Привет Всем, Такой вопрос к пользователям OpenSuse.
Поскоьку я сравнительно недавно пользуюсь линуксом и появилась проблема с устанвкой cuda на ноут.
Перепробывал массу мануалов и как с google так и официальной документации но никак не получается установить cuda и bumblebee.
Может ли мне ктото помочь или кинуть пару линков как ето правильно делать?
Ноутбук Asus G750JZ, Проц core i7 Видео Nvidia GTX880M
Привет всем.
Никак не получается решить проблему, после инсталяции nvidia драйвера и cuda-toolkit, при запуске каких либо приложенийй которым нужен openGl выдают такое сообщение:
Xlib: extension "GLX" missing on display ":0
Unable to open a display
Aborted
Я пробывал настроить /etc/X11/xorg.conf файл как описано в документации от Nvidia но безрезультатно, при каждой попытке графическая среда не запускалась и приходилось удалять етот файл.
Драйвер от Nvidia и cuda toolkit инсталировал с репозиториев, польуясь документацией от Nvidia.
Вот аутпут с команд: lspci и lsmod
# lspci
00:00.0 Host bridge: Intel Corporation Xeon E3-1200 v3/4th Gen Core Processor DRAM Controller (rev 06)
00:01.0 PCI bridge: Intel Corporation Xeon E3-1200 v3/4th Gen Core Processor PCI Express x16 Controller (rev 06)
00:02.0 VGA compatible controller: Intel Corporation 4th Gen Core Processor Integrated Graphics Controller (rev 06)
00:03.0 Audio device: Intel Corporation Xeon E3-1200 v3/4th Gen Core Processor HD Audio Controller (rev 06)
00:14.0 USB controller: Intel Corporation 8 Series/C220 Series Chipset Family USB xHCI (rev 05)
00:16.0 Communication controller: Intel Corporation 8 Series/C220 Series Chipset Family MEI Controller #1 (rev 04)
00:1a.0 USB controller: Intel Corporation 8 Series/C220 Series Chipset Family USB EHCI #2 (rev 05)
00:1b.0 Audio device: Intel Corporation 8 Series/C220 Series Chipset High Definition Audio Controller (rev 05)
00:1c.0 PCI bridge: Intel Corporation 8 Series/C220 Series Chipset Family PCI Express Root Port #1 (rev d5)
00:1c.2 PCI bridge: Intel Corporation 8 Series/C220 Series Chipset Family PCI Express Root Port #3 (rev d5)
00:1c.3 PCI bridge: Intel Corporation 8 Series/C220 Series Chipset Family PCI Express Root Port #4 (rev d5)
00:1c.4 PCI bridge: Intel Corporation 8 Series/C220 Series Chipset Family PCI Express Root Port #5 (rev d5)
00:1d.0 USB controller: Intel Corporation 8 Series/C220 Series Chipset Family USB EHCI #1 (rev 05)
00:1f.0 ISA bridge: Intel Corporation HM87 Express LPC Controller (rev 05)
00:1f.2 SATA controller: Intel Corporation 8 Series/C220 Series Chipset Family 6-port SATA Controller 1 [AHCI mode] (rev 05)
00:1f.3 SMBus: Intel Corporation 8 Series/C220 Series Chipset Family SMBus Controller (rev 05)
01:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GK104M [GeForce GTX 880M] (rev a1)
03:00.0 Network controller: Qualcomm Atheros AR9462 Wireless Network Adapter (rev 01)
04:00.0 Ethernet controller: Qualcomm Atheros QCA8171 Gigabit Ethernet (rev 10)
#lspci -k
...
00:02.0 VGA compatible controller: Intel Corporation 4th Gen Core Processor Integrated Graphics Controller (rev 06)
Subsystem: ASUSTeK Computer Inc. Device 157d
Kernel driver in use: i915
Kernel modules: i915
...
01:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GK104M [GeForce GTX 880M] (rev a1)
Subsystem: ASUSTeK Computer Inc. Device 157d
Kernel driver in use: nvidia
Kernel modules: nouveau, nvidia
...
#lsmod | grep nvidia
nvidia 10548325 0
drm 335594 5 i915,drm_kms_helper,nvidia
Заранее приношу извинения за свой русский.
