Tesla K40c加速卡的安装已使用（2）软件篇

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前言

在硬件篇中已经安装了Tesla K40加速卡安装在机箱中，接下来详细记录一下软件环境的搭建，更深层地，试着研究如何将该卡应用在大型工程运算中，主要是Visual Studio和Matlab环境下的运算。

软件安装环境

为了应对以后可能出现的这种错误，现记录搭建环境的过程，以及在实验室PC中的实际情况。先上搭建环境的官方教程

该教程不仅给出了环境搭建方法，环境搭建成功与否的测试方法，还给出了普通vs工程执行加速服务的方法。

现将英文版废话去掉，整理以下内容。

实验室软件环境介绍:

  • 操作系统：win8 64bit
  • vs版本： 2013
  • 远程登录信息
    • LAN地址：192.168.1.222
    • user：Administrator
    • pwd：1111

环境搭建只需要4个东西:

  1. 一个GPU
  2. 一个Windows操作系统
  3. 一个VisualStudio
  4. 一个toolkit

安装

安装NVIDIA CUDA Toolkit

首先介绍CUDA，这东西就是英伟达开发的一个platform，在这个平台上，我们才可以使用GPU强大的性能（主要是并行的高性能计算）;

按我的个人理解：Nvidia CUDA Toolkit之于Visual Studio，就像ADT（Android Development tools）之于Eclipse

都是相当于给IDE安装了一个强大的插件，使其能够支持某些特定的编程需求。按照说明文档的介绍，当你在vs中建立一个CUDA工程后，这个工程就是一个预先配置了CUDA build格式的C++工程 (.vcxproj) ,C++工程怎么编，这个就怎么编！（是否需要引入其他库什么的，待实践）。

这东西做的非常好，把要用的东西，集成在一个一个.exe中了，下载

最终是一个将近1GB的可执行文件，实验室安装的是版本是cuda_6.5.14_windows_general_64_bit

该版本适合win7与win8，按照文档顺序，本应该安装驱动，但我们在安装这个tookit的过程中，它已经帮忙把驱动、cuda、用例、与vs连接，甚至环境变量都已经安装设置完毕。

安装这么个软件，实际上环境就已经搭建好了。

toolkit安装路径分解

有必要分解一下安装路径，因为该环境下的好多操作工具和用例都在这些目录下，这里列出来，方便查找.

有这么几个玩意儿总是要提到：

  1. CUDA Toolkit
    路径： C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v6.5
    • Bin\ the compiler executables and runtime libraries
    • Include\ the header files needed to compile CUDA programs
    • Lib\the library files needed to link CUDA programs
    • Doc\the CUDA documentation, including:
      • CUDA C Programming Guide
      • CUDA C Best Practices Guide
      • documentation for the CUDA libraries
      • other CUDA Toolkit-related documentation

  2. CUDA Samples
    路径： C:\Application Data\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v6.5.

    不同类型的例子分装在
    0_Simple, 1_Utilities, 2_Graphics, 3_Imaging, 4_Finance, 5_Simulations, 6_Advanced, 7_CUDALibraries 都是已经编译好的，可以挑一些运行一下，运行方法见Note

重要工具和文档

结合上面的过程，这里说明几个重要工具

  • nvidia-smi

    路径：C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI

    GPU的控制台: 状态监测、模式切换，可以将其添加到环境变量了，所以打开cmd后课直接运行nvidia-smi 可以之间看见GPU的运行情况。
    nvidia-smi -h查看命令帮助，另外，在其目录下有nvidia-smi.pdf使用文档

    nvidia-smi -dm 1/0 更改显卡的驱动模式 1：TCC / 0：WDDM

  • nvcc

    路径：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v6.5\bin

    这东西是相当于gcc，也就是cuda下的compiler，就酱~~

    还是针对cuda toolkit的命令行工具，查看cuda的版本就用这东西了nvcc -v，其他命令还没研究。

  • CUDA文档，上面已经给出了

Note

Note0：必须保证系统当前的驱动环境在TCC（一种支持tesla卡的驱动模式）模式下.

Note1：好多工具都是通过cmd打开，并在命令行下工作，如果哪些命令提示“不是系统命令”，把该命令所在的路径添加到环境变量path中。

Note2：如果直接双击.exe文件，会闪退看不到结果，需要在cmd运行。

Note3：如命令行下运行test.exe文件，需要在test.exe文件所在文件夹的空白处，按shift+右键，之后选择“在此处运行命令行”然后输入test即可。

啥是TCC和WWDM？

这就是NVIDIA的两种驱动模式，TCC只支持undisplay的device，如我们的tesla卡；而WWDM就是windows下正常的驱动模式，两种模式切换方法用上面的nvidia-smi -dm 后接0或1即可，更改后需要重启。

下面这段除了环境搭建者可忽略
现在即使切换回WWDM也并不能使心脏机的显示器显示内容，原因是当pci插入类显卡设备后，主板的集成显卡将被屏蔽，所以只要pci插着tesla，主板都会将其识别为独立显卡设备，再加上我们也没有做集显与tesla的交火，所以显示屏无法显示。
我猜想的解决方法：以后换主板时，考虑到可能再加一块tesla，所以建议买带有3个以上pci-e 16x插槽的主板，除了两个tesla，再加一个普通独立显卡的位置，这样关掉TCC模式后，应该能够使普通独立显卡启动，以驱动显示器。
至于多tesla，以及和独显的交火

通过cuda给程序加速

这个博客很有用，但是新建项目那部分没有用

vs下的C/C++工程

按照此博客的过程，这是4.2版本的，6.5版本按以下过程设置即可：

  1. 新建win32控制台项目；

  2. 在向导的应用程序设置中选择空项目复选框；

  3. 然后向项目添加文件，文件夹类型可选择cpp文件夹，写名称时可直接写.cu文件，也可以写成.cpp之后再进行重命名；

  4. 在项目名称上右击，快捷菜单中选择“生成自定义”命令，在打开的对话框中选择CUDA6.5；

  5. 右键.cu文件，选择属性，项类型设为 CUDA C/C++；

  6. 右键项目名称，选择属性，检查一下，保持默认；

  7. linker–>输入–>附加以来库中添加”cudart.lib;”

  8. cu文件中添加以下头文件
    #include
    #include
    #include//提供了时间计算的功能函数

    1. 若使用arrayfire，则需要属性–VC++目录–包含目录。 添加AF_PATH

以上步骤可以使cuda工程在VS中直接build–run

另: 对.cu文件可以用nvcc工具手动编译

另: 关于cuda的运行时间

2.MATLAB
去网上查matlab cuda一大推教程：

教程1

教程2

教程3

教程4

环境我已配好，只用过程做简单整理.

done!

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