэтому я добавлю ее в комментарий. У меня также нет опыта еще с запуском CUDA под визуализированных ОС.

пс. Если, как и я, вы выполняете параллельные вычисления как в CUDA, так и в OpenMP, вы можете рассмотреть любой из вариантов Ubuntu 10.10, который был выпущен вчера (RC) и через неделю станет стабильным. Ubuntu 10.10 имеет опцию интеграции gcc 4.5.

М. Тиббитс
источник
1

Мне нравится Scientific Linux , основанный на RHEL, для подкладки научной базы. Для новых пользователей, чтобы избежать неприятностей с nouveau, я бы остановился на серии 5.x. В противном случае для 6.x обязательно установите репозиторий ElRepo и черный список nouveau. При обновлении драйвер будет автоматически перекомпилирован.

kalloyd
источник
Почему ElRepo полезен для CUDA на RHEL 6.x?
Кристиан Гудон