CUDA™ 5.5 開発環境をインストールする (Linux版）

GPU CUDA 5.0 インストール　Scientific Linux / CentOS / Red Hat EL 6.4

　PGIアクセラレータ™ コンパイラを使用する前に、NVIDIA社の CUDA™ 開発環境をインストールしておく必要があります。ここでは、一例として Sceintific Linux 6.4 (RHEL/CentOS 6.4) 上に CUDA 5.5 環境をインストールする手順を説明します。ここでの前提は、ハードウェアシステムの中に、NVIDIA 社の GPU が実装されていることとします。
2013年10月16日 Copyright © 株式会社ソフテック　加藤

必要とするハードウェア、ソフトウェア環境

　PGIアクセラレータ™ コンパイラを使用するためには、NVIDIA社の CUDA-enable な GeForce、Quadro、Tesla カードを有した CUDA ソフトウェアがインストールされたシステムが必要です。サポートされる GPU の詳細なリストは、NVIDIA のウェブサイトでご覧下さい。www.nvidia.com/object/cuda_learn_products_jp.html
なお、現在、Linuxシステム(Red Hat/ CentOS /Fedora) に搭載している GPU ボードの型番を調べたい場合は、以下のコマンドを使用します。以下の例は、NVIDIA Tesla K20(NF200) と GeForce 580(GF110) ボードが搭載された場合の状況を示しています。

[root@photon29 ~]# lspci | grep -i nVidia
（一例）
02:00.0 PCI bridge: NVIDIA Corporation NF200 PCIe 2.0 switch (rev a3)
03:00.0 PCI bridge: NVIDIA Corporation NF200 PCIe 2.0 switch (rev a3)
03:02.0 PCI bridge: NVIDIA Corporation NF200 PCIe 2.0 switch (rev a3)
04:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GF110 [GeForce GTX 580] (rev a1)
04:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation GF110 High Definition Audio Controller (rev a1)
06:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 1022 (rev a1)

　また、ソフトウェアでは、Linuxシステム上でNVIDIA CUDAドライバーコンポーネントをインストールしておく必要があります。これらは、NVIDIA の Webサイト( https://developer.nvidia.com/cuda-downloads) からダウンロード可能です。これらは、PGIコンポーネントではありませんので、NVIDIA 社によってライセンス並びにサポートされます。現在、CUDA 5.5 のダウンロードサイトでは、以下に示す CUDA Toolkit、SDK code samples、ドライバーの全てが含まれた１ファイルで提供されています。

NVIDIA Driver
CUDA Toolkit
GPU Computing SDK code samples

　CUDA 5.5 から Linux の RPM (Package Manager) によるインストールが可能となりました。今回は、この方法で CUDA をインストールする方法を説明します。（従来の Runfile によるインストール方法もあります。Runfile による方法は、過去の CUDA 5.0 インストール方法をご参照ください。）上記の CUDA 5.5 ダウンロードサイトのページから Linux RHEL 6 のディストリブ-ション用のRPM 用のファイルをダウンロードします。このファイルは、cuda-repo-rhel6-5.5-0.x86_64.rpm　と言うファイルですが、CUDA用のリポジトリをRPM管理下にセットするためのファイルです。

NVIDIA 英文インストレーション・ガイドは、こちらで見ることが出来ますので、併せて参照してください。

CUDA ソフトウェアのインストール

事前準備

RedHat系の場合、DKMS / libvdpauのような他の外部パッケージに依存するため、rpmforge 等のサードパーティのリポジトリのセットが必要となります。以下のコマンドにより、rpmforgeのためのセットアップを行います。yum を用いてリポジトリのセットを行います。

# yum install http://pkgs.repoforge.org/rpmforge-release/rpmforge-release-0.5.3-1.el6.rf.x86_64.rpm

　CUDAドライバーは、基本的には、X display のドライバでもありますので、これをインストールする時は、X が動作していない状態で行う必要があります。Linux システムの起動では、デフォルト Run level 5 で起動されますので、X が動作しています。これを一旦、Run level 3 に戻してから CUDA のドライバのインストールを行いますが、その前に、RPMによるインストール方法と従来の NVIDIA Runfile でインストールする方法では、互換性がないため過去の NVIDIA ドライバーを削除します。

