ubuntu12.04 LTS 下安装GPU

本文档详细介绍了在Ubuntu 12.04 LTS 64位系统上安装GPU驱动和CUDA的步骤,包括检查显卡和CPU兼容性,卸载原有驱动,从NVIDIA官网下载并安装cuda_5.5.22_linux_64.run文件,解决安装过程中遇到的问题,以及设置环境变量。

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系统: ubuntu 12.04LTS  64位

显卡型号: Geforce GTX650 Ti


一、准备检查工作:


1.确认你是不是有支持GPU运算的nvidia的显卡:

lspci |grep VGA

看你的nvidia显卡型号是不是在这个网页的列表中:

http://www.nvidia.cn/object/cuda_learn_products_cn.html

若是就OK了。


2.确认你的cpu是不是支持,目前CUDA开发环境2.3要求X86架构的cpu。

uname -m

输出结果是x86或x86_64的,都是支持的。


二、安装过程:


(1) 卸载原有的显卡驱动。我的显卡是通过System Setting\Additional Drivers 中安装的,同样是在这里卸载。对于通过其它方式安装的显卡,需要参考不同的卸载方式。卸载后重新启动电脑。


(2) 到该网站https://developer.nvidia.com/cuda-downloads  下载ubuntu12.04 对应的 cuda_5.5.22_linux_64.run 和 cuda-repo-ubuntu1204_5.5-0_armhf.deb 文件。并放入到CUDA/文件夹下。


(3) 进入到CUDA/文件夹。运行命令 sudo sh cuda_5.5.22_linux_64.run 进行安装。过程中需要按照提示添加安装路径, 我的是安装在CUDA/下。

   中间会出现的问题


===========
= Summary =
===========

Driver:   Installation Failed
Toolkit:  Installation skipped
Samples:  Installation skipped

Logfile is /tmp/cuda_install_9016.log

vim /tmp/cuda_intall_9016.log   找到原因。

例如我遇到的问题就是 提示有X-sever 在运行,按照文件中的提示,删除/tmp/.XO文件便能运行通过。


(4)修改环境变量。运行命令 gedit ~./bashrc 在文档最末添加

     export PATH = ..../CUDA/bin: $PATH

     export LD_LIBRARY_PATH = .../CUDA/lib: $LD_LIBARY_PATH


 

### 关于 PointNet2 Operations 或 Library Version 12.04 的分析 PointNet2 是一种基于深度学习的架构,主要用于处理三维点云数据。它扩展了原始的 PointNet 架构,在保持输入不变的情况下增强了局部特征提取能力[^1]。 对于特定版本(如 12.04),通常指的是软件库或框架的一个发布版本号。然而,PointNet2 并不是一个传统意义上的软件包,而是一个研究模型及其对应的实现代码集合。因此,“Version 12.04”可能并不适用于描述 PointNet2 自身,而是指其依赖项(例如 TensorFlow、PyTorch 等)或者操作系统环境(如 Ubuntu 12.04 LTS)。以下是对此问题的具体解析: #### 1. **PointNet2 实现中的依赖** PointNet2 常见的实现方式包括 PyTorch 和 TensorFlow 版本。这些实现依赖于底层的操作(operations)和库支持。例如: - 在 PyTorch 中,PointNet2 使用自定义 CUDA 扩展来加速计算密集型操作,比如球面查询 (Ball Query) 和分组 (Grouping)[^2]。 - 如果目标平台运行的是较旧的操作系统(如 Ubuntu 12.04),则需要特别注意兼容性问题,因为现代 GPU 工具链(如 NVIDIA CUDA Toolkit)可能不完全支持该系统的编译器标准库[^3]。 #### 2. **针对特定日期或版本的支持** 如果提到 “version 12.04”,可以理解为以下两种情况之一: - **操作系统版本**: 需要确认所使用的 Python 解释器、CUDA 及 cuDNN 是否能在 Ubuntu 12.04 上正常工作。由于此版本较为陈旧,建议升级到更高版本以获得更好的性能和支持。 - **依赖库版本**: 若是指定某个深度学习框架的版本,则需查阅对应文档以验证是否提供官方支持。例如,TensorFlow 早期版本(<=1.x)可能仍能适配部分老旧硬件配置。 #### 3. **安装与部署注意事项** 当尝试在低版本环境中设置 PointNet2 时,请遵循以下指导原则: - 确保主机 C++ 工具链满足最低要求; - 下载并构建适合当前体系结构的预编译二进制文件或将源码移植至目标平台; - 对于缺失的功能模块,考虑通过 Docker 容器化技术隔离复杂依赖关系。 ```bash # 示例命令:检查现有 GCC/G++ 版本 gcc --version g++ --version ``` --- ###
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