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YellowishLight
Asked: 2018-05-29 00:35:05 +0800 CST

我的 Cuda 安装是不是一团糟？

  • 772

我正在尝试使 Cuda 与我最近添加到我的工作站设备中的第二个 GPU 一起工作。

当我以前在我的计算机上下载和安装 Cuda 时，我有 Nvidia NVS 315 GPU。现在，我添加了一个 Quadro P400 GPU，我正在为其安装最新的 Cuda 版本，以便在运行深度学习算法（例如 Caffe2）的同时利用它来加速计算。但是，我不知道从什么开始。

检查以下输出：

英伟达-smi

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 384.111                Driver Version: 384.111                   |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVS 315             Off  | 00000000:01:00.0 N/A |                  N/A |
| 30%   45C    P0    N/A /  N/A |    255MiB /   956MiB |     N/A      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  Quadro P400         Off  | 00000000:05:00.0 Off |                  N/A |
| 34%   34C    P8   ERR! /  N/A |      1MiB /  1999MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0                    Not Supported                                       |
+-----------------------------------------------------------------------------+

nvcc --版本

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2015 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Aug_11_14:27:32_CDT_2015
Cuda compilation tools, release 7.5, V7.5.17

哪个nvcc

/usr/bin/nvcc

ldconfig -p | grep cuda

libnvToolsExt.so.1 (libc6,x86-64) => /usr/local/cuda-9.0/targets/x86_64-linux/lib/libnvToolsExt.so.1
libnvToolsExt.so (libc6,x86-64) => /usr/local/cuda-9.0/targets/x86_64-linux/lib/libnvToolsExt.so
libicudata.so.55 (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libicudata.so.55
libicudata.so.55 (libc6) => /usr/lib/i386-linux-gnu/libicudata.so.55
libicudata.so (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libicudata.so
libcudart.so.9.0 (libc6,x86-64) => /usr/local/cuda-9.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudart.so.9.0
libcudart.so.7.5 (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudart.so.7.5
libcudart.so (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudart.so
libcuda.so.1 (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so.1
libcuda.so.1 (libc6) => /usr/lib/i386-linux-gnu/libcuda.so.1
libcuda.so (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so
libcuda.so (libc6) => /usr/lib/i386-linux-gnu/libcuda.so

我想让我的算法选择第二个 GPU (Quadro P400) 进行加速计算

nvidia cuda 16.04

1 个回答

  1. Best Answer

    要回答我的问题，是的，这是一团糟（确实如此）。

    我按照此处的说明完全删除了 Cuda （卸载 cuda 及其依赖项），然后按照此处包含的说明安装了 Cuda 9.0 （如果您之前正确执行，则可以跳过卸载部分）。

    之后，为了在 Conda 设置的虚拟环境中安装 Cuda 库并在 Caffe2 库中安装，我按照以下说明进行操作：

    conda install -c caffe2 caffe2-cuda9.0-cudnn7

    • 3

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