CUDA6/Jetson
をテンプレートにして作成
[
トップ
] [
新規
|
一覧
|
単語検索
|
最終更新
]
開始行:
[[labs.beatcraft.com]] ~
[[CUDA]] ~
#contents
* CUDA6/Jetson TK1 (Tegra K1 SOC) [#e67e67cf]
Kepler Core GPU を搭載した Tegra K1 SOC ボード ~
Jetson TK1 （以降 Jetson と記載)に Linux for Tegra と ~
CUDA 6.0 Toolkit がプリインストールされていますが、~
新規に L4T と CUDA 6.0 Toolkit をインストールする~
手順について記載します。 ~
~
#ref(jetson01.jpg,,40%); ~
~
* Jetson の主なハードウェア仕様 [#l9746da4]
Jetson の主なハードウェア仕様は以下のとおりです。 ~
- Kepler GPU with 192 CUDA cores
- 4-Plus-1 quad-core ARM Cortex A15 CPU
- 2 GB DDR3L
- 16 GB 4.51 eMMC memory
~
* インストール手順 について [#i1231dd8]
Jetson には L4T(Linux for Tegra) がプリインストールされて...
Jetson に その L4T と CUDA 6.0 Toolkit を新規にインストー...
~
手順については以下の URL を参考にしています。~
~
https://developer.nvidia.com/sites/default/files/akamai/m...
~
注：以下の手順ではプリインストール時に /home/ubuntu/ にあ...
NVIDIA-INSTLLER/ ディレクトリ以下はリカバリされません。~
~
ホスト OS は Ubuntu 12.04 LTS (64bit版)で作業を行います ~
(OSはインストールされているものとして記載しています)。~
~
** CUDA 6.0 Toolkit for L4T Rel -19.2 について [#ke2cb71d]
CUDA 6.0 Toolkit for L4T Rel -19.2 を入手するため ~
CUDA Registered Developer Program へ登録が必要です。 ~
また登録後ダウンロード可能になるまで数時間かかります。~
~
詳細は下記 URL を参照してください。 ~
~
https://developer.nvidia.com/user ~
~
** L4T のインストール [#n8a9f9a2]
Jetson から AC アダプタをはずし、ホスト PC と ~
Jetson に microUSBケーブルを接続します。 ~
~
ホストマシン(Ubuntu 12.04)上に作業用ディレクトリを作成し...
Tegra_Linux_Sample-Root-Filesystem_R19.2.0_armhf.tbz2 と~
Tegra124_Linux_R19.2.0_armhf.tbz2 をダウンロードします。 ~
~
https://developer.nvidia.com/linux-tegra-rel-19 ~
~
$ mkdir ~/Jetson
$ cd Jetson/
$ wget https://developer.nvidia.com/sites/default/files/...
$ wget https://developer.nvidia.com/sites/default/files/...
Tegra124_Linux_R19.2.0_armhf.tbz2をroot権限で展開します。 ~
Linux_for_Tegra というディレクトリが作成されていますので...
その中の rootfs というディレクトリへ移動します。 ~
~
$ sudo tar xpf Tegra124_Linux_R19.2.0_armhf.tbz2
$ cd Linux_for_Tegra/rootfs/
移動先ディレクトリ内でもうひとつのダウンロードファイル ~
Tegra_Linux_Sample-Root-Filesystem_R19.2.0_armhf.tbz2 を...
~
$ sudo tar xpf ../../Tegra_Linux_Sample-Root-Filesystem_...
*** USB 3.0 ポートの設定 [#p08dfffe]
下記URL(PDF)のように Jetson の USB 3.0 ポートは再インスト...
デフォルト設定ではUSB 2.0 デバイスとして認識されます。 ~
~
https://developer.nvidia.com/sites/default/files/akamai/m...
~
Linux_for_Tegra/jetson-tk1.conf を以下のように変更し ~
USB 3.0 として認識するようします。 ~
~
$ vi jetson-tk1.conf
# USB 2.0 operation on USB2 port(J1C2 connector)/for use...
# USB 3.0 operation on USB2 port(J1C2 connector) use ODM...
ODMDATA=0x6209C000; <- コメントイン
#ODMDATA=0x6009C000; <- コメントアウト
jetson-tk1.conf 変更完了後、apply_binaries.sh を実行しま...
apply_binaries.sh は各バイナリを rootfs に配置などを行う...
~
$ cd ..