[root@photon30 ~]# init 3

[root@photon30 tmp]# uname -a　　　(Linux カーネ情報）
Linux photon30 2.6.32-358.18.1.el6.x86_64 #1 SMP Tue Aug 27 14:23:09 CDT 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

（以前に .run ファイルで実装されたCUDAドライバーを削除する）
[root@photon30 tmp]# /usr/bin/nvidia-uninstall

CUDA 5.5 の RPM によるインストール

　今回は、Scientific Linux(RHEL/CentOS) 6.4 にインストールするため、CUDA ダウンロードサイトにて Red Hat Enterprise Linux 6 (64bit) 用の rpm ファイルをダウンロードします。

cuda-repo-rhel6-5.5-0.x86_64.rpm

[root@photon30 tmp]# ls            (/tmp配下で行う）
cuda-repo-rhel6-5.5-0.x86_64.rpm

（CUDAリポジトリのインストール)
[root@photon30 tmp]# rpm --install cuda-repo-rhel6-5.5-0.x86_64.rpm　

[root@photon30 tmp]# ls /etc/yum.repos.d/　　（yum のリポジトリ確認、cuda.repoが作成されている）
cuda.repo         mirrors-rpmforge-extras   rpmforge.repo  sl-updates.repo.rpmsave  sl.repo.rpmsave
mirrors-rpmforge  mirrors-rpmforge-testing  sl-other.repo  sl.repo

[root@photon30 tmp]# yum clean expire-cache
Loaded plugins: refresh-packagekit, security
Cleaning repos: cuda rpmforge sl sl-security
4 metadata files removed


[root@photon30 tmp]# yum install cuda
Loaded plugins: refresh-packagekit, security
cuda               | 2.5 kB     00:00
cuda/primary_db    |  24 kB     00:00
rpmforge       　　|  19 kB     00:00
sl                 | 3.7 kB     00:00
sl-security        | 3.0 kB     00:00
Setting up Install Process
Resolving Dependencies

（中略）

Install      45 Package(s)

Total download size: 725 M
Installed size: 1.5 G
Is this ok [y/N]: y

（中略）

Installed:
  cuda.x86_64 0:5.5-22

Dependency Installed:
  cuda-5-5.x86_64 0:5.5-22                            cuda-command-line-tools-5-5.x86_64 0:5.5-22
  cuda-core-5-5.x86_64 0:5.5-22                       cuda-core-libs-5-5.x86_64 0:5.5-22
  cuda-documentation-5-5.x86_64 0:5.5-22              cuda-extra-libs-5-5.x86_64 0:5.5-22
  cuda-headers-5-5.x86_64 0:5.5-22                    cuda-license-5-5.x86_64 0:5.5-22
  cuda-misc-5-5.x86_64 0:5.5-22                       cuda-samples-5-5.x86_64 0:5.5-22
  cuda-visual-tools-5-5.x86_64 0:5.5-22               dkms.noarch 0:2.1.1.2-1.el6.rf
  freeglut.x86_64 0:2.6.0-1.el6                       freeglut-devel.x86_64 0:2.6.0-1.el6
  libICE-devel.x86_64 0:1.0.6-1.el6                   libSM-devel.x86_64 0:1.2.1-2.el6
  libX11-devel.x86_64 0:1.5.0-4.el6                   libXau-devel.x86_64 0:1.0.6-4.el6
  libXdamage-devel.x86_64 0:1.1.3-4.el6               libXext-devel.x86_64 0:1.3.1-2.el6
  libXfixes-devel.x86_64 0:5.0-3.el6                  libXi-devel.x86_64 0:1.6.1-3.el6
  libXmu-devel.x86_64 0:1.1.1-2.el6                   libXt-devel.x86_64 0:1.1.3-1.el6
  libXxf86vm-devel.x86_64 0:1.1.2-2.el6               libdrm-devel.x86_64 0:2.4.39-1.el6
  libxcb-devel.x86_64 0:1.8.1-1.el6                   mesa-libGL-devel.x86_64 0:9.0-0.8.el6_4.3
  mesa-libGLU-devel.x86_64 0:9.0-0.8.el6_4.3          nvidia-kmod.x86_64 1:319.37-1.el6
  nvidia-modprobe.x86_64 0:319.37-1.el6               nvidia-settings.x86_64 0:319.37-30.el6
  nvidia-xconfig.x86_64 0:319.37-27.el6               xorg-x11-drv-nvidia.x86_64 1:319.37-2.el6
  xorg-x11-drv-nvidia-devel.i686 1:319.37-2.el6       xorg-x11-drv-nvidia-devel.x86_64 1:319.37-2.el6
  xorg-x11-drv-nvidia-libs.i686 1:319.37-2.el6        xorg-x11-drv-nvidia-libs.x86_64 1:319.37-2.el6
  xorg-x11-proto-devel.noarch 0:7.6-25.el6

