WSL2Linux 子系统(十二)

wsl 子系统安装 cuda 环境

《WSL2Linux 子系统(十一)》讲述 WSL 网络转为桥接模式的两种方法，WSL 网络桥接模式无论是静态 IP 还是动态分配 IP 均支持。本篇文章则是简单讲述 WSL 安装 cuda 环境。

作者：炭烤毛蛋 ，点击博主了解更多。

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提示: 请按照系统版本安装指定 cuda。

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1. 安装 cuda

• 下载安装包
  本文 Linux 版本使用 Ubuntu 20.04，安装 cuda 环境需要匹配系统 Linuix，系统平台 x86_64, 系统分支为 WSL-Ubuntu，WSL 2.版本，此处使用本地安装脚本 runfile。
  cuda 下载链接为 https://developer.nvidia.com/cuda-11.3.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=WSL-Ubuntu&target_version=2.0&target_type=deb_network
  

• 下载在线安装类型中 runfile (local)，

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run

• 安装 cuda
  直接运行 cuda 安装脚本。

sudo sh cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run

跳过安装过程错误提示执行安装脚本。

sudo sh cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run --override

2. 配置 cuda 环境变量

安装完成，配置环境变量

sudo vim ~/.bashrc
#在环境变量配置文件中增加 cuda 变量
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin

生效刚修改配置。

source ~/.bashrc

#查看cuda版本

nvcc -V

查看nvidia界面，这个需要在原本的Windows系统上安装nvidia驱动的

nvidia-smi

可以正常显示 cuda 版本证明 cuda 环境安装完成。

Tips

1. 安装 cuda 后遗漏 gcc
   缺少 gcc 错误提示如下：

unsupported GNU version! gcc versions later than 10 are not supported! The nvcc flag '-allow-unsupported-compiler' can be used to override this version check; however, using an unsupported host compiler may cause compilation failure or incorrect run time execution. Use at your own risk.

由于linux中可以有多个版本的gcc和g++，我们可以为系统默认的gcc和g++指定特定的默认版本。对于cuda的nvcc来说有更方便的方法，那就是nvcc会优先读取自身路径下的gcc然后如果没有再读取系统默认路径下的gcc。只需要为nvcc设置特定版本gcc的软连接。

查看当前 gcc 版本

gcc -v

本文中使用 cuda 指定安装 gcc version10 版本，

sudo apt-get install gcc-10
sudo apt-get install g++-10

gcc 软链接到 cuda 目录

sudo ln -s /usr/bin/gcc-10 /usr/local/cuda/bin/gcc

2. 验证 cuda
   编写一个简单的 CUDA 程序，并进行交叉编译和执行。这个文件命名为 a.cu，在以下增加如下内容：

// a.cu
#include <iostream>__global__ void vectorAdd(const float* A, const float* B, float* C, int N) {int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;if (i < N) {C[i] = A[i] + B[i];}
}int main() {int N = 1 << 20; // 1M elementssize_t size = N * sizeof(float);// Allocate host memoryfloat* h_A = (float*)malloc(size);float* h_B = (float*)malloc(size);float* h_C = (float*)malloc(size);// Initialize input vectorsfor (int i = 0; i < N; ++i) {h_A[i] = i;h_B[i] = i;}// Allocate device memoryfloat *d_A, *d_B, *d_C;cudaMalloc(&d_A, size);cudaMalloc(&d_B, size);cudaMalloc(&d_C, size);// Copy data from host to devicecudaMemcpy(d_A, h_A, size, cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_B, h_B, size, cudaMemcpyHostToDevice);// Execute kernelint threadsPerBlock = 256;int blocksPerGrid = (N + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;vectorAdd<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_A, d_B, d_C, N);// Copy result from device to hostcudaMemcpy(h_C, d_C, size, cudaMemcpyDeviceToHost);// Verify resultsfor (int i = 0; i < N; ++i) {if (h_C[i] != h_A[i] + h_B[i]) {std::cerr << "Error at index " << i << ": " << h_C[i] << std::endl;return -1;}}std::cout << "Vector addition completed successfully." << std::endl;// Free memoryfree(h_A);free(h_B);free(h_C);cudaFree(d_A);cudaFree(d_B);cudaFree(d_C);return 0;
}

使用 NVIDIA 的 nvcc 编译器来编译 CUDA 文件。

nvcc -o vectorAdd a.cu

在终端中运行生成的可执行文件。

./vectorAdd

提示：编译时指定架构：使用 -gencode 标志为特定架构生成代码。

nvcc -o vectorAdd a.cu -gencode arch=compute_52,code=sm_52

参考资料

CUDA Programming Guide
NVIDIA Developer Zone

结语

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