$ sudo ./apply_binaries.sh
Using rootfs directory of: /home/beat/Jetson/Linux_for_T...
... <snip>...
Extracting the firmwares and kernel modules to /home/bea...
Installing the board *.dtb files into /home/beat/Jetson/...
Success!
Jetson 本体の FORCE RECOVERY ボタンを押下しながら電源を入...
RESET ボタンを押下するとホスト OS 上に Jetson が認識され...
lsusb で確認します。 ~
もし確認できない場合は再度 RESET ボタンを押下してください...
~
$ lsusb | grep -i nvidia
Bus 001 Device 002: ID 0955:7140 NVidia Corp.
root 権限で以下のコマンドを実行し、 Kernel と rootfs を転...
NFS マウントと tft での転送のため転送完了まで約30分以上か...
＃手元の環境では1時間強かかりました。 ~
~
また完了後 reset が実行されない場合 Jetson 本体の RESET ...
resetを実行してください。 ~
~
reset が完了すれば L4T のリカバリは完了です。~
~
$ sudo ./flash.sh -S 8GiB jetson-tk1 mmcblk0p1
copying dtbfile(/home/beat/Jetson/Linux_for_Tegra/kernel...
Making system.img...
populating rootfs from /home/beat/Jetson/Linux_...
Sync'ing... done.
System.img built successfully.
copying bctfile(/home/beat/Jetson/Linux_for_Tegra/bootlo...
copying cfgfile(/home/beat/Jetson/Linux_for_Tegra/bootlo...
creating gpt(ppt.img)...
*** GPT Parameters ***
device size -------------- 15766388736
bootpart size ------------ 8388608
userpart size ------------ 15758000128
Erase Block Size --------- 2097152
sector size -------------- 4096
Partition Config file ---- flash.cfg
Visible partition flag --- GP1
Primary GPT output ------- PPT->ppt.img
Secondary GPT output ----- GPT->gpt.img
Target device name ------- none
...<snip>...
Create, format and download took 4315 Secs
Time taken for flashing 4317 Secs
*** The target ardbeg has been flashed successfully. ***
Reset the board to boot from internal eMMC.
* Jetson 上での確認と設定 [#u9aabaa3]
L4T を再インストールした Jetson 上で下記の項目の確認と ~
設定を行います。 ~
~
ユーザ名とパスワードは ubuntu/ubuntu です。 ~
~
*** Jetson の Kernel バージョン [#lfd0b785]
Jetson の Kernel バージョンは以下のとおりです。 ~
~
$ uname -a
Linux tegra-ubuntu 3.10.24-g6a2d13a #1 SMP PREEMPT Fri A...
*** Jetson USB 3.0 ポートの確認 [#x8348495]
上記USB 3.0 ポートの設定が反映されていることを確認します...
~
$ lsusb
Bus 002 Device 001: ID 1d6b:0003 Linux Foundation 3.0 ro...
Bus 001 Device 001: ID 1d6b:0002 Linux Foundation 2.0 ro...
*** libglx.so のバックアップ [#n046b048]
下記URL(PDF)にあるように、libglx.so のバックアップを作成...
これは xserver のアップデート時に libxglx.so が上書きされ...
元ファイルに戻せるようにするためです。 ~
~
https://developer.nvidia.com/sites/default/files/akamai/m...
~
$ cd /usr/lib/modules/extensions/
$ sudo cp libglx.so __libglx.so_orig
*** リポジトリの追加 [#xcc17daa]
下記 URL にあるように開発用コードを取得しやすくするため、 ~
リポジトリを追加し更新を行います。 ~
~
http://elinux.org/JetsonTK1 ~
~
$ sudo apt-add-repository universe
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get upgrade
注；sudo apt-get upgrade実行中に更新が停止してしまうこと...
その際は reset し sudo dpkg --configure -aを実行してから ~
再度sudo apt-get update、sudo apt-get upgrade を実行して...
** CUDA 6.0 Toolkit のインストール [#c98ae7a6]
注：cuda-repo-l4t-r19.2_6.0-42_armhf.deb をダウンロードし...
~
CUDA 6.0 Toolkit を再インストールする前に、ntpdate コマン...
これは cuda-repo-l4t-r19.2_6.0-42_armhf.deb を導入する際...
警告メッセージをなくすためです。 ~
~
$ sudo ntpdate ntp.nict.jp
$ date
cuda-repo-l4t-r19.2_6.0-42_armhf.deb を導入し、リポジトリ...
