【cuda入门之一】 Win8.1 64位 VS2012 CUDA 6.5配置

本文档详细介绍了如何在Windows 8.1 64位系统上,使用Visual Studio 2012配置CUDA 6.5。首先,确保GPU支持CUDA并更新驱动,然后下载并安装CUDA Toolkit。安装过程中,推荐安装Visual Assist X以方便编程。完成安装后,通过环境变量验证CUDA设置,并在DOS命令行中运行deviceQuery和bandwidthTest程序进行测试。

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主要参考http://www.cnblogs.com/xing901022/archive/2013/08/09/3248469.html

.安装CUDA5.5以及配置VS助手

1、安装之前必须确认自己电脑的GPU支持CUDA。在设备管理器中找到显示适配器(Display adapters),右键计算机属性,在左上角点击进去设备管理器,在设备管理器最后一行即显示适配器。

找到自己电脑的显卡型号,如果包含在http://www.nvidia.com/object/cuda_gpus.html的列表中,说明支持CUDA

有时候安装完毕CUDA之后,运行6中的deviceQuery程序时会出错,请优先考虑显卡驱动的问题。

安装CUDA之前最好检查一下自己电脑的显卡驱动版本,版本过老的话,需要更新。最好安装之前就去NVIDIA官网更新,本人geforce 610M型号,需要先更新Intel HD graphisis再更新显卡驱动,否则显卡驱动更新失败。

2、下载NVIDIA CUDA Toolkit http://www.nvidia.com/content/cuda/cuda-downloads.html),本人下载的是desktop版本win64


CUDA5.0以上已经将ToolKitSDK等整合在了一起,因此只需下载一个安装文件即可。

3、首先确认自己已经安装Visual Studio 2010后再安装助手Visual Assist X。这里Visual Assist X对于使用CUDA不是必须的,但为了使程序编写更为方便,这里推荐安装。

4CUDA的默认安装目录为:C:\Program Files\NVIDIA GPUComputing Toolkit\这里推荐使用默认的安装路径,可以不更改。本人安装路径为C:\NVIDIA

5、安装完成后,在系统变量里面会出现会发现新添加了两个环境变量

CUDA_PATH

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

CUDA_PATH_V6_5

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v5.5

 

且在系统变量的path也会自动添加

C:\Program Files\NVIDIA GPU ComputingToolkit\CUDA\v5.5\bin;C:\Program Files\NVIDIA GPU ComputingToolkit\CUDA\v5.5\libnvvp;C:\Program Files (x86)\NVIDIACorporation\PhysX\Common;

 若系统变量没有这些,请根据自己安装的路径自行添加到系统变量中。

6、此时CUDA已经安装成功。可以在DOS命令下,测试运行显示GPU硬件配置和cuda属性例子程序deviceQuery。路径在如下位置:

C:\NVIDIA \CUDASamples\Bin\win32\Release(根据自己的路径修改)



 结果为


Dos下的命令提示符

dir查看文件夹下的目录

dir/a:h 查看当前目录的隐藏文件,因为ProgramData是隐藏文件。

cd .. 返回上一级文件夹, cd file 进入file 文件夹




32位的请进入win32


运行bandwidthTest示例程序,结果如下:


