【IT168 技术】通过之前的文章，笔者介绍了如何在Linux环境下安装CUDA 4.0。因为Linux系统版本众多，因此即使按照相关步骤进行操作，也可能会出现问题。如何验证安装正确与否是本文将要讲解的内容。

验证安装是否正确

在进行下面的步骤之前，很重要的一点是要验证CUDA程序可以找到并与支持CUDA的硬件正确连接。要验证这一点，就需要编译和运行一些内置的示例程序。

1、编译示例程序

查询CUDA Toolkit的版本，可以通过在终端窗口中运行“nvcc -V”进行查询。nvcc命令运行编译CUDA程序的编译器驱动。它调用C代码的GCC编译器和CUDA代码的NVIDIA PTX编译器。

NVIDIA的GPU Computing SDK中包含示例程序的源代码。需要通过更改为~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C并键入make进行编译。由此产生的二进制文件将被安装在~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/bin/linux/release路径下。

2、运行二进制文件

示例项目使用的库文件指向LD_LIBRARY_PATH，正如之前所述，因此要确保它指向正确的目录。

编译完成后，找到~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/bin/linux/release路径并运行deviceQuery。如果CUDA软件正确安装并配置完成，deviceQuery输出类似于图1所示的界面。当然，具体界面样式和输出内容可能会由于具体的发行版的差别而不同。最重要的输出结果是：1.已找到设备(下图第一行显示的内容);2.该设备与系统相匹配(下图第二行显示的内容);3.测试通过(下图最后一行显示的内容)。如果支持CUDA的设备和CUDA驱动程序都已安装完成，但deviceQuery报告目前没有支持CUDA的设备，这可能意味着/dev/nvidia*文件丢失或者权限错误。

▲图1：SDK deviceQuery程序的有效结果

如果系统启用了SELinux，可能需要暂时禁用该安全功能，以运行deviceQuery。需要以superuser权限在命令行中键入以下命令：

#setenforce0

运行bandwidthTest程序，确保系统和支持CUDA的设备能够正常连接。输出结果如图2所示。

▲图2：SDK bandwidthTest程序的有效结果

需要注意的是，对支持CUDA的设备的性能描述会因系统的差别而不同。最重要的内容是，得到的性能数据的倒数第二行(如图2)，确认所有必要的测试都通过。

如果测试没有通过，需要确保系统中拥有支持CUDA的NVIDIA GPU，并确保该GPU已正确安装。

如果连接步骤遇到困难(如没有找到库文件)，可以参考在SDK目录的doc文件夹中的Linux发行说明(Release Notes)。

其他资源

通过以上的过程已将软件安装完毕，就可以查看并利用很多内置程序，并开始使用CUDA来加速自己应用程序的性能，可以参考CUDA C Programming Guide，该指南位于/usr/local/cuda/doc路径下。

如果在编程中遇到技术问题，可以在论坛中进行问题讨论，CUDA论坛地址为：http://cudabbs.it168.com/

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