Привет. Недавно начал учить cudaC/C++, решил поупражняться и застрял на какойто не понятной для меня ошибке так как я новичок. Может ли ктото кто имеет опыт cudaC/C++ немного помочь с данным кодом. Проблема в цикле while который выполняет непосредственно сами итерации алгоритма, насколько я понимаю не изменяется правельно значение переменной dev_r1, в чем я не особо уверен. Цикл в нормальной cudaSample-овской версии итерируется 8 раз а тут он с ума сходит. Никак не могу найти где именно ошибка.
//includes, system
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
/* Using updated (v2) interfaces to cublas and cusparse */
#include <cuda_runtime.h>
#include <cusparse.h>
#include <cublas_v2.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <cuda.h>
// Utilities and system includes
#include <helper_functions.h> // helper for shared functions common to CUDA Samples
#include <helper_cuda.h> // helper function CUDA error checking and intialization
const char *sSDKname = "conjugateGradientManaged";
/* genTridiag: generate a random tridiagonal symmetric matrix */
void genTridiag(int *I, int *J, float *val, int N, int nz)
{
I[0] = 0, J[0] = 0, J[1] = 1;
val[0] = (float)rand()/RAND_MAX + 10.0f;
val[1] = (float)rand()/RAND_MAX;
int start;
for (int i = 1; i < N; i++)
{
if (i > 1)
{
I[i] = I[i-1]+3;
}
else
{
I[1] = 2;
}
start = (i-1)*3 + 2;
J[start] = i - 1;
J[start+1] = i;
if (i < N-1)
{
J[start+2] = i + 1;
}
val[start] = val[start-1];
val[start+1] = (float)rand()/RAND_MAX + 10.0f;
if (i < N-1)
{
val[start+2] = (float)rand()/RAND_MAX;
}
}
I[N] = nz;
}
__global__ void set_b(float *b, float *r1, float *r0)
{
*b = *r1 / *r0;
//printf("%f\n", b);
}
__global__ void set_a(float *a, float *r1, float *dot)
{
//printf("%f\n", a);
*a = *r1 / *dot;
//printf("%f\n", a);
}
__global__ void set_na(float *na, float *a)
{
*na = -*a;
//printf("%f\n", na);
}
__global__ void set_r0(float *r0, float *r1)
{
*r0 = *r1;
//printf("%f\n", r0);
}
__global__ void set_kernel_var(float *alpha, float *beta, float *alpham1)
{
*alpha = 1.0;
*alpham1 = -1.0;
*beta = 0.0;
printf("%f\n", alpha);
}
//loat dev_a, dev_b, dev_na, dev_r0, dev_r1;
int main(int argc, char **argv)
{
int cpu_nz = 0, *cpu_I = NULL, *cpu_J = NULL;
int N = 0, *dev_N, *dev_nz, *dev_I = NULL, *dev_J = NULL; // = 0,
float *cpu_val = NULL;
float *dev_val = NULL;
const float cpu_tol = 1e-5f;
//const float dev_tol = 1e-5f;
float cpu_r1;
float *dev_a, *dev_b, *dev_na, *dev_r0, *dev_r1;
const int cpu_max_iter = 10000;
float *cpu_x;
float *dev_x;
float *cpu_rhs;
float *dev_rhs;
//./float dev_r1;
float *dev_dot;
float *cpu_r, *cpu_p, *cpu_Ax;
float *dev_r, *dev_p, *dev_Ax;
int cpu_k;
float *dev_alpha, *dev_beta, *dev_alpham1;
printf("Starting [%s]...\n", sSDKname);
// This will pick the best possible CUDA capable device
cudaDeviceProp deviceProp;
int devID = findCudaDevice(argc, (const char **)argv);
checkCudaErrors(cudaGetDeviceProperties(&deviceProp, devID));
// Statistics about the GPU device
printf("> GPU device has %d Multi-Processors, SM %d.%d compute capabilities\n\n",
deviceProp.multiProcessorCount, deviceProp.major, deviceProp.minor);
/* Generate a random tridiagonal symmetric matrix in CSR format */
N = 1048576;
cpu_nz = (N-2)*3 + 4;
cpu_I = (int *)malloc(sizeof(int)*(N+1)); // csr row pointers for matrix A
