以前、ML110G6にGeForceGTX560Tiを載せたCUDA実験機を作成したが、
電源の換装が必要であったり、全体の改修費用が高額であったり、と問題が多かった。
そこで、手軽に実験できるよう、
・電源換装の必要なし
・総額1万以内で購入できる
という観点からグラボを選定しなおした。
これをML110G6に搭載し、この記事を参考に導入を進めればCUDA対応環境での実験が可能となる。
GTX560Tiとの性能比較はまた後日。
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July 5, 2011
June 23, 2011
Ubuntu10.10 での OpenCV2.3RC with CUDA4.0 の導入
前回はOpenCV2.2のsvn版をつかってCUDA対応のOpenCVを導入してみたが、
OpenCV2.3RCが出たのでインストールしてみる。
RCがとれたのでやってみたのはこっち。
環境としては
OS：Ubuntu10.10 desktop 64bit
OpenCV:OpenCV-2.3.0RC
CUDA:4.0
CUDA4.0の導入についてはこの記事を参照
まずは依存を解決する。
あとはソースをsourceforgeから落としてきて導入。
また、途中でCMakeLists.txtをsedで編集している。これはUbuntuのPythonがsite-packagesを見にいかないため。
さらにdebで管理するためにCheckInstallでdeb化して導入する。RHELと異なりaptitudeで導入できる。
checkinstallにいろいろ聞かれるのが煩わしい人はcheckinstallの代わりに"make install"とでもしておけば良い。
これで導入は完了。
opencv_test_gpuがきちんと終わらないのは変わらないなー。
RCでも変化がないということはこちらの設定ミスを疑ってみる。
追々チェックしていく。
せっかくなので、このページにかかれているサンプルをコンパイルしてみる。
コンパイルは
これは問題なく動いている。
OpenCV2.3RCが出たのでインストールしてみる。
RCがとれたのでやってみたのはこっち。
環境としては
OS：Ubuntu10.10 desktop 64bit
OpenCV:OpenCV-2.3.0RC
CUDA:4.0
CUDA4.0の導入についてはこの記事を参照
まずは依存を解決する。
$ sudo apt-get install libtbb2 libtbb-dev libgtk2.0-dev build-essential pkg-config libpng12-0 libpng12-dev libpng3 libpng3-dev libpnglite-dev libpngwriter0-dev libpngwriter0c2 zlib1g-dbg zlib1g zlib1g-dev libjasper-dev libjasper-runtime libjasper1 pngtools libtiff4-dev libtiff4 libtiffxx0c2 libtiff-tools libjpeg62 libjpeg62-dev libjpeg62-dbg libjpeg-progs ffmpeg libavcodec-dev libavcodec52 libavformat52 libavformat-dev libgstreamer0.10-0-dbg libgstreamer0.10-0 libgstreamer0.10-dev libgstreamer-plugins-base0.10-dev libxine1-ffmpeg libxine-dev libxine1-bin libunicap2 libunicap2-dev libdc1394-22-dev libdc1394-22 libdc1394-utils swig libv4l-0 libv4l-dev python-numpy libpython2.6 python-dev python2.6-dev openexr libswscale0 libswscale-dev libeigen2-dev libopenexr-dev subversion subversion-tools doxygen doxygen-gui python-sphinx cmake
また、今回からgtestが必要になったようなのでそちらも導入。$ sudo aptitude install libgtest-dev
あとはソースをsourceforgeから落としてきて導入。
また、途中でCMakeLists.txtをsedで編集している。これはUbuntuのPythonがsite-packagesを見にいかないため。
さらにdebで管理するためにCheckInstallでdeb化して導入する。RHELと異なりaptitudeで導入できる。
$ mkdir -p ~/local/src
$ cd ~/local/src
$ wget http://downloads.sourceforge.net/project/opencvlibrary/opencv-unix/2.3/OpenCV-2.3.0rc.tar.bz2
$ tar jxvf OpenCV-2.3.0rc.tar.bz2
$ cd OpenCV-2.3.0
$ sed -i s/site-packages/dist-packages/g CMakeLists.txt
$ mkdir release
$ cd release
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D BULD_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_TBB=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_QT_OPENGL=ON -D WITH_CUDA=ON -D BUILD_DOXYGEN_DOCS=ON ../