运行deviceQuery.exe结果如下


双击桌面上的图标,运行cuda自带的例子。


<think>好的,我现在需要帮用户找到支持高配显卡(高于RTX 2060)的Linux系统的云服务商。首先,我需要理解用户的需求。用户可能是在寻找云服务,以便在云端运行需要高性能显卡的应用,比如机器学习、深度学习训练、3D渲染或者游戏服务器等。用户明确要求Linux系统,显卡配置高于RTX 2060,所以云服务商必须提供这样的GPU实例,并且支持Linux环境。 接下来,我需要回忆现有的云服务提供商,特别是那些提供GPU实例的。常见的国际云服务商有AWS、Google Cloud、Microsoft Azure、阿里云、腾讯云等。国内用户可能更倾向于阿里云和腾讯云,但用户提到“云服务商”,可能包括国际选项。我需要确认这些服务商是否提供高于RTX 2060的显卡,比如RTX 3080、A100、V100、T4等。 然后,我需要查阅相关引用。用户提供的引用中有提到阿里云的FPGA云服务器,引用[3]提到了FaaS平台和FPGA管理工具,可能阿里云也提供GPU实例。另外,引用[1]中用户提到使用Ubuntu,说明对Linux的支持很重要。但引用[1]和[2]主要关于NAS和服务器配置,可能与云服务商关系不大,但可以确认用户对Linux系统的需求。 接下来,我需要逐个检查主要云服务商的GPU实例情况: 1. **阿里云**:根据引用[3],阿里云有FPGA云服务器,但用户需要的是GPU。阿里云确实提供GPU实例,比如gn6v、gn7i等,配备NVIDIA V100或A10/A100显卡,性能高于2060。支持Linux系统,如Ubuntu、CentOS。 2. **AWS(Amazon Web Services)**:提供多种GPU实例,如P3、G4实例,使用Tesla V100、T4等,性能超过2060。支持Amazon Linux、Ubuntu等。 3. **Google Cloud**:有NVIDIA Tesla T4、A100等GPU的实例,适用于深度学习。支持Debian、Ubuntu等Linux系统。 4. **Microsoft Azure**:提供NCas、ND系列,配备V100、A100等。支持Ubuntu、CentOS等。 5. **腾讯云**:GPU计算实例如GN7、GN10X,使用V100、A100等,支持Linux系统。 6. **华为云**:有GPU加速型实例,如P系列,使用V100等,支持Ubuntu、EulerOS等。 此外,还有一些专门提供GPU云服务的厂商,比如Lambda Labs、Paperspace,它们也提供高性能GPU和Linux支持。 需要确认各云服务商的具体显卡型号是否高于RTX 2060。例如,RTX 2060的算力约为6.5 TFLOPS(FP32),而Tesla V100的FP32性能约为15.7 TFLOPS,T4约为8.1 TFLOPS,A100更高。因此,这些显卡的性能确实超过2060。 另外,用户可能需要考虑价格、地域可用性、支持的操作系统版本(如Ubuntu 18.04/20.04)、以及是否需要额外的配置步骤,比如安装驱动。大多数云服务商会在实例中预装GPU驱动,或者提供优化的镜像,方便用户使用。 总结下来,推荐的云服务商包括阿里云、AWS、Google Cloud、Azure、腾讯云和华为云,它们都提供高于RTX 2060的GPU实例,并支持Linux系统。需要根据用户的具体需求(如地理置、预算、特定显卡型号)来选择最合适的服务商。 此外,用户可能需要参考各云服务商的文档,了解如何配置和启动GPU实例,以及如何安装必要的驱动和库(如CUDA、cuDNN)。例如,引用[1]中用户提到使用Ubuntu 16.04并遇到显卡驱动问题,所以在选择云服务时,最好选择提供预装驱动或简化安装流程的服务商,以减少配置的麻烦。</think>为了寻找支持高配显卡(如高于RTX 2060)的Linux系统云服务商,以下是分步解答和推荐: ### 1. **主流云服务商GPU实例分析** - **阿里云** 提供基于NVIDIA V100、A10/A100等高性能显卡的实例(如`gn6v`、`gn7i`系列),支持Ubuntu、CentOS等系统。用户需开通OSS服务以管理FPGA/GPU资源[^3]。 **优势**:适合国内用户,提供中文支持与优化镜像。 - **AWS(Amazon EC2)** - **P3实例**:配备Tesla V100(32GB显存,FP32算力约15.7 TFLOPS) - **G4实例**:使用T4显卡(FP32算力约8.1 TFLOPS) 支持Amazon Linux、Ubuntu,预装NVIDIA驱动与CUDA工具包[^1]。 - **Google Cloud** - **A2实例**:搭载NVIDIA A100(FP32算力约19.5 TFLOPS) - **T4实例**:适用于中等负载 支持Debian、Ubuntu,集成Kubernetes引擎优化深度学习任务。 - **Microsoft Azure** - **NCas系列**:基于AMD CPU与NVIDIA V100 - **ND系列**:配备A100 支持Ubuntu、CentOS,提供预配置的深度学习虚拟机镜像。 - **腾讯云** **GN10X实例**:采用V100或A100显卡,支持Ubuntu/CentOS,适合模型训练与推理。 - **华为云** **P系列实例**:使用V100显卡,支持Ubuntu、EulerOS,提供弹性伸缩与按需计费。 ### 2. **配置与使用建议** 1. **选择实例类型**:根据算力需求选择显卡型号(如A100 > V100 > T4)。 2. **操作系统**:优先使用云服务商提供的预装驱动镜像(如AWS的Deep Learning AMI)。 3. **驱动安装**:部分服务需手动安装CUDA(参考[NVIDIA官方指南](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads))。 4. **成本优化**:结合竞价实例或预留实例降低费用。 ### 3. **示例:阿里云GPU实例搭建流程** ```bash # 登录阿里云控制台,创建ECS实例 1. 选择「异构计算」->「GPU实例」 2. 选择gn7i(V100显卡)或gn6v(A100) 3. 镜像选择「Ubuntu 20.04 GPU优化版」 4. 配置存储与网络后启动实例 5. 通过SSH连接并验证GPU状态: nvidia-smi # 查看显卡信息 ``` ###
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