Ubuntu卸载cuda(ubuntu卸载cuda11.3)

Ubuntu卸载cuda

请直接sodu apt-get install cuda，将会自动安装cuda9.1版本 敬请享受Ubuntu 18.04 LTS的新特性吧

ubuntu卸载cuda11.3

很多基于机器学习的都要跑CUDA，不管是视觉计算还是大数据计算，很多都要基于这个环境。所以就记录以下这一系列套件的安装。

先说我电脑配置Ubuntu18.04、GTX1060 6G、16G RAM、i7-8750h。

ubuntu卸载cuda和cudnn

可能是笔记本BIOS中屏蔽某个显卡硬件的选项,所以XP及Vista系统下不能使用集成显卡。有安装cuda但是没有添加到系统环境变量,添加环境变量即可,没有相应的cuda环境,即cuda和cudnn。

ubuntu卸载cuda10.1

一个可能的原因是boost的版本较低。

改进办法是执行如下命令：

#sudoapt-getinstalllibboost-all-dev?

然后按照文章步骤安装就可以了，为了便于阅览，我们把步骤也贴在这里：

机器操作系统为Ubuntu14.04，安装了CUDA7.5。

在家目录下建立gromacs目录做为工作目录下，拷贝了4个安装包：

openmpi-1.6.5.tar.gz

fftw-3.3.3.tar.gz

cmake-2.8.9.tar

gromacs-5.0.4.tar.gz

1.安装openmpi

$?cd~/gromacs

$?tar–xvfopenmpi-1.6.5.tar.gz

$?cdopenmpi-1.6.5

$?./configure--prefix=/opt/openmpi

$?sudomake

$?sudomakeinstall

2.安装fftw?

$?cd~/gromacs

$?tar–xvffftw-3.3.3.tar.gz

$?cdfftw-3.3.3

$?./configure--prefix=/opt/fftw–enable-float–enable-shared

$?sudomake

$?sudomakeinstall

3.安装cmake

$?cd~/gromacs

$?tarxvfcmake-2.8.9.tar

$?cdcmake-2.8.9

$?./bootstrap

$?sudomake

$?sudomakeinstall

4.编译gromacsGPU版本

$?cd~/gromacs

$?mkdirbuild-gpu

$?cdbuild-gpu

$?sudocmake..-DFFTWF_LIBRARY=/opt/fftw/lib/libfftw3f.so-DFFTWF_INCLUDE_DIR=/opt/fftw/include?-DGMX_MPI=ON–DGMX_GPU=ON-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/gromacs-5.0.4-gpu

$?sudomake

$?sudomakeinstall

步骤4编译gromacs时，cmake步骤如果有如下提示信息的话，说明boost版本低：

配置环境变量：

$?vi~/.bashrc

增加如下内容：

exportPATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin

exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64

exportPATH=$PATH:/opt/openmpi/bin

exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/opt/openmpi/lib

exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/opt/fftw/lib

exportPATH=$PATH:/opt/gromacs-5.0.4-gpu/bin?

保存退出。?

关掉当前终端窗口，重新开启一个终端窗口。?

下面我们测试一下样例程序在单GPU和多GPU的数据。

测试服务器配置如下：

CPU：2颗E5-2620（6核心）

内存：64G

GPU：2片K80（每片K80有2核心，所以有4个GPU设备）?

在家目录下建立目录test，将ADH_bench_systems.tar.gz拷贝到该目录下。

$?cd~/test

$?tarxvfADH_bench_systems.tar.gz

$?cdadh_cubic

$?grompp_mpi–frf_verlet.mdp?

单GPU的调用命令是：?

$?mdrun_mpi

或

$?mpirun–np1mdrun_mpi

多GPU的调用命令是：

$?mpirun–np2mdrun_mpi

或

$?mpirun–np3mdrun_mpi

或

$?mpirun–np4mdrun_mpi

单GPU设备执行数据如下图：

2个GPU设备执行数据如下图：

3个GPU设备执行数据如下图：

4个GPU设备执行数据如下图：

ubuntu卸载cuda10.2

可以跑的，cuda x86 ubuntu性能测试分数比较理想。