cpu_J = (int *)malloc(sizeof(int)*cpu_nz); // csr column indices for matrix A
cpu_val = (float *)malloc(sizeof(float)*cpu_nz); // csr values for matrix A
genTridiag(cpu_I, cpu_J, cpu_val, N, cpu_nz);
cpu_x = (float *)malloc(sizeof(float)*N);
cpu_rhs = (float *)malloc(sizeof(float)*N);
for (int i = 0; i < N; i++)
{
cpu_rhs[i] = 1.0;
cpu_x[i] = 0.0;
}
/* Get handle to the CUBLAS context */
cublasHandle_t cublasHandle = 0;
cublasStatus_t cublasStatus;
cublasStatus = cublasCreate(&cublasHandle);
checkCudaErrors(cublasStatus);
/* Get handle to the CUSPARSE context */
cusparseHandle_t cusparseHandle = 0;
cusparseStatus_t cusparseStatus;
cusparseStatus = cusparseCreate(&cusparseHandle);
checkCudaErrors(cusparseStatus);
cusparseMatDescr_t descr = 0;
cusparseStatus = cusparseCreateMatDescr(&descr);
checkCudaErrors(cusparseStatus);
cusparseSetMatType(descr,CUSPARSE_MATRIX_TYPE_GENERAL);
cusparseSetMatIndexBase(descr,CUSPARSE_INDEX_BASE_ZERO);
// temp memory for CG
cpu_r = (float*)malloc(N*sizeof(float)); //
cpu_p = (float*)malloc(N*sizeof(float)); //
cpu_Ax = (float*)malloc(N*sizeof(float)); //
for (int i=0; i < N; i++)
{
cpu_r[i] = cpu_rhs[i];
}
cudaMalloc((void **)&dev_r, N*sizeof(float));
cudaMalloc((void **)&dev_p, N*sizeof(float));
cudaMalloc((void **)&dev_Ax, N*sizeof(float));
cudaMalloc((void **)&dev_I, sizeof(int)*(N+1));
cudaMalloc((void **)&dev_J, sizeof(int)*cpu_nz);
cudaMalloc((void **)&dev_val, sizeof(float)*cpu_nz);
cudaMalloc((void **)&dev_x, sizeof(float)*N);
cudaMalloc((void **)&dev_rhs, sizeof(float)*N);
cudaMalloc((void **)&dev_a, sizeof(float));
cudaMalloc((void **)&dev_b, sizeof(float));
cudaMalloc((void **)&dev_r1, sizeof(float));
cudaMalloc((void **)&dev_r0, sizeof(float));
cudaMalloc((void **)&dev_na, sizeof(float));
cudaMalloc((void **)&dev_nz, sizeof(int));
cudaMalloc((void **)&dev_N, sizeof(int));
cudaMemcpy(dev_I, cpu_I, sizeof(int)*(N+1), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(dev_J, cpu_J, sizeof(int)*cpu_nz, cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(dev_val, cpu_val, sizeof(float)*cpu_nz, cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(dev_x, cpu_x, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(dev_rhs, cpu_rhs, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(dev_r, cpu_r, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(dev_Ax, cpu_Ax, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(dev_p, cpu_p, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMalloc((void**)&dev_alpha, sizeof(float));
cudaMalloc((void**)&dev_alpham1, sizeof(float));
cudaMalloc((void**)&dev_beta, sizeof(float));
set_kernel_var<<<1, 1>>>(dev_alpha, dev_beta, dev_alpham1);
cublasSetPointerMode(cublasHandle, CUBLAS_POINTER_MODE_DEVICE);
cusparseSetPointerMode(cusparseHandle, CUSPARSE_POINTER_MODE_DEVICE);
cusparseScsrmv(cusparseHandle,CUSPARSE_OPERATION_NON_TRANSPOSE, N, N, cpu_nz,
dev_alpha, descr, dev_val, dev_I, dev_J, dev_x, dev_beta, dev_Ax);
cublasSaxpy(cublasHandle, N, dev_alpham1, dev_Ax, 1, dev_r, 1);
cublasStatus = cublasSdot(cublasHandle, N, dev_r, 1, dev_r, 1, dev_r1);
cudaDeviceSynchronize();
cudaMemcpy(&cpu_r1, dev_r1, sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
cpu_k = 1;
printf("%i\n", cpu_r1);
while (cpu_r1 > cpu_tol*cpu_tol && cpu_k <= cpu_max_iter)
{