$ make -j2
$ sudo aptitude install checkinstall
$ sudo checkinstall
$ sudo ldconfig
checkinstall中にいろいろきかれるが適宜答えておく。checkinstallにいろいろ聞かれるのが煩わしい人はcheckinstallの代わりに"make install"とでもしておけば良い。
これで導入は完了。
opencv_test_gpuがきちんと終わらないのは変わらないなー。
RCでも変化がないということはこちらの設定ミスを疑ってみる。
追々チェックしていく。
せっかくなので、このページにかかれているサンプルをコンパイルしてみる。
コンパイルは
$ g++ -I/usr/local/include/opencv2 -L/usr/local/lib -lopencv_gpu test.cpp
で通る。これは問題なく動いている。
June 21, 2011
Ubuntu10.10 での OpenCV2.2 with CUDA4.0 の導入
::OpenCV2.3RCの導入法はこちら
以前にもOpenCVを導入したが、
今回はCUDA対応を施しインストールする。(他にも些細な改善をする)
環境としては
OS：Ubuntu10.10 desktop 64bit
OpenCV:OpenCV-2.2.0
CUDA:4.0
CUDAの導入については前回を参照
まずは依存を解決する。
tar版はCUDA4.0に対応していないため。
また、途中でCMakeLists.txtをsedで編集している。これはUbuntuのPythonがsite-packagesを見にいかないため。
さらにdebで管理するためにCheckInstallでdeb化して導入する。RHELと異なりaptitudeで導入できる。
checkinstallにいろいろ聞かれるのが煩わしい人はcheckinstallの代わりに"make install"とでもしておけば良い。
これで導入は完了。
opencv_test_gpuでいくつか通らないテストがあるのだけどどうしたもんかな…
来月にはOpenCVの新しいヴァージョンも出るらしいので、それに期待かな。
ま、追々対応していく。とりあえず完了。
せっかくなので、このページにかかれているサンプルをコンパイルしてみる。
コンパイルは
一応動いているみたいで一安心。
以前にもOpenCVを導入したが、
今回はCUDA対応を施しインストールする。(他にも些細な改善をする)
環境としては
OS：Ubuntu10.10 desktop 64bit
OpenCV:OpenCV-2.2.0
CUDA:4.0
CUDAの導入については前回を参照
まずは依存を解決する。
$ sudo apt-get install libtbb2 libtbb-dev libgtk2.0-dev build-essential pkg-config libpng12-0 libpng12-dev libpng3 libpng3-dev libpnglite-dev libpngwriter0-dev libpngwriter0c2 zlib1g-dbg zlib1g zlib1g-dev libjasper-dev libjasper-runtime libjasper1 pngtools libtiff4-dev libtiff4 libtiffxx0c2 libtiff-tools libjpeg62 libjpeg62-dev libjpeg62-dbg libjpeg-progs ffmpeg libavcodec-dev libavcodec52 libavformat52 libavformat-dev libgstreamer0.10-0-dbg libgstreamer0.10-0 libgstreamer0.10-dev libgstreamer-plugins-base0.10-dev libxine1-ffmpeg libxine-dev libxine1-bin libunicap2 libunicap2-dev libdc1394-22-dev libdc1394-22 libdc1394-utils swig libv4l-0 libv4l-dev python-numpy libpython2.6 python-dev python2.6-dev openexr libswscale0 libswscale-dev libeigen2-dev libopenexr-dev subversion subversion-tools doxygen doxygen-gui python-sphinx cmake
あとはソースをsubversionから落としてきて導入。tar版はCUDA4.0に対応していないため。
また、途中でCMakeLists.txtをsedで編集している。これはUbuntuのPythonがsite-packagesを見にいかないため。
さらにdebで管理するためにCheckInstallでdeb化して導入する。RHELと異なりaptitudeで導入できる。
$ mkdir -p ~/local/src
$ cd ~/local/src
$ mkdir OpenCV-2.2.0-svn
$ cd OpenCV-2.2.0-svn
$ svn checkout https://code.ros.org/svn/opencv/trunk/
$ cd trunk/opencv/
$ sed -i s/site-packages/dist-packages/g CMakeLists.txt
$ mkdir release
$ cd release
$ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D BULD_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_TBB=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_QT_OPENGL=ON -D WITH_CUDA=ON -D BUILD_DOXYGEN_DOCS=ON ../
$ make -j2
$ sudo aptitude install checkinstall
$ sudo checkinstall
$ sudo ldconfig
checkinstall中にいろいろきかれるが適宜答えておく。checkinstallにいろいろ聞かれるのが煩わしい人はcheckinstallの代わりに"make install"とでもしておけば良い。
これで導入は完了。
opencv_test_gpuでいくつか通らないテストがあるのだけどどうしたもんかな…
来月にはOpenCVの新しいヴァージョンも出るらしいので、それに期待かな。
ま、追々対応していく。とりあえず完了。
せっかくなので、このページにかかれているサンプルをコンパイルしてみる。
コンパイルは
$ g++ -I/usr/local/include/opencv2 -L/usr/local/lib -lopencv_gpu test.cpp
で通る。一応動いているみたいで一安心。
Ubuntu10.10 での CUDA4.0 導入
以前、GPUを換装したので、CUDA環境をインストールしてみる。
前提とする環境は
OS:Ubuntu10.10 desktop 64bit
GPU:GeForce GTX 560Ti
CUDA:4.0
まず、公式サイトからCUDA関連ファイルをDLしておく。
必要なのは
・Developer Drivers for Linux : devdriver_4.0_linux_64_270.41.19.run
・CUDA Toolkit for Ubuntu Linux 10.10 : cudatoolkit_4.0.17_linux_64_ubuntu10.10.run
・GPU Computing SDK code samples : gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run
・CUDA Tools SDK : cudatools_4.0.17_linux_64.run
の4つ。サンプルとかは適当に。
大まかな流れとしては
・依存の解決
・ドライバの導入
・Toolkitの導入
・SDKの導入
となる。
まず、依存関係をクリアする。
Ubuntu11.4の場合はこれの他に、gcc-4.4,g++-4.4の(バージョンを明記した)導入が必要(11.4は4.5系)
おわったら"startx"などでグラフィカルモードにもどる。
次にCUDAのToolkitを導入する。
ライブラリを登録する。
/etc/ld.so.conf.d/以下にcuda.confというファイルを作成し、
また、"/usr/loca/cuda/bin"をPATHに追加しておく。
追加の仕方は各自調査のこと。
また、cudatoolsも導入しておく。
さて、ここで、なぜか/usr/lib/libGL.soがリンク切れをしている。(mesaのパッケージに問題有るのかな？)
正しい解決方法を探すのが面倒だったので
これでSDKを導入する準備ができた。
SDKはデフォルトでは各自のホームディレクトリ以下に入る。
よって"sudo"する必要はない。
コンパイルが終わったら、
今後、Kernelアップデートするたびに、ドライバのインストールを繰り返す必要があるかも。
なにかオシャレな対策はないのかな…？
以上
OpenCVとの連携はこちらを参照のこと。
前提とする環境は
OS:Ubuntu10.10 desktop 64bit
GPU:GeForce GTX 560Ti
CUDA:4.0
まず、公式サイトからCUDA関連ファイルをDLしておく。
必要なのは
・Developer Drivers for Linux : devdriver_4.0_linux_64_270.41.19.run
・CUDA Toolkit for Ubuntu Linux 10.10 : cudatoolkit_4.0.17_linux_64_ubuntu10.10.run
・GPU Computing SDK code samples : gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run
・CUDA Tools SDK : cudatools_4.0.17_linux_64.run
の4つ。サンプルとかは適当に。
大まかな流れとしては
・依存の解決
・ドライバの導入
・Toolkitの導入
・SDKの導入
となる。
まず、依存関係をクリアする。
Ubuntu11.4の場合はこれの他に、gcc-4.4,g++-4.4の(バージョンを明記した)導入が必要(11.4は4.5系)
$ sudo aptitude install libxi-dev libxmu-dev freeglut3-dev libglut3-dev g++
で、ディスプレイドライバをいじるのでXを落として、セットアップスクリプトを実行。$ sudo service gdm stop
$ sudo sh devdriver_4.0_linux_64_270.41.19.run
色々聞かれるが適度に妥当に答える。おわったら"startx"などでグラフィカルモードにもどる。
次にCUDAのToolkitを導入する。
$ sudo ./cudatoolkit_4.0.17_linux_64_ubuntu10.10.run
これでCUDAのライブラリ等も導入された。ライブラリを登録する。
