Deepin15 4 下 CUDA 配置方法

deepin15.4不僅漂亮而且執行流暢，吸引了大批linuxer，其中也不乏搞cuda的小夥伴。但是有不少童鞋在deepin15.4下配置cuda遇到了困難，所以抽空寫個博文說一下我配置的方法。主要針對電腦是intel 核顯，nvidia顯示卡，需要執行cuda,並且有雙顯示卡熱切換需求的小朋友。

先說一下我電腦的配置吧，大家的硬體環境不一樣，我也沒法一一測試。

安裝nvidia-bumblebee，實現雙顯示卡切換

對於筆記本使用者來說，一直開著獨顯的話發熱量會明顯增大，並且耗電也會變快，所以需要安裝bumblebee來切換顯示卡，平時只用核顯就足夠了，需要執行cuda或者玩遊戲的話才開啟獨顯。

安裝cuda開發工具

cuda在linux下的開發工具基本上夠用了，有基於eclipse 的nsight，有visual profiler效能分析工具，還有pycuda庫實現對python運算的加速。但是我以前在deepin上面嘗試安裝官方的.run包，均以失敗告終，很容易把電腦搞崩潰。最近終於找到了從軟體源直接安裝cuda的方法。

安裝nvidia-bumblebee

sudo apt update

sudo apt install bumblebee bumblebee-nvidia nvidia-smi

不用管nouveau驅動，系統會自己遮蔽掉。

然後重啟

sudo reboot

nvidia-smi

optirun nvidia-smi

安裝cuda開發工具

首先安裝配置g++,gcc

因為cuda版本原因，cuda8之前都只支援g++-4.8,gcc-4.8

所以gcc需要降級

sudo apt install g++-4.8 gcc-4.8

cd /usr/bin

sudo rm gcc g++
sudo ln -s g++-4.8 g++
sudo ln -s gcc-4.8 gcc
sudo apt install nvidia-cuda

-dev nvidia-cuda
-toolkit nvidia-nsight nvidia-visual
-profiler

安裝pycuda擴充套件

sudo apt install python-pycuda

from __future__ import print_function

from __future__ import absolute_import
import pycuda.autoinit
import pycuda.gpuarray as gpuarray
import pycuda.driver as cuda
import numpy
import time
free_bytes, total_bytes = cuda.mem_get_info()
exp = 10
while
true:
fill_floats = free_bytes / 4 - (1
raise runtimeerror("couldn't find allocatable size")
try:
print("alloc", fill_floats)
ary = gpuarray.empty((fill_floats,), dtype=numpy.float32)
break
except:
pass
exp += 1
ary.fill(float("nan"))
print("filled %d out of %d bytes with nans" % (fill_floats*4, free_bytes))
time.sleep(10)

然後

optirun python

				
Deepin15 4 下 CUDA 配置方法
先說一下我電腦的配置吧，大家的硬體環境不一樣，我也沒法一一測試。安裝nvidia bumblebee，實現雙顯示卡切換 對於筆記本使用者來說，一直開著獨顯的話發熱量會明顯增大，並且耗電也會變快，所以需要安裝bumblebee來切換顯示卡，平時只用核顯就足夠了，需要執行cuda或者玩遊戲的話才開啟獨顯...
				
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