Comment installer CUDA sur Ubuntu 20.04 Focal Fossa Linux

La boîte à outils Nvidia CUDA est une extension de la plate-forme de calcul parallèle GPU et du modèle de programmation. L’installation de Nvidia CUDA consiste en l’inclusion du référentiel officiel Nvidia CUDA, suivie de l’installation du méta-package approprié et de la configuration du chemin d’accès aux binaires CUDA exécutables. Dans ce tutoriel, vous allez voir comment installer CUDA sur Ubuntu 20.04 Focal Fossa Linux. Cela permettra à vos graphiques vidéo de fonctionner avec les derniers pilotes et logiciels disponibles.

Les méthodes couvertes ci-dessous incluront l’installation de CUDA à partir du référentiel Ubuntu par défaut ou du référentiel CUDA (légèrement plus récent). À la fin, vous verrez également comment compiler un exemple de programme CUDA C pour tester l’installation.

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre :

Comment installer la boîte à outils CUDA à partir du référentiel Ubuntu
Comment installer la boîte à outils CUDA à partir du référentiel CUDA
Comment compiler un exemple de code CUDA C et exécuter un programme
Comment vérifier la version de CUDA

Configuration logicielle requise et conventions utilisées

Comment installer CUDA sur Ubuntu 20.04 instructions étape par étape

Comment installer la boîte à outils CUDA à partir du référentiel Ubuntu

Bien que vous ne vous retrouviez peut-être pas avec la dernière version de la boîte à outils CUDA, la façon la plus simple d’installer CUDA sur Ubuntu 20.04 est d’effectuer l’installation à partir des référentiels standard d’Ubuntu. Pour installer CUDA, exécutez les commandes suivantes :
```
sudo apt update
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
```
Tout devrait être prêt maintenant. Vérifiez votre version de CUDA :
```
nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Jul_28_19:07:16_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243
```
REMARQUE
Pour installer la version la plus récente et la plus récente de CUDA, consultez la section Comment installer la boîte à outils CUDA à partir du référentiel CUDA.
Confirmez l’installation de la boîte à outils CUDA à l’aide d’un exemple de compilation de code C CUDA. Voir la section ci-dessous Compiler un exemple de code CUDA.

Comment installer la boîte à outils CUDA à partir du référentiel CUDA

Si vous ne l’avez pas encore fait, assurez-vous d’avoir installé le pilote Nvdia pour votre VGA. Pour ce faire, suivez notre guide sur Comment installer les pilotes NVIDIA sur Ubuntu 20.04 Focal Fossa Linux.

Configurez le référentiel Nvida CUDA. Exécutez les commandes suivantes pour activer le référentiel CUDA.

sudo wget -O /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubunt4/x86_64/cuda-ubunt4.pin
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubunt4/x86_64/7fa2af80.pub
sudo add-apt-repository "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubunt4/x86_64/ /"

À ce stade, tout devrait être prêt à installer CUDA. Exécutez les deux commandes apt suivantes :
```
sudo apt update
sudo apt install cuda
```
Une fois prêt, configurez votre chemin pour qu’il pointe vers les binaires CUDA :
```
echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}' >> ~/.bashrc
```

Vérifiez la version CUDA pour confirmer l’installation :

nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Oct_23_19:24:38_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.2, V10.2.89

Compiler un exemple de code CUDA

Confirmez l’installation en compilant un exemple de code CUDA C. Enregistrez le code suivant dans un fichier nommé par exemple. hello.cu :

#include <stdio.h>

__global__
void saxpy(int n, float a, float *x, float *y)
{
  int i = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
  if (i < n) y[i] = a*x[i] + y[i];
}

int main(void)
{
  int N = 1<<20;
  float *x, *y, *d_x, *d_y;
  x = (float*)malloc(N*sizeof(float));
  y = (float*)malloc(N*sizeof(float));

  cudaMalloc(&d_x, N*sizeof(float)); 
  cudaMalloc(&d_y, N*sizeof(float));

  for (int i = 0; i < N; i++) {
    x[i] = 1.0f;
    y[i] = 2.0f;
  }

  cudaMemcpy(d_x, x, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
  cudaMemcpy(d_y, y, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

  // Perform SAXPY on 1M elements
  saxpy<<<(N+255)/256, 256>>>(N, 2.0f, d_x, d_y);

  cudaMemcpy(y, d_y, N*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

  float maxError = 0.0f;
  for (int i = 0; i < N; i++)
    maxError = max(maxError, abs(y[i]-4.0f));
  printf("Max error: %f\n", maxError);

  cudaFree(d_x);
  cudaFree(d_y);
  free(x);
  free(y);
}

Ensuite, utilisez nvcc le compilateur Nvidia CUDA pour compiler le code et exécuter le binaire nouvellement compilé :

nvcc -o hello hello.cu 
./hello 
Max error: 0.000000

CUDA sur Ubuntu 20.04 Focal Fossa Linux

Dépannage

Pour le moment, CUDA ne prend pas en charge le compilateur GCC supérieur à la version 8 lorsqu’il est installé à partir de sources CUDA Ubuntu 18.04. Par conséquent, lors de la compilation du code avec le compilateur Nvidia CUDA, vous pouvez recevoir l’erreur suivante :

In file included from /usr/local/cuda-10.2/bin/../targets/x86_64-linux/include/cuda_runtime.h:83,
                 from :
/usr/local/cuda-10.2/bin/../targets/x86_64-linux/include/crt/host_config.h:138:2: error: #error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 8 are not supported!
  138 | #error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 8 are not supported!
      |  ^~~~~

Pour vous conformer aux exigences du compilateur CUDA, basculez votre compilateur GCC par défaut vers la version 8 ou une version antérieure.

Réflexions finales

Dans ce tutoriel, nous avons vu comment installer CUDA sur Ubuntu 20.04 Focal Fossa Linux. Il est possible d’installer la boîte à outils CUDA à l’aide de plusieurs méthodes différentes, que nous avons présentées ici. Le logiciel CUDA le plus avancé peut être installé à partir de PPA, bien que la méthode d’installation la plus pratique soit le téléchargement officiel du gestionnaire de paquets.