SCUDA 项目安装与配置指南

SCUDA 项目安装与配置指南

scuda SCUDA is a GPU over IP bridge allowing GPUs on remote machines to be attached to CPU-only machines. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scuda

1. 项目基础介绍

SCUDA 是一个 GPU-over-IP 桥接工具，它允许远程机器上的 GPU 被连接到只有 CPU 的机器上。这意味着开发者可以在他们的本地机器上进行计算任务，同时利用远程机器上的 GPU 进行加速。该项目的主要编程语言是 C++，同时也包含一些 C 和 Python 代码。

2. 项目使用的关键技术和框架

SCUDA 使用了一系列的关键技术，包括但不限于：

• CUDA: 由 NVIDIA 提供的并行计算平台和编程模型。
• cuBLAS、cuDNN: NVIDIA 提供的用于基本线性代数和深度神经网络的库。
• NVML (NVIDIA Management Library): 用于管理 NVIDIA GPU 设备的库。
• 网络编程: 使用 TCP/IP 协议在客户端和服务器之间传输数据。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装 SCUDA 之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统: 支持CUDA的Linux发行版。
• CUDA Toolkit: 根据您的GPU型号安装相应版本的CUDA Toolkit。
• 依赖库: 安装必要的依赖库，如libssl-dev、gcc、g++、cmake等。
• Python: 安装Python环境，用于运行代码生成脚本。

详细的安装步骤

以下是在您的系统上安装 SCUDA 的详细步骤：

步骤 1: 克隆项目仓库

打开终端，运行以下命令以克隆项目仓库：

git clone https://github.com/kevmo314/scuda.git
cd scuda

步骤 2: 安装依赖

确保您的系统已经安装了以下依赖：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y libssl-dev gcc g++ cmake python3

步骤 3: 运行代码生成脚本

进入codegen目录，并运行codegen.py脚本：

cd codegen
python3 ./codegen.py

确保代码生成过程中没有错误。

步骤 4: 配置CMake

返回到项目根目录，运行CMake以生成构建文件：

cmake .

步骤 5: 编译项目

使用以下命令编译项目：

cmake --build .

步骤 6: 运行服务器

编译完成后，运行服务器：

./server_12_0.so # 请根据您的CUDA版本选择正确的服务器文件

步骤 7: 运行客户端

设置环境变量并运行客户端：

export SCUDA_SERVER=0.0.0.0
LD_PRELOAD=./libscuda_12_0.so python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

或者使用本地脚本：

./local.sh run

按照上述步骤操作后，您应该能够成功安装并运行 SCUDA 项目。如果遇到任何问题，请查看项目文档或寻求社区帮助。

scuda SCUDA is a GPU over IP bridge allowing GPUs on remote machines to be attached to CPU-only machines. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scuda