インストールします。 ~
~
$ sudo dpkg -i cuda-repo-l4t-r19.2_6.0-42_armhf.deb
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda-toolkit-6-0
デフォルトユーザ： ubuntu を video グループにいれます。 ~
~
$ sudo usermod -a -G video ubuntu
また .bashrc の末尾に以下の2行を追加し CUDA の環境変数を...
~
export PATH=/usr/local/cuda-6.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-6.0/lib:$LD_LIBRA...
** CUDA Samples の導入と実行 [#q2c7f66a]
以下のコマンドを実行し CUDA Samples を導入します。 ~
また導入した CUDA Samples をビルドします。 ~
~
ビルド完了後 ~/NVIDIA_CUDA-6.0_Samples/bin/armv7l/linux/...
移動し、NVIDIA CUDA Getting Started Guide for Linux のペ...
記載されている deviceQuery を実行します。 ~
~
http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-getting-started-guide-fo...
~
$ cuda-install-samples-6.0.sh ~/
$ cd NVIDIA_CUDA-6.0_Samples/
$ make
$ cd bin/armv7l/linux/release/gnueabihf/
$ ./deviceQuery
./deviceQuery Starting...
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static l...
Detected 1 CUDA Capable device(s)
Device 0: "GK20A"
CUDA Driver Version / Runtime Version 6.0 / 6.0
CUDA Capability Major/Minor version number: 3.2
Total amount of global memory: 1746 MB...
( 1) Multiprocessors, (192) CUDA Cores/MP: 192 CUD...
GPU Clock rate: 852 MHz...
Memory Clock rate: 924 Mhz
Memory Bus Width: 64-bit
L2 Cache Size: 131072...
M aximum Texture Dimension Size (x,y,z) 1D=(65...
Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers 1D=(163...
Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers 2D=(163...
Total amount of constant memory: 65536 b...
Total amount of shared memory per block: 49152 b...
Total number of registers available per block: 32768
Warp size: 32
Maximum number of threads per multiprocessor: 2048
Maximum number of threads per block: 1024
Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1...
Max dimension size of a grid size (x,y,z): (2147483...
Maximum memory pitch: 2147483...
Texture alignment: 512 bytes
Concurrent copy and kernel execution: Yes wit...
Run time limit on kernels: No
Integrated GPU sharing Host Memory: Yes
Support host page-locked memory mapping: Yes
Alignment requirement for Surfaces: Yes
Device has ECC support: Disabled
Device supports Unified Addressing (UVA): Yes
Device PCI Bus ID / PCI location ID: 0 / 0
Compute Mode:
< Default (multiple host threads can use ::cudaSet...
deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version =...
Result = PASS
* Tesla K20c と Jetson TK1 (Tegra K1)の比較 [#n8903c98]
[[CUDA5/CentOS6.4]]の CUDA を CUDA6 に入れ替え、Tesla K20...
以下に記載します。~
- deviceQuery の実行結果 ~
~
差異は太字で記載しています。 ~
~
| |Device 0: "Tesla K20c" | Device 0: "GK20A"|h
| CUDA Driver Version / Runtime Version | 6.0 / 6.0 | 6.0...
| CUDA Capability Major/Minor version number | ''3.5'' | ...
| Total amount of global memory | ''4800 MBytes (50327060...
| Multiprocessors, (192) CUDA Cores/MP | ''2496 CUDA Core...
| GPU Clock rate | ''706 MHz (0.71 GHz)'' | ''852 MHz (0....
| Memory Clock rate | ''2600 Mhz'' | ''924 Mhz'' |
| Memory Bus Width | ''320-bit'' | ''64-bit'' |
| L2 Cache Size | 1310720 bytes | 131072 bytes |
| Maximum Texture Dimension Size (x,y,z) | 1D=(65536), 2D...
| Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers | 1D=(163...
| Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers | 2D=(163...
| Total amount of constant memory | 65536 bytes | 65536 b...
| Total amount of shared memory per block | 49152 bytes |...
| Total number of registers available per block | ''65536...
| Warp size | 32 | 32 |
| Maximum number of threads per multiprocessor | 2048 | 2...
| Maximum number of threads per block | 1024 | 1024 |
| Max dimension size of a thread block (x,y,z) | (1024, 1...
| Max dimension size of a grid size (x,y,z) | (2147483647...
