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Kann nicht NVIDIA GPU-Optimierung verwenden (libcublas.so)

Ich habe einen Nvidia 750Ti auf einem dedizierten Server

Ich versuche, cuda zu installieren, um die GPU-Optimierung in Theano zu nutzen.

Ich habe mehrere cuda 7-Installationen durchgeführt (auf Ubuntu-Server x86_64 12.04, Ubuntu-Server x86_64 14.04, Nvidia-Treiber manuell installieren ...).

Die aktuelle Installation ist: - Ubuntu 14.04 (aktualisiert) - cuda 6.5 (via .run)

Nach jeder Installation probiere ich das erste GPU-Beispiel aus in diesem Tutorial aber ich bekomme immer die gleiche Antwort:

THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python check1.py
ERROR (theano.sandbox.cuda): Failed to compile cuda_ndarray.cu: libcublas.so.6.5: cannot open shared object file: No such file or directory
WARNING (theano.sandbox.cuda): CUDA is installed, but device gpu is not available  (error: cuda unavilable)
[Elemwise{exp,no_inplace}(<TensorType(float32, vector)>)]
Looping 1000 times took 1.9148170948 seconds
Result is [ 1.23178029  1.61879337  1.52278066 ...,  2.20771813  2.29967761
  1.62323284]
Used the cpu


$ ls -la /usr/local/cuda-6.5/lib64/libcublas.so
lrwxrwxrwx 1 root root 16 Jun 14 18:23 /usr/local/cuda-6.5/lib64/libcublas.so -> libcublas.so.6.5

Ich habe die nvidia cuda-Beispiele zusammengestellt. Ich kann das matrixMul-Beispiel ausführen. Aber das Ausführen von matrixMulCUBLAS gibt mir einen ähnlichen Fehler in Bezug auf das gemeinsame Objekt libcublas.so

Wenn ich NVIDIA X Server-Einstellungen ausführe, erhalte ich außerdem:

You do not appear to be using the NVIDIA X driver. Please edit your X configuration file (just run nvidia-xconfig as root), and restart X

Ich führe aus:

root> nvidia-xconfig 

Und als Gegenleistung erhalten Sie folgende Nachricht:

WARNING: Unable to locate/open X configuration file.
New X configuration file written to '/etc/X11/xorg.conf'

Trotz nvidia-xconfig bleibt das Problem in den NVIDIA X-Servereinstellungen bestehen.

In einer der Absichten habe ich dieses Problem mit den NVIDIA X Server-Einstellungen gelöst. Aber es hat das Problem mit libcublas nicht gelöst.

Ich habe verwandte Variablen über /etc/environment gesetzt

CUDA_HOME=/usr/local/cuda-6.5
LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-6.5/lib64
PATH="/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/opt/anaconda/bin:/usr/local/cuda-6.5/bin"

Ich bin ein Neuling in GPUs und es ist wie ein großes Durcheinander!

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virilo

Gelöst.

  • Der Server hatte zwei Grafikkarten. Eine GPU-Karte und eine On-Board-Karte. Ich bat die Hosting-Firma, die Bordkarte auszuschalten

  • Ich machte mir Sorgen um die NVIDIA X-Servereinstellungen, als ich eine Verbindung über VNC herstellte. nvidia-smiinformierte mich, dass alles in Ordnung war .

  • Ich musste LD_LIBRARY_PATH mit ldconfig einstellen, nicht in /etc/environment, wie hier erklärt .

    Sudo echo "/usr/local/cuda-7.0/lib64" > /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
    Sudo ldconfig
    

Danke an alle!

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virilo

Ich habe das gleiche Problem gelöst, indem ich die folgenden zwei Zeilen in die Datei $HOME/.bashrc geschrieben habe.

export PATH=/usr/local/cuda/bin:/usr/local/cuda/lib64:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

Dadurch werden einige Umgebungsvariablen festgelegt, um CUDA-fähige Programme auszuführen und zu schreiben.

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Brother Data