CentOS 7 安装cuda环境

作者: dgax_chen | 来源:发表于2016-12-15 21:03 被阅读872次

    创建时间:2016-11-25
    作者:海滨

    背景介绍:为了加速类prisma风格图片渲染速度(开源项目yusuketomoto/chainer-fast-neuralstyle),先需要对一台装有GeForce GTX 780 Ti的CentOS机器安装cuda环境。

    安装CentOS 7系统

    • CentOS官网下载安装镜像,本次下载的是Minimal ISO版本(不带图形化界面700多M)
    • 在mac终端使用dd命令制作启动盘:
      1. 查看所有硬盘:diskutil list
      2. 取消硬盘挂载:diskutil unmountDisk /dev/disk2
      3. 拷贝iso镜像文件(时间较久请耐心等待,速度2m/s):sudo dd if=CentOS-7.0-1406-x86_64-DVD.iso of=/dev/disk2 bs=1m
      4. 弹出硬盘:diskutil eject /dev/disk2
    • 启动电脑从U盘启动安装系统(tips:如果已有windows系统,只需将系统安装至空白分区即可

    网络配置

    由于ifconfig命令没有安装,可以使用ip命令代替。
    显示当前网卡信息:ip addr show
    编辑网卡配置:vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eno1
    新增IP地址和网关信息:

    IPADDR=192.168.199.88
    GATEWAY=192.168.199.1
    DNS1=192.168.199.1
    

    将ip地址获取从dhcp改成static:

    BOOTPROTO=static
    

    重启网络服务:service network restart
    测试网络服务:ping www.baidu.com

    前提软件安装

    pip安装
    当前系统自带python却没有pip,晕!

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

    其他软件

    • git, sudo yum install git
    • gcc, sudo yum install gcc
    • g++, sudo yum install gcc-g++
    • kernel开发环境(编译cuda需要), sudo yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r)
    • python开发环境(编译chainer需要), sudo yum install python-devel

    安装cuda

    首先下载cuda安装包,本次下载的是CentOS 7 runfile版本

    参照官方手册操作,进行安装即可,这里大致介绍下自己安装过程中的坎。

    • 安装gcc、g++、kernel开发环境
    • 关闭系统自带驱动Nouveau drivers(官方手册有详细方法)
    • 安装cuda
    • 编译cuda samples,测试安装结果,运行./NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/bin/x86_64/linux/release/deviceQuery

    安装cudnn

    使用GPU加速神经网络的计算
    下载cudnn安装包,其实就是lib库和头文件的压缩包,最终解压拷贝到cuda安装路径的lib64、include文件即可。

    安装风格图片渲染环境chainer

    参照chainer官方文档

    加速结果测试

    服务器配置:

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

    不使用GPU加速
    运行代码:python generate.py sample_images/tubingen.jpg -m models/composition.model -o sample_images/output.jpg
    运行时间:13s

    使用GPU加速
    运行代码:python generate.py sample_images/tubingen.jpg -m models/composition.model -o sample_images/output.jpg -g 0
    运行时间:1.5s

    加速效果非常明显,性能提升接近10倍。

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