Может кто-нибудь предложить лучший дистрибутив Linux для разработки CUDA. Причина, по которой я спрашиваю, состоит в том, что я попытался установить последнюю версию cuda SDK в Fedora 12, и это стало настоящей болью в шее. У меня ушло 8 часов, чтобы удалить драйвер nouveau и установить драйвер nvidia. После этого ОС каким-то образом решает поднять и взорвать файл / var / log / message до 9 ГБ и поглотить все оставшееся место со странными ошибками. Я даже не понимаю, что произошло дальше, но мои диски Nvidia больше не работают. Пожалуйста, не зажигайте меня, я НЕ фанат Windows или что-то в этом роде. Я использую Linux с 2002 года, и мне действительно нравится. Это просто мой личный опыт. Было бы очень полезно для положительных предложений. Фанбои, пожалуйста, оставайтесь в стороне.
Заранее спасибо.
Я бы использовал Arch Linux, поскольку он поставляется с самой последней версией, и вы можете установить CUDA-SDK / все, что вам нужно, непосредственно из AUR. (Также драйвер NVidia непосредственно доступен в репозитории.) Но да, вы можете использовать все, что угодно, если создадите там среду.
Возможно, Fedora также подходит для работы с самыми последними материалами.
Я использовал OpenSuse, и он работал довольно гладко и был прост в настройке. дополнительное преимущество заключается в том, что OpenSuse - это довольно приятная среда рабочего стола с хорошими инструментами управления пакетами, которые не страдают от ограниченной функциональности, такой как чрезмерно упрощенная версия ubuntu (и коричневая - правда?).
на окнах сейчас, так что я могу использовать его для игр, когда я не развиваюсь. но я могу сказать, что для разработки cuda открытое использование работало отлично.
Я склонен думать, что лучшим дистрибутивом для такого рода вещей является то, что используют разработчики этого продукта: любые инструкции и загрузки с большей вероятностью будут работать в том дистрибутиве, для которого они были написаны, чем в любом другом.
Просматривая веб-сайт CUDA, я попытался бы получить один из этих дистрибутивов, включая указанную версию. Конечно, когда вы хотите установить более новую версию чего-то, вы попадаете в совершенно новый мир боли ...
Отказ от ответственности: вам может не понравиться этот ответ ...
У меня есть система с двойной загрузкой. Я использую KUbuntu-10.04 amd64 в качестве основной операционной системы. Мне бы хотелось, чтобы у него был gcc 4.5, потому что я хочу OpenMP 3.0, но в остальном ... Я установил CUDA 3.1, CUDA 3.2 и последние драйверы (260.24). У меня не было проблем с установкой драйверов или CUDA. Я также использую nvidia-smi и следующий скрипт под названием «cuda», который я поместил /etc/init.d/и запускаю на всех уровнях выполнения:
#!/bin/bash /sbin/modprobe nvidia if [ "$?" -eq 0 ]; then # Count the number of NVIDIA controllers found. N3D=`lspci | grep -i NVIDIA | grep "3D controller" | wc -l` NVGA=`lspci | grep -i NVIDIA | grep "VGA compatible controller" | wc -l` N=`expr $N3D + $NVGA - 1` for i in `seq 0 $N`; do mknod -m 666 /dev/nvidia$i c 195 $i; done mknod -m 666 /dev/nvidiactl c 195 255 else exit 1 fi nvidia-smi --loop-continuously --interval=60 --filename=/var/log/nvidia-smi.log & nvidia-smi -g 0 -c 2 nvidia-smi -g 1 -c 1 nvidia-smi -g 2 -c 1 Примечание: у меня есть три карты, одна предназначена для отображения, а две - для вычислений CUDA.
Теперь, когда я сказал, что в настоящее время единственным минимально хорошим профилированием CUDA, которое я нашел, является nSight, который работает только на Windows 7 или Vista с VS 2005 или 2008 - они утверждают, что он работает на VS 2010 ... riiight. Я спрашивал об этом здесь . Из ваших других вопросов видно, что у вас есть доступ к VS 2010 на Win 7. Я бы порекомендовал сейчас работать с VS 2008 (если это возможно) с nSight 1.5 до тех пор, пока nVidia не получит ошибки из новой сборки настроек shtuff. Если вы студент или пользователь малого бизнеса, вы можете получить бесплатную копию VS 2005 или 2008 в DreamSpark или BizSpark соответственно.
Я также спросил о визуализации Win 7, чтобы мне не нужно было перезагружаться, но я могу опубликовать только одну ссылку (так как у меня еще нет 10 баллов), поэтому я добавлю ее в комментарий. У меня также нет опыта еще с запуском CUDA под визуализируется ОС.
пс. Если, как и я, вы выполняете параллельные вычисления как в CUDA, так и в OpenMP, вы можете рассмотреть любой из вариантов Ubuntu 10.10, который был выпущен вчера (RC) и через неделю станет стабильным. В Ubuntu 10.10 есть опция интеграции gcc 4.5.
Мне нравится Scientific Linux, основанный на RHEL, для подкладки научной базы. Для новых пользователей, чтобы избежать неприятностей с nouveau, я бы остановился на серии 5.x. В противном случае для 6.x обязательно установите репозиторий ElRepo и черный список nouveau. При обновлении драйвер будет автоматически перекомпилирован.