|
# Se connecter #
|
|
# Se connecter #
|
|
|
|
|
|
bff |
|
bff
|
|
\ No newline at end of file |
|
|
|
|
|
Vous pouvez commencer à faire des tests sur la machine qui héberge les
|
|
|
|
cartes GPU :
|
|
|
|
|
|
|
|
ssh lpnws5232.in2p3.fr.
|
|
|
|
|
|
|
|
Pour configurer l'environnement vous pouvez faire :
|
|
|
|
|
|
|
|
. /usr/local/bin/cuda-setup.sh # sh, bash
|
|
|
|
|
|
|
|
source /usr/locla/bin/cuda-setup.csh # csh, tcsh
|
|
|
|
|
|
|
|
Pour installer les exemples :
|
|
|
|
|
|
|
|
cuda-install-samples-7.5.sh $destDir
|
|
|
|
cd $destDir
|
|
|
|
cuda-fix-samples.sh # les rendre compatibles avec SL
|
|
|
|
|
|
|
|
Si l'on souhaite une sorte de "top" pour les gpu :
|
|
|
|
|
|
|
|
nvidia-smi --loop=2
|
|
|
|
|
|
|
|
Pour utiliser les exemples python, il faut tout d'abord installer quelques modules python en local. Le plus simple est d'installer anaconda (https://www.continuum.io/downloads), qui permet d'avoir un environement python local, et d'installer des modules à volonté, sans avoir besoin d'être root sur la machine:
|
|
|
|
|
|
|
|
bash Anaconda3-2.5.0-Linux-x86_64.sh
|
|
|
|
export ANACONDADIR=/home/jlenain/local/python/src/anaconda
|
|
|
|
export PATH=$ANACONDADIR/bin:$PATH
|
|
|
|
unset PYTHONPATH
|
|
|
|
unset PYTHONUSERBASE
|
|
|
|
|
|
|
|
On peut commodément placer ces lignes (sauf la première, qui ne se fait qu'une fois à l'installation d'anaconda) dans son ~/.bashrc ou ~/.bash_aliases.
|
|
|
|
|
|
|
|
On peut ensuite installer le module numba (http://numba.pydata.org/) qui permet l'optimisation automatique de code python et comporte notamment la libraire NVIDIA CUDA pour la programmation GPU:
|
|
|
|
|
|
|
|
conda install numba |