| Maximum memory pitch | 2147483647 bytes | 2147483647 by...
| Texture alignment | 512 bytes | 512 bytes |
| Concurrent copy and kernel execution | ''Yes with 2 cop...
| Run time limit on kernels | No | No |
| Integrated GPU sharing Host Memory | ''No'' | ''Yes'' |
| Support host page-locked memory mapping | Yes | Yes |
| Alignment requirement for Surfaces | Yes | Yes |
| Device has ECC support | ''Enabled'' | ''Disabled'' |
| Device supports Unified Addressing (UVA) | Yes | Yes |
| Device PCI Bus ID / PCI location ID | 1 / 0 | 0 / 0 |
~
注1: Tesla K20c は MPが13個あります。~
~
~
- matrixMul (行列の乗算)の実行結果 ~
~
10回試行の平均を記載しています。~
~
| | GPU Device 0: "Tesla K20c" with compute capability 3....
| MatrixA(320,320), MatrixB(640,320) | Performance= 243.4...
Size= 131072000 Ops ~
WorkgroupSize= 1024 threads/block ~
~
~
- bandwidthTest~
~
10回試行の平均を記載しています。~
~
| | Device 0: Tesla K20c | Device 0: GK20A |h
| Quick Mode | | |
| Host to Device Bandwidth, 1 Device(s) PINNED Memory Tra...
| Transfer Size (Bytes) | Bandwidth(MB/s) | Bandwidth(MB/...
| 33554432 | 6588.2 | 998.2 |
| Device to Host Bandwidth, 1 Device(s) PINNED Memory Tra...
| Transfer Size (Bytes) | Bandwidth(MB/s) | Bandwidth(MB/...
| 33554432 | 6550.1 | 5466 注2 |
| Device to Device Bandwidth, 1 Device(s) PINNED Memory T...
| Transfer Size (Bytes) | Bandwidth(MB/s) | Bandwidth(MB/...
| 33554432 | 147382.7 | 68360.8 注3 |
~
注2: modeによって得られる結果が異なることがあります。~
~
注3: Device to Device の項は試行毎に得られる数値が大きく...
* 更新履歴 [#cdd26ab0]
2014/06/25 [[Tesla K20c と Jetson TK1 (Tegra K1)の比較>ht...
2014/06/24 初稿公開 ~
~
RIGHT:syariten
終了行:
[[labs.beatcraft.com]] ~
[[CUDA]] ~
#contents
* CUDA6/Jetson TK1 (Tegra K1 SOC) [#e67e67cf]
Kepler Core GPU を搭載した Tegra K1 SOC ボード ~
Jetson TK1 （以降 Jetson と記載)に Linux for Tegra と ~
CUDA 6.0 Toolkit がプリインストールされていますが、~
新規に L4T と CUDA 6.0 Toolkit をインストールする~
手順について記載します。 ~
~
#ref(jetson01.jpg,,40%); ~
~
* Jetson の主なハードウェア仕様 [#l9746da4]
Jetson の主なハードウェア仕様は以下のとおりです。 ~
- Kepler GPU with 192 CUDA cores
- 4-Plus-1 quad-core ARM Cortex A15 CPU
- 2 GB DDR3L
- 16 GB 4.51 eMMC memory
~
* インストール手順 について [#i1231dd8]
Jetson には L4T(Linux for Tegra) がプリインストールされて...
Jetson に その L4T と CUDA 6.0 Toolkit を新規にインストー...
~
手順については以下の URL を参考にしています。~
~
https://developer.nvidia.com/sites/default/files/akamai/m...
~
注：以下の手順ではプリインストール時に /home/ubuntu/ にあ...
NVIDIA-INSTLLER/ ディレクトリ以下はリカバリされません。~
~
ホスト OS は Ubuntu 12.04 LTS (64bit版)で作業を行います ~
(OSはインストールされているものとして記載しています)。~
~
** CUDA 6.0 Toolkit for L4T Rel -19.2 について [#ke2cb71d]
CUDA 6.0 Toolkit for L4T Rel -19.2 を入手するため ~
CUDA Registered Developer Program へ登録が必要です。 ~
また登録後ダウンロード可能になるまで数時間かかります。~
~
詳細は下記 URL を参照してください。 ~
~
https://developer.nvidia.com/user ~
~
** L4T のインストール [#n8a9f9a2]
Jetson から AC アダプタをはずし、ホスト PC と ~
Jetson に microUSBケーブルを接続します。 ~
~
ホストマシン(Ubuntu 12.04)上に作業用ディレクトリを作成し...
