CentOS 7 安裝cuda環(huán)境

創(chuàng)建時間:2016-11-25
作者:海濱

背景介紹:為了加速類prisma風格圖片渲染速度(開源項目yusuketomoto/chainer-fast-neuralstyle),先需要對一臺裝有GeForce GTX 780 Ti的CentOS機器安裝cuda環(huán)境侄柔。

安裝CentOS 7系統(tǒng)

  • CentOS官網(wǎng)下載安裝鏡像握童,本次下載的是Minimal ISO版本(不帶圖形化界面700多M)
  • 在mac終端使用dd命令制作啟動盤:
    1. 查看所有硬盤:diskutil list
    2. 取消硬盤掛載:diskutil unmountDisk /dev/disk2
    3. 拷貝iso鏡像文件(時間較久請耐心等待地技,速度2m/s):sudo dd if=CentOS-7.0-1406-x86_64-DVD.iso of=/dev/disk2 bs=1m
    4. 彈出硬盤:diskutil eject /dev/disk2
  • 啟動電腦從U盤啟動安裝系統(tǒng)(tips:如果已有windows系統(tǒng),只需將系統(tǒng)安裝至空白分區(qū)即可

網(wǎng)絡配置

由于ifconfig命令沒有安裝,可以使用ip命令代替曼验。
顯示當前網(wǎng)卡信息:ip addr show
編輯網(wǎng)卡配置:vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eno1
新增IP地址和網(wǎng)關信息:

IPADDR=192.168.199.88
GATEWAY=192.168.199.1
DNS1=192.168.199.1

將ip地址獲取從dhcp改成static:

BOOTPROTO=static

重啟網(wǎng)絡服務:service network restart
測試網(wǎng)絡服務:ping www.baidu.com

前提軟件安裝

pip安裝
當前系統(tǒng)自帶python卻沒有pip发皿,暈!

curl "https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py" -o "get-pip.py”
python get-pip.py

其他軟件

  • git, sudo yum install git
  • gcc, sudo yum install gcc
  • g++, sudo yum install gcc-g++
  • kernel開發(fā)環(huán)境(編譯cuda需要), sudo yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r)
  • python開發(fā)環(huán)境(編譯chainer需要), sudo yum install python-devel

安裝cuda

首先下載cuda安裝包狠半,本次下載的是CentOS 7 runfile版本

參照官方手冊操作,進行安裝即可颤难,這里大致介紹下自己安裝過程中的坎神年。

  • 安裝gcc、g++行嗤、kernel開發(fā)環(huán)境
  • 關閉系統(tǒng)自帶驅動Nouveau drivers(官方手冊有詳細方法)
  • 安裝cuda
  • 編譯cuda samples已日,測試安裝結果,運行./NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/bin/x86_64/linux/release/deviceQuery

安裝cudnn

使用GPU加速神經(jīng)網(wǎng)絡的計算
下載cudnn安裝包栅屏,其實就是lib庫和頭文件的壓縮包飘千,最終解壓拷貝到cuda安裝路徑的lib64、include文件即可既琴。

安裝風格圖片渲染環(huán)境chainer

參照chainer官方文檔

加速結果測試

服務器配置:

CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E3-1270 v3 @ 3.50GHz(8核)
GPU: GeForce GTX 780 Ti

不使用GPU加速
運行代碼:python generate.py sample_images/tubingen.jpg -m models/composition.model -o sample_images/output.jpg
運行時間:13s

使用GPU加速
運行代碼:python generate.py sample_images/tubingen.jpg -m models/composition.model -o sample_images/output.jpg -g 0
運行時間:1.5s

加速效果非常明顯占婉,性能提升接近10倍。

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