Complete!

CUDAインストール後の Linux 設定

環境変数 PATH と LD_LIBRARY_PATH

　この環境変数の設定は、PGIコンパイラを使用するだけであるのであれば、必須ではありません。CUDA Tool Kit 内の cudaprof 等の utility を使用する場合や、NVIDIA CUDA C言語を使用する場合は必要ですので、予め設定しておいた方が無難でしょう。CUDAソフトウェアの置かれている場所とCUDA shared library の場所を指定するため、以下の環境変数の設定を $HOME/.bashrc 等の起動 rc ファイルに定義します。ここでは、個々のユーザ id 環境下の .bashrc に設定することにします。CUDA 2.3 以降は、/usr/local/cuda-5.5/lib (32bit用）と /usr/local/cuda-5.5/lib64 (64bit用）が存在します。64ビットの Linux の場合は、LD_LIBRARY_PATHは、/usr/local/cuda-5.5/lib64 と /lib の両方を指定します

　【64ビットLinux】LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-5.5/lib64:/lib
　【32ビットLinux】LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-5.5/lib

[kato@photon29 tmp]# cd 
[kato@photon29 etc]# vi .bashrc
（前略）
export PATH=/usr/local/cuda-5.5/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-5.5/lib64:/lib:$LD_LIBRARY_PATH
:wq
[root@photon29 etc]#

CUDAコマンドの実行検証

　設定した PATH 環境変数等が反映された別の端末セッションを開き、CUDAコマンドを実行してみます。

[kato@photon29 ~]$ which nvcc
/usr/local/cuda-5.5/bin/nvcc

(テストプログラム作成）
[kato@photon29 ~]$ vi test.c
main()
{printf("hello\n");}
:wq

[kato@photon29 ~]$ nvcc -V (nvcc コンパイラのバージョン確認）
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2013 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Jul_17_18:36:13_PDT_2013
Cuda compilation tools, release 5.5, V5.5.0

[kato@photon29 ~]$ nvcc test.c
 
[kato@photon29 ~]$ ./a.out
 hello
[kato@photon29 ~]$ ldd a.out　(shared library のリンク確認）
        linux-vdso.so.1 =>  (0x00007fff951ff000)
        librt.so.1 => /lib64/librt.so.1 (0x0000003e48200000)
        libpthread.so.0 => /lib64/libpthread.so.0 (0x0000003e47a00000)
        libdl.so.2 => /lib64/libdl.so.2 (0x0000003e47600000)
        libstdc++.so.6 => /usr/lib64/libstdc++.so.6 (0x0000003e53a00000)
        libm.so.6 => /lib64/libm.so.6 (0x0000003e47e00000)
        libgcc_s.so.1 => /lib64/libgcc_s.so.1 (0x0000003e53200000)
        libc.so.6 => /lib64/libc.so.6 (0x0000003e47200000)
        /lib64/ld-linux-x86-64.so.2 (0x0000003e46e00000)