Tegra_Linux_Sample-Root-Filesystem_R19.2.0_armhf.tbz2 と~
Tegra124_Linux_R19.2.0_armhf.tbz2 をダウンロードします。 ~
~
https://developer.nvidia.com/linux-tegra-rel-19 ~
~
$ mkdir ~/Jetson
$ cd Jetson/
$ wget https://developer.nvidia.com/sites/default/files/...
$ wget https://developer.nvidia.com/sites/default/files/...
Tegra124_Linux_R19.2.0_armhf.tbz2をroot権限で展開します。 ~
Linux_for_Tegra というディレクトリが作成されていますので...
その中の rootfs というディレクトリへ移動します。 ~
~
$ sudo tar xpf Tegra124_Linux_R19.2.0_armhf.tbz2
$ cd Linux_for_Tegra/rootfs/
移動先ディレクトリ内でもうひとつのダウンロードファイル ~
Tegra_Linux_Sample-Root-Filesystem_R19.2.0_armhf.tbz2 を...
~
$ sudo tar xpf ../../Tegra_Linux_Sample-Root-Filesystem_...
*** USB 3.0 ポートの設定 [#p08dfffe]
下記URL(PDF)のように Jetson の USB 3.0 ポートは再インスト...
デフォルト設定ではUSB 2.0 デバイスとして認識されます。 ~
~
https://developer.nvidia.com/sites/default/files/akamai/m...
~
Linux_for_Tegra/jetson-tk1.conf を以下のように変更し ~
USB 3.0 として認識するようします。 ~
~
$ vi jetson-tk1.conf
# USB 2.0 operation on USB2 port(J1C2 connector)/for use...
# USB 3.0 operation on USB2 port(J1C2 connector) use ODM...
ODMDATA=0x6209C000; <- コメントイン
#ODMDATA=0x6009C000; <- コメントアウト
jetson-tk1.conf 変更完了後、apply_binaries.sh を実行しま...
apply_binaries.sh は各バイナリを rootfs に配置などを行う...
~
$ cd ..
$ sudo ./apply_binaries.sh
Using rootfs directory of: /home/beat/Jetson/Linux_for_T...
... <snip>...
Extracting the firmwares and kernel modules to /home/bea...
Installing the board *.dtb files into /home/beat/Jetson/...
Success!
Jetson 本体の FORCE RECOVERY ボタンを押下しながら電源を入...
RESET ボタンを押下するとホスト OS 上に Jetson が認識され...
lsusb で確認します。 ~
もし確認できない場合は再度 RESET ボタンを押下してください...
~
$ lsusb | grep -i nvidia
Bus 001 Device 002: ID 0955:7140 NVidia Corp.
root 権限で以下のコマンドを実行し、 Kernel と rootfs を転...
NFS マウントと tft での転送のため転送完了まで約30分以上か...
＃手元の環境では1時間強かかりました。 ~
~
また完了後 reset が実行されない場合 Jetson 本体の RESET ...
resetを実行してください。 ~
~
reset が完了すれば L4T のリカバリは完了です。~
~
$ sudo ./flash.sh -S 8GiB jetson-tk1 mmcblk0p1
copying dtbfile(/home/beat/Jetson/Linux_for_Tegra/kernel...
Making system.img...
populating rootfs from /home/beat/Jetson/Linux_...
Sync'ing... done.
System.img built successfully.
copying bctfile(/home/beat/Jetson/Linux_for_Tegra/bootlo...
copying cfgfile(/home/beat/Jetson/Linux_for_Tegra/bootlo...
creating gpt(ppt.img)...
*** GPT Parameters ***
device size -------------- 15766388736
bootpart size ------------ 8388608
userpart size ------------ 15758000128
Erase Block Size --------- 2097152
sector size -------------- 4096
Partition Config file ---- flash.cfg
Visible partition flag --- GP1
Primary GPT output ------- PPT->ppt.img
Secondary GPT output ----- GPT->gpt.img
Target device name ------- none
...<snip>...
Create, format and download took 4315 Secs
Time taken for flashing 4317 Secs
*** The target ardbeg has been flashed successfully. ***
Reset the board to boot from internal eMMC.
