La mejor distribución de Linux para el desarrollo de Cuda [cerrado]

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¿Alguien puede sugerir la mejor distribución de Linux para el desarrollo de CUDA? La razón por la que pregunto es que intenté instalar el último SDK de Cuda en Fedora 12, y fue un verdadero dolor en el cuello. Me llevó 8 horas eliminar el controlador nouveau e instalar el controlador nvidia. Después de eso de alguna manera, el sistema operativo decide actuar y explotar el archivo / var / log / message a 9 GB y consumir todo mi espacio restante, con errores extraños. Ni siquiera entiendo qué sucedió más, pero mis unidades Nvidia ya no funcionan. Por favor, no me llames, NO soy un fanático de Windows ni nada. He estado usando Linux desde 2002, y en realidad me gusta. Es solo mi experiencia personal. Sería realmente útil para sugerencias positivas. Fanboys, por favor, mantente al margen.

Gracias por adelantado.

linux cuda 0fnt
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El problema de pedir una "mejor x para y" es que cada persona tendrá su propia opinión, lo que terminaría confundiéndote.
Sathyajith Bhat
Cuando quise decir mejor, en realidad quise decir en base a la cantidad de esfuerzo requerido para comenzar. Soy lo suficientemente competente en Linux Shell. Sin embargo, no hago mucho de la instalación del controlador desinstalando cosas ..
0fnt
No voy a responder, ya que es anecdótico, pero tuve la misma experiencia al instalar los controladores de nvidia en Ubuntu 10.04. Necesitaba poner en la lista negra algunos módulos nouveau y framebuffer, y necesitaba especificar la versión del kernel para poder instalar los controladores nvidia. Sin embargo, una vez instalada, la instalación de CUDA es bastante sencilla y funciona de maravilla.
fideli

Respuestas:

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Usaría Arch Linux ya que viene con las últimas novedades y puede instalar CUDA-SDK / todo lo que necesita de AUR directamente. (También el controlador NVidia está directamente disponible en el repositorio). Pero sí, puede usar cualquier cosa si construye allí el entorno.

Tal vez Fedora también se ajuste al trabajo con las últimas cosas.

Shiki
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Utilicé OpenSuse y funcionó bastante bien y fue fácil de configurar. El beneficio adicional es que OpenSuse es un entorno de escritorio bastante agradable con herramientas de administración de paquetes agradables que no adolecen de una funcionalidad limitada, como la sobrecarga de ubuntu (¿y marrón? ¿en serio?).

en Windows ahora, sin embargo, así que puedo usarlo para jugar cuando no estoy desarrollando. pero puedo decir que para el desarrollo de cuda opensuse funcionó muy bien.

happyjack27
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Tiendo a pensar que la mejor distribución para este tipo de cosas es la que usan los desarrolladores de la cosa: es mucho más probable que las instrucciones y descargas funcionen en la distribución para la que fueron escritas que en cualquier otra.

Mirando el sitio web de CUDA , trataría de obtener una de esas distribuciones, incluida la versión especificada. Por supuesto, cuando desea instalar una versión más nueva de algo, se mete en un mundo completamente nuevo de dolor ...

Neal
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Descargo de responsabilidad: es posible que no te guste esta respuesta ...

Tengo un sistema de arranque dual. Yo uso KUbuntu-10.04 amd64 como mi sistema operativo principal. Desearía que tuviera gcc 4.5 porque quiero OpenMP 3.0, pero de lo contrario ... He instalado CUDA 3.1, CUDA 3.2 y los últimos controladores (260.24) en funcionamiento. No he tenido ningún problema al instalar controladores o CUDA. También uso nvidia-smi y el siguiente script llamado "cuda" en el que he colocado /etc/init.d/y comienzo en todos los niveles de ejecución:

#!/bin/bash

/sbin/modprobe nvidia

if [ "$?" -eq 0 ]; then

# Count the number of NVIDIA controllers found.
N3D=`lspci | grep -i NVIDIA | grep "3D controller" | wc -l`
NVGA=`lspci | grep -i NVIDIA | grep "VGA compatible controller" | wc -l`

N=`expr $N3D + $NVGA - 1`
for i in `seq 0 $N`; do
mknod -m 666 /dev/nvidia$i c 195 $i;
done

mknod -m 666 /dev/nvidiactl c 195 255

else
exit 1
fi

nvidia-smi --loop-continuously --interval=60 --filename=/var/log/nvidia-smi.log &
nvidia-smi -g 0 -c 2
nvidia-smi -g 1 -c 1
nvidia-smi -g 2 -c 1

Nota: Tengo tres tarjetas, una dedicada a mostrar y dos dedicadas a la computación CUDA.

Ahora que he dicho que, en este momento, el único perfil CUDA mínimamente bueno que he encontrado es nSight, que solo funciona en Windows 7 o Vista con VS 2005 o 2008: afirman que funciona en VS 2010 ... derecho. He estado preguntando sobre esto aquí . De sus otras preguntas parece que tiene acceso a VS 2010 en Win 7. Recomiendo trabajar en VS 2008 (si es posible) por ahora con nSight 1.5 hasta que nVidia elimine los errores de las nuevas personalizaciones de compilación shtuff. Si eres un estudiante o un usuario de una pequeña empresa, puedes obtener una copia gratuita de VS 2005 o 2008 de DreamSpark o BizSpark respectivamente.

También he preguntado acerca de visualizar Win 7 para no tener que seguir reiniciando, pero solo puedo publicar un enlace (ya que todavía no tengo 10 puntos), así que lo pondré en un comentario. Tampoco tengo experiencia todavía con la ejecución de CUDA en un sistema operativo visualizado.

PD. Si, como yo, está haciendo computación paralela tanto en CUDA como en OpenMP, podría considerar cualquiera de los sabores de Ubuntu 10.10 que se lanzaron (RC) ayer y se impulsarán de manera estable en una semana. Ubuntu 10.10 tiene la opción de integrar gcc 4.5.

M. Tibbits
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Me gusta Scientific Linux , basado en RHEL, para el revestimiento de base científica. Para los nuevos usuarios, para evitar las molestias con Nouveau, me quedaría con la serie 5.x. De lo contrario, para 6.x, asegúrese de instalar el repositorio de ElRepo y la lista negra nouveau. Cuando actualice, el controlador se recompilará automáticamente.

kalloyd
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¿Por qué es útil ElRepo para CUDA en RHEL 6.x?
Christian Hudon