/etc/ld.so.conf.d/以下にcuda.confというファイルを作成し、
/lib/local/cuda/lib
/lib/local/cuda/lib64
と編集する。編集が終わったら、"sudo ldconfig"で反映しておく。また、"/usr/loca/cuda/bin"をPATHに追加しておく。
追加の仕方は各自調査のこと。
また、cudatoolsも導入しておく。
$ sudo sh cudatools_4.0.17_linux_64.run
さて、ここで、なぜか/usr/lib/libGL.soがリンク切れをしている。(mesaのパッケージに問題有るのかな？)
正しい解決方法を探すのが面倒だったので
$ sudo rm /usr/lib/libGL.so
$ sudo ln -s /usr/lib/libGL.so.1 /usr/lib/libGL.so
としておく。これでSDKを導入する準備ができた。
SDKはデフォルトでは各自のホームディレクトリ以下に入る。
よって"sudo"する必要はない。
$ sh ./gpucomputingsdk_4.0.17_linux.run
導入が終わったら、$ cd ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK
$ make
で一式をコンパイルする。コンパイルが終わったら、
$ ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/bin/linux/release/deviceQuery
で動作確認。今後、Kernelアップデートするたびに、ドライバのインストールを繰り返す必要があるかも。
なにかオシャレな対策はないのかな…？
以上
OpenCVとの連携はこちらを参照のこと。
June 14, 2011
HP ProLiant ML110G6 に GeForceGTX560Ti を導入する
CUDA を使いたいので ML110 G6 にGPUを導入することにした。
GT430 とかでスモールスタートするのもいいが、もうちょっと気合を入れてみたい。
(ML110G6+1万円で組める激安CUDA環境はこちら)
お財布との相談の結果、 GeForceGTX560Ti をねらうことにする。
2万円前半台でそこそこ性能は良さそう。
560Tiを使うにはML110G6の電源は貧弱なので電源も換装することにした。
実際に購入した製品は
グラフィックカード:MSI:N560GTX-Ti TwinFrozrII
電源:Scythe:剛力短2 700W 80PLUSブロンズ SPGT2-700P
ML110 G6は電源はATXそのままなのだが、ケースの関係上ショートサイズの電源を選ぶ必要がある。
電源は何事もなく換装完了し、グラボの搭載をしようとしたのだが、どうにもうまく嵌らない。
というのもこのグラボ、2スロット占有であり、どうも拡張スロットのセパレータであるケースの突起が邪魔なようだ。
邪魔なのでペンチで突起ごとケースを歪ませて対応した。
LinuxでGPUのベンチをどう取ったらいいのか迷ったので、Windows7を導入。
FFXIVベンチを走らせてみた。
HighでもLowでも3000強。期待より低い。というかHighとLowで変化がないのは何でだぜ…
小さいケースに無理くり押し込んだ手前、温度上昇が気になる。
ベンチをループさせながらGPU-ZでGPUの温度変化を追ってみた。
・FanSpeed55%で温度60度で安定
・GPULoadがそもそも40%ぐらいまでしか上昇しない…
・30分実験継続して温度の上昇傾向なし
・ベンチを終了すると室温+10度程度で安定
LoadがMAXまでいかないのは、GPU以外が足を引っ張ってるからなのかな…
まぁ、暴走したら対策を考えよう。とりあえずは大丈夫そう。
あとは、CUDAの導入、OpenCVのCUDA対応、PyCUDAの導入という流れを考えている。
GT430 とかでスモールスタートするのもいいが、もうちょっと気合を入れてみたい。
(ML110G6+1万円で組める激安CUDA環境はこちら)
お財布との相談の結果、 GeForceGTX560Ti をねらうことにする。
2万円前半台でそこそこ性能は良さそう。
560Tiを使うにはML110G6の電源は貧弱なので電源も換装することにした。
実際に購入した製品は
グラフィックカード:MSI:N560GTX-Ti TwinFrozrII
電源:Scythe:剛力短2 700W 80PLUSブロンズ SPGT2-700P
ML110 G6は電源はATXそのままなのだが、ケースの関係上ショートサイズの電源を選ぶ必要がある。
電源は何事もなく換装完了し、グラボの搭載をしようとしたのだが、どうにもうまく嵌らない。
というのもこのグラボ、2スロット占有であり、どうも拡張スロットのセパレータであるケースの突起が邪魔なようだ。
邪魔なのでペンチで突起ごとケースを歪ませて対応した。
LinuxでGPUのベンチをどう取ったらいいのか迷ったので、Windows7を導入。
FFXIVベンチを走らせてみた。
HighでもLowでも3000強。期待より低い。というかHighとLowで変化がないのは何でだぜ…
小さいケースに無理くり押し込んだ手前、温度上昇が気になる。
ベンチをループさせながらGPU-ZでGPUの温度変化を追ってみた。
・FanSpeed55%で温度60度で安定
・GPULoadがそもそも40%ぐらいまでしか上昇しない…
・30分実験継続して温度の上昇傾向なし
・ベンチを終了すると室温+10度程度で安定
LoadがMAXまでいかないのは、GPU以外が足を引っ張ってるからなのかな…
まぁ、暴走したら対策を考えよう。とりあえずは大丈夫そう。
あとは、CUDAの導入、OpenCVのCUDA対応、PyCUDAの導入という流れを考えている。
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