* Jetson 上での確認と設定 [#u9aabaa3]
L4T を再インストールした Jetson 上で下記の項目の確認と ~
設定を行います。 ~
~
ユーザ名とパスワードは ubuntu/ubuntu です。 ~
~
*** Jetson の Kernel バージョン [#lfd0b785]
Jetson の Kernel バージョンは以下のとおりです。 ~
~
$ uname -a
Linux tegra-ubuntu 3.10.24-g6a2d13a #1 SMP PREEMPT Fri A...
*** Jetson USB 3.0 ポートの確認 [#x8348495]
上記USB 3.0 ポートの設定が反映されていることを確認します...
~
$ lsusb
Bus 002 Device 001: ID 1d6b:0003 Linux Foundation 3.0 ro...
Bus 001 Device 001: ID 1d6b:0002 Linux Foundation 2.0 ro...
*** libglx.so のバックアップ [#n046b048]
下記URL(PDF)にあるように、libglx.so のバックアップを作成...
これは xserver のアップデート時に libxglx.so が上書きされ...
元ファイルに戻せるようにするためです。 ~
~
https://developer.nvidia.com/sites/default/files/akamai/m...
~
$ cd /usr/lib/modules/extensions/
$ sudo cp libglx.so __libglx.so_orig
*** リポジトリの追加 [#xcc17daa]
下記 URL にあるように開発用コードを取得しやすくするため、 ~
リポジトリを追加し更新を行います。 ~
~
http://elinux.org/JetsonTK1 ~
~
$ sudo apt-add-repository universe
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get upgrade
注；sudo apt-get upgrade実行中に更新が停止してしまうこと...
その際は reset し sudo dpkg --configure -aを実行してから ~
再度sudo apt-get update、sudo apt-get upgrade を実行して...
** CUDA 6.0 Toolkit のインストール [#c98ae7a6]
注：cuda-repo-l4t-r19.2_6.0-42_armhf.deb をダウンロードし...
~
CUDA 6.0 Toolkit を再インストールする前に、ntpdate コマン...
これは cuda-repo-l4t-r19.2_6.0-42_armhf.deb を導入する際...
警告メッセージをなくすためです。 ~
~
$ sudo ntpdate ntp.nict.jp
$ date
cuda-repo-l4t-r19.2_6.0-42_armhf.deb を導入し、リポジトリ...
インストールします。 ~
~
$ sudo dpkg -i cuda-repo-l4t-r19.2_6.0-42_armhf.deb
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda-toolkit-6-0
デフォルトユーザ： ubuntu を video グループにいれます。 ~
~
$ sudo usermod -a -G video ubuntu
また .bashrc の末尾に以下の2行を追加し CUDA の環境変数を...
~
export PATH=/usr/local/cuda-6.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-6.0/lib:$LD_LIBRA...
** CUDA Samples の導入と実行 [#q2c7f66a]
以下のコマンドを実行し CUDA Samples を導入します。 ~
また導入した CUDA Samples をビルドします。 ~
~
ビルド完了後 ~/NVIDIA_CUDA-6.0_Samples/bin/armv7l/linux/...
移動し、NVIDIA CUDA Getting Started Guide for Linux のペ...
記載されている deviceQuery を実行します。 ~
~
http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-getting-started-guide-fo...
~
$ cuda-install-samples-6.0.sh ~/
$ cd NVIDIA_CUDA-6.0_Samples/
$ make
$ cd bin/armv7l/linux/release/gnueabihf/
$ ./deviceQuery
./deviceQuery Starting...
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static l...
Detected 1 CUDA Capable device(s)
Device 0: "GK20A"
CUDA Driver Version / Runtime Version 6.0 / 6.0
CUDA Capability Major/Minor version number: 3.2
Total amount of global memory: 1746 MB...
( 1) Multiprocessors, (192) CUDA Cores/MP: 192 CUD...
GPU Clock rate: 852 MHz...
Memory Clock rate: 924 Mhz
Memory Bus Width: 64-bit
L2 Cache Size: 131072...
M aximum Texture Dimension Size (x,y,z) 1D=(65...
Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers 1D=(163...
Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers 2D=(163...
Total amount of constant memory: 65536 b...
Total amount of shared memory per block: 49152 b...
Total number of registers available per block: 32768
Warp size: 32
Maximum number of threads per multiprocessor: 2048
Maximum number of threads per block: 1024
Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1...
