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comment installer le toolkit NVIDIA (à l'aide du gestionnaire de paquets, impossible de donner un nom de fichier .deb)

J'utilise Ubuntu 14.04 LTS et j'utilise NVIDIA et CUDA depuis des mois. Ce matin, après la mise à jour d'ubuntu, j'obtiens l'erreur 'CUDA not found'. Ah, j'ai installé la trousse à outils NVIDA, le pilote et CUDA plusieurs fois sur cette machine à l'aide du fichier .run. Après avoir relu le document "Guide d'utilisation de NVIDIA CUDA pour Linux", j'ai décidé d'essayer d'installer le gestionnaire de paquets afin de désinstaller les fichiers d'installation .run précédents, comme indiqué dans le document. Le manuel dit que je devrais d'abord donner cette commande.

Sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_<architecture>.deb

mais je ne sais pas comment remplacer les distroversion et architecture.
Voir le résultat uname et lsb_release.

ckim@abnc:~$ uname -a
Linux abnc 4.4.0-34-generic #53~14.04.1-Ubuntu SMP Wed Jul 27 16:56:40 UTC 2016 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

ckim@abnc:~$ lsb_release -a
No LSB modules are available.
Distributor ID: Ubuntu
Description:    Ubuntu 14.04.5 LTS
Release:    14.04
Codename:   trusty

J'ai essayé Sudo dpkg -i cuda-repo-14.04_7.5_x86_64.deb mais je n'ai pas fonctionné. Quelle devrait être la commande? (J'ai essayé AMD64 au lieu de x86_64 en vain). De http://www.r-tutor.com/gpu-computing/cuda-installation/cuda7.5-ubunt , je suppose que c'est Sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404_7.5-18_x86_64.deb mais il a également échoué. (J'ai déjà installé cuda7.5-18 en utilisant le fichier .run)

EDIT: Le problème était que je n’avais pas téléchargé le fichier .deb réel comme indiqué dans l’étape de pré-installation du document. Voir les commentaires ci-dessous. Pour l'installation du fichier .run, voir la réponse de @Terrance.

aptnvidiapackage-managementcuda
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Chan Kim

Pour installer le fichier DEB, vous devez le télécharger réellement. Le guide contient un lien vers le site de téléchargement CUDA: http://developer.nvidia.com/cuda-downloads

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TheWanderer

Ce qui suit est quelque chose que j'ai fait récemment, alors j'espère que cela pourra vous aider.

Les pilotes NVIDIA-370 qui se trouvent dans le graphics-drivers ppa ont en réalité la bibliothèque CUDA.

Premièrement, configurez le graphics-drivers _ppa:

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

Puis mettez à jour et installez les pilotes:

Sudo apt update
Sudo apt install nvidia-370

Allez dans votre dossier ~/Downloads/, puis téléchargez le package cuda run:

cd ~/Downloads
wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/prod/local_installers/cuda_8.0.44_linux-run

Renommez le nouveau fichier téléchargé:

mv cuda_8.0.44_linux-run cuda_8.0.44_linux.run

Créez ensuite un répertoire avec lequel travailler pour la boîte à outils cuda:

mkdir ~/Downloads/nvidia_installers

Extrayez ensuite les différentes parties du programme d’installation dans le dossier (le nom de répertoire doit être complet):

sh cuda_8.0.44_linux.run -extract=/home/<username>/Downloads/nvidia_installers/

Allez dans le dossier nvidia:

cd nvidia_installers/

Installez les exemples et le runtime:

Sudo sh cuda-linux64-rel-8.0.44-21122537.run
Sudo sh cuda-samples-linux-8.0.44-21122537.run

Vous n'avez pas besoin des pilotes car ils sont déjà installés.

Ensuite, pour tester votre installation, allez à:

cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery

Modifier tous les fichiers appartenant à vous:

Sudo chown $USER:$USER *

Puis lancez make pour compiler le deviceQuery:

Sudo make

Ensuite, vous devriez pouvoir lancer le deviceQuery pour vous montrer les informations:

terrance@terrance-ubuntu:/usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery$ ./deviceQuery 
./deviceQuery Starting...

 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "GeForce GTX 560 Ti"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          8.0 / 8.0
  CUDA Capability Major/Minor version number:    2.1
  Total amount of global memory:                 959 MBytes (1005387776 bytes)
  ( 8) Multiprocessors, ( 48) CUDA Cores/MP:     384 CUDA Cores
  GPU Max Clock rate:                            1700 MHz (1.70 GHz)
  Memory Clock rate:                             2100 Mhz
  Memory Bus Width:                              256-bit
  L2 Cache Size:                                 524288 bytes
  Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)         1D=(65536), 2D=(65536, 65535), 3D=(2048, 2048, 2048)
  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: 32768
  Warp size:                                     32
  Maximum number of threads per multiprocessor:  1536
  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): (65535, 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 / 2 / 0
  Compute Mode:
     < Default (multiple Host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 8.0, CUDA Runtime Version = 8.0, NumDevs = 1, Device0 = GeForce GTX 560 Ti
Result = PASS

J'espère que cela t'aides!

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Terrance