if (cpu_k > 1)
{
set_b<<<1, 3>>>(dev_b, dev_r1, dev_r0);
cublasStatus = cublasSscal(cublasHandle, N, dev_b, dev_p, 1);
cublasStatus = cublasSaxpy(cublasHandle, N, dev_alpha, dev_r, 1, dev_p, 1);
}
else
{
cublasStatus = cublasScopy(cublasHandle, N, dev_r, 1, dev_p, 1);
}
cusparseScsrmv(cusparseHandle, CUSPARSE_OPERATION_NON_TRANSPOSE, N, N,
cpu_nz, dev_alpha, descr, dev_val, dev_I, dev_J, dev_p, dev_beta, dev_Ax);
cublasStatus = cublasSdot(cublasHandle, N, dev_p, 1, dev_Ax, 1, dev_dot);
set_a<<<1, 1>>>(dev_a, dev_r1, dev_dot);
cublasStatus = cublasSaxpy(cublasHandle, N, dev_a, dev_p, 1, dev_x, 1);
set_na<<<1, 1>>>(dev_na, dev_a);
cublasStatus = cublasSaxpy(cublasHandle, N, dev_na, dev_Ax, 1, dev_r, 1);
set_r0<<<1,1>>>(dev_r0, dev_r1);
cublasStatus = cublasSdot(cublasHandle, N, dev_r, 1, dev_r, 1, dev_r1);
cudaMemcpy(&cpu_r1, dev_r1, sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
printf("iteration = %3d, residual = %e\n", cpu_k, sqrt(cpu_r1));
cpu_k++;//
}
printf("Final residual: %e\n",sqrt(cpu_r1));
fprintf(stdout,"&&&& uvm_cg test %s\n", (sqrt(cpu_r1) < cpu_tol) ? "PASSED" : "FAILED");
cudaMemcpy(cpu_I, dev_I, sizeof(int)*(N+1), cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaMemcpy(cpu_J, dev_J, sizeof(int)*cpu_nz, cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaMemcpy(cpu_val, dev_val, sizeof(float)*cpu_nz, cudaMemcpyDeviceToHost);
float rsum, diff, err = 0.0;
for (int i = 0; i < N; i++)
{
rsum = 0.0;
for (int j = cpu_I[i]; j < cpu_I[i+1]; j++)
{
rsum += cpu_val[j]*cpu_x[cpu_J[j]];
}
diff = fabs(rsum - cpu_rhs[i]);
if (diff > err)
{
err = diff;
}
}
cusparseDestroy(cusparseHandle);
cublasDestroy(cublasHandle);
cudaFree(dev_I);
cudaFree(dev_J);
cudaFree(dev_val);
cudaFree(dev_x);
cudaFree(dev_r);
cudaFree(dev_p);
cudaFree(dev_Ax);
cudaFree(dev_rhs);
delete [] cpu_I;
delete [] cpu_J;
delete [] cpu_val;
delete [] cpu_x;
delete [] cpu_r;
delete [] cpu_p;
delete [] cpu_Ax;
delete [] cpu_rhs;
cudaDeviceReset();
printf("Test Summary: Error amount = %f, result = %s\n", err,
(cpu_k <= cpu_max_iter) ? "SUCCESS" : "FAILURE");
exit((cpu_k <= cpu_max_iter) ? EXIT_SUCCESS : EXIT_FAILURE);
}
Всем привет.
На одной из машин стоит centos6 32-bit, имеется еще одна машина на которой 64-ех битный дистрибутив.
Можете подсказать как перенести все настройки, и непосредственно потребителей с одной на другую, так чтоб получились две одинаковые системы но с различной разрядностью?
зарание спасибо. :)
Привет,
У меня машина dell T5600, установил и включил одновремнно 4 ОС centos6, и попытлся сделать чтото ворде виртуального кластера. Появилась проблемка, впринципе Torque-PBS работает ровно но когда ставлю задания в очередь, и запускаются 32-задчи, по одной на процессор, то нагружается только headnode где запущен и демон pbs_server, смотря на top или htop на ноде то процессы запускаемые torque, находятся в состоянии D (насколько знаю что значит «готовы в памяти») и судя по заполнености оперативной памяти так оно и есть, да вот только не хотят грузиться ядра нодов. Хотя задачи одинаковые только параметры разные грузится только главный нод.
Всем привет, вопрос такой есть ли дистрибутив который видит больше 8-ми ядер, так как у меня моноблочная машина, с двумя процессорами по 8-рельнъх и 8 виртуальных ядер каждый.
Нужно чтоб были видны все.