　以上で、CUDA の開発環境のセットアップは終了します。

PGIコンパイラの pgaccelinfo コマンドでGPUボード情報を出力

　PGIコンパイラが既にインストールされている場合は、pgaccelinfo コマンドで、実装されているNVIDIA GPUボード情報が出力できます。もし、GPUのボード特性が表示されない場合は、こちらの FAQ をご参照下さい。Linux 上で、CUDA module のロードが行われておらず、/dev 上の nvidia エントリが作成されていない可能性があります。

Linux上の NVIDIA ドライバーバージョンを見る。
[kato@photon29 X11]$ cat /proc/driver/nvidia/version
NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module  319.37  Wed Jul  3 17:08:50 PDT 2013
GCC version:  gcc version 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-3) (GCC)

[kato@photon29 GPGPU]$ pgaccelinfo
CUDA Driver Version            5050  <== この番号は、NVIDIAドライバーのバージョン番号 5.5 の意味
NVRM version:                  NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module  319.37  Wed Jul  3 17:08:50 PDT 2013

Device Number:                 0
Device Name:                   Tesla K20c
Device Revision Number:        3.5
Global Memory Size:            5368512512
Number of Multiprocessors:     13
Number of SP Cores:            2496
Number of DP Cores:            832
Concurrent Copy and Execution: Yes
Total Constant Memory:         65536
Total Shared Memory per Block: 49152
Registers per Block:           65536
Warp Size:                     32
Maximum Threads per Block:     1024
Maximum Block Dimensions:      1024, 1024, 64
Maximum Grid Dimensions:       2147483647 x 65535 x 65535
Maximum Memory Pitch:          2147483647B
Texture Alignment:             512B
Clock Rate:                    705 MHz
Execution Timeout:             No
Integrated Device:             No
Can Map Host Memory:           Yes
Compute Mode:                  default
Concurrent Kernels:            Yes
ECC Enabled:                   No
Memory Clock Rate:             2600 MHz
Memory Bus Width:              320 bits
L2 Cache Size:                 1310720 bytes
Max Threads Per SMP:           2048
Async Engines:                 2
Unified Addressing:            Yes
Initialization time:           30012 microseconds
Current free memory:           5288091648
Upload time (4MB):             1199 microseconds (1063 ms pinned)
Download time:                 1236 microseconds ( 843 ms pinned)
Upload bandwidth:              3498 MB/sec (3945 MB/sec pinned)
Download bandwidth:            3393 MB/sec (4975 MB/sec pinned)
PGI Compiler Option:           -ta=nvidia,cc35

Device Number:                 1
Device Name:                   GeForce GTX 580
Device Revision Number:        2.0
Global Memory Size:            1609760768
Number of Multiprocessors:     16
Number of Cores:               512
Concurrent Copy and Execution: Yes
Total Constant Memory:         65536
Total Shared Memory per Block: 49152
Registers per Block:           32768
Warp Size:                     32
Maximum Threads per Block:     1024
Maximum Block Dimensions:      1024, 1024, 64
Maximum Grid Dimensions:       65535 x 65535 x 65535
Maximum Memory Pitch:          2147483647B
Texture Alignment:             512B
Clock Rate:                    1544 MHz
Execution Timeout:             Yes
Integrated Device:             No
Can Map Host Memory:           Yes
Compute Mode:                  default
Concurrent Kernels:            Yes
ECC Enabled:                   No
Memory Clock Rate:             2004 MHz
Memory Bus Width:              384 bits
L2 Cache Size:                 786432 bytes
Max Threads Per SMP:           1536
Async Engines:                 1
Unified Addressing:            Yes
Initialization time:           30012 microseconds
Current free memory:           1526685696
Upload time (4MB):              914 microseconds ( 727 ms pinned)
Download time:                 1024 microseconds ( 648 ms pinned)
Upload bandwidth:              4588 MB/sec (5769 MB/sec pinned)
Download bandwidth:            4096 MB/sec (6472 MB/sec pinned)
PGI Compiler Option:           -ta=nvidia,cc20

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