CUDA в Debian 9 - Где находится инструментарий?
Вы не упомянули, какую информацию вы хотите получить, но Linux переделал команду pmap из Solaris. Она не выводит точно такую же информацию, но результат сопоставим. Возможно, вы захотите проверить, реализовано ли в Linux больше различных команд p* из Solaris. Интересная psig не поддерживается в Linux.
По соображениям безопасности, специфическая информация в UNIX доступна только самому процессу, а то, что находится за его пределами, ограничено и обычно только для ps и подобных программ.
Обратите внимание, что общая философия UNIX заключалась в предоставлении специальной информации через функцию ioctl(), именно так работал /proc в его первой реализации в конце 1980-х годов. Каждый процесс представлял собой файл в /proc, и только иоктлы работали с этим файлом. Обратите внимание, что до появления /proc пользователи UNIX были вынуждены свободно читать память ядра для получения специальной информации, а так как блокировок не было, это могло привести к сбоям, когда, например, связанный процесс умирал или вытеснялся.
В 1980 году UNOS - первый клон UNIX - реализовал вызов getpsinfo() для команды ps. /proc можно рассматривать как лучшую реализацию абстрактного представления.
Примерно в середине 1990-х годов procfs-2 определил процесс как каталог, файлы внутри которого позволяют читать сложные двоичные данные (например, для /proc/ файл адресного пространства). Другие файлы внутри этого каталога содержат структурированные двоичные данные (определенные c stuctures), которые могут быть read() (например, /proc/ для использования ресурсов).
Linux не совместим с документами procfs и procfs2, имена путей отличаются и содержимое файлов отличается. /proc/в Linux явно противоречит документу AT&T procfs2.
Ну наконец-то я смог все установить и работает корректно. Я опубликую здесь полное руководство о том, как я это сделал для Debian 9:
1-й этап:
apt-get install nvidia-cuda-dev nvidia-cuda-toolkit nvidia-driver
Чтобы выполнить приведенную выше команду, вам следует проверить эту ссылку , чтобы получить более полное представление о том, как это сделать правильно для вашей платы.
Это было сказано,затем я загружаю следующий файл запуска CUDA 8.0
Мне тоже пришлось установить эти:
apt-get install libglu1-mesa libxi-dev libxmu-dev libglu1-mesa-dev
Затем мне пришлось включить инструментарий в $PATH, чтобы заставить его работать:
export PATH=$PATH:/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit
Тогда вы должны сделать это:
sh /home/username/Downloads/cuda_8.0.61_375.26_linux.run --tar mxvf
cp InstallUtils.pm /usr/lib/x86_64-linux-gnu/perl-base/
export $PERL5LIB
Теперь можно установить образцы:
sh /home/username/Downloads/cuda_8.0.61_375.26_linux.run
Когда он запрашивает путь к набору инструментов, вы должны ввести:
/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit
Это были мои ответы:
Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept
You are attempting to install on an unsupported configuration. Do you wish to continue?
(y)es/(n)o [ default is no ]: y
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 375.26?
(y)es/(n)o/(q)uit: n
Install the CUDA 8.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: n
Install the CUDA 8.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Enter CUDA Samples Location
[ default is /root ]: /somewher
Enter Toolkit Location
[ default is /usr/local/cuda-8.0 ]: /usr/lib/nvidia-cuda-toolkit
Теперь образцы должны устанавливаться без проблем. Затем вы можете перейти в папку внутри, где вы их устанавливаете, и запустить:
nvcc -ccbin clang++-3.8 somefile.cu -o somename
Вот и все...
Если вы хотите установить pycuda, вам нужно сделать это:
apt-get install build-essential python-dev python-setuptools libboost-python-dev libboost-thread-dev -y
apt-get install python-pycuda