Max dimension size of a grid size (x,y,z): (2147483...
Maximum memory pitch: 2147483...
Texture alignment: 512 bytes
Concurrent copy and kernel execution: Yes wit...
Run time limit on kernels: No
Integrated GPU sharing Host Memory: Yes
Support host page-locked memory mapping: Yes
Alignment requirement for Surfaces: Yes
Device has ECC support: Disabled
Device supports Unified Addressing (UVA): Yes
Device PCI Bus ID / PCI location ID: 0 / 0
Compute Mode:
< Default (multiple host threads can use ::cudaSet...
deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version =...
Result = PASS
* Tesla K20c と Jetson TK1 (Tegra K1)の比較 [#n8903c98]
[[CUDA5/CentOS6.4]]の CUDA を CUDA6 に入れ替え、Tesla K20...
以下に記載します。~
- deviceQuery の実行結果 ~
~
差異は太字で記載しています。 ~
~
| |Device 0: "Tesla K20c" | Device 0: "GK20A"|h
| CUDA Driver Version / Runtime Version | 6.0 / 6.0 | 6.0...
| CUDA Capability Major/Minor version number | ''3.5'' | ...
| Total amount of global memory | ''4800 MBytes (50327060...
| Multiprocessors, (192) CUDA Cores/MP | ''2496 CUDA Core...
| GPU Clock rate | ''706 MHz (0.71 GHz)'' | ''852 MHz (0....
| Memory Clock rate | ''2600 Mhz'' | ''924 Mhz'' |
| Memory Bus Width | ''320-bit'' | ''64-bit'' |
| L2 Cache Size | 1310720 bytes | 131072 bytes |
| Maximum Texture Dimension Size (x,y,z) | 1D=(65536), 2D...
| Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers | 1D=(163...
| Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers | 2D=(163...
| Total amount of constant memory | 65536 bytes | 65536 b...
| Total amount of shared memory per block | 49152 bytes |...
| Total number of registers available per block | ''65536...
| Warp size | 32 | 32 |
| Maximum number of threads per multiprocessor | 2048 | 2...
| Maximum number of threads per block | 1024 | 1024 |
| Max dimension size of a thread block (x,y,z) | (1024, 1...
| Max dimension size of a grid size (x,y,z) | (2147483647...
| Maximum memory pitch | 2147483647 bytes | 2147483647 by...
| Texture alignment | 512 bytes | 512 bytes |
| Concurrent copy and kernel execution | ''Yes with 2 cop...
| Run time limit on kernels | No | No |
| Integrated GPU sharing Host Memory | ''No'' | ''Yes'' |
| Support host page-locked memory mapping | Yes | Yes |
| Alignment requirement for Surfaces | Yes | Yes |
| Device has ECC support | ''Enabled'' | ''Disabled'' |
| Device supports Unified Addressing (UVA) | Yes | Yes |
| Device PCI Bus ID / PCI location ID | 1 / 0 | 0 / 0 |
~
注1: Tesla K20c は MPが13個あります。~
~
~
- matrixMul (行列の乗算)の実行結果 ~
~
10回試行の平均を記載しています。~
~
| | GPU Device 0: "Tesla K20c" with compute capability 3....
| MatrixA(320,320), MatrixB(640,320) | Performance= 243.4...
Size= 131072000 Ops ~
WorkgroupSize= 1024 threads/block ~
~
~
- bandwidthTest~
~
10回試行の平均を記載しています。~
~
| | Device 0: Tesla K20c | Device 0: GK20A |h
| Quick Mode | | |
| Host to Device Bandwidth, 1 Device(s) PINNED Memory Tra...
| Transfer Size (Bytes) | Bandwidth(MB/s) | Bandwidth(MB/...
| 33554432 | 6588.2 | 998.2 |
| Device to Host Bandwidth, 1 Device(s) PINNED Memory Tra...
| Transfer Size (Bytes) | Bandwidth(MB/s) | Bandwidth(MB/...
| 33554432 | 6550.1 | 5466 注2 |
| Device to Device Bandwidth, 1 Device(s) PINNED Memory T...
| Transfer Size (Bytes) | Bandwidth(MB/s) | Bandwidth(MB/...
| 33554432 | 147382.7 | 68360.8 注3 |
~
注2: modeによって得られる結果が異なることがあります。~
~
注3: Device to Device の項は試行毎に得られる数値が大きく...
* 更新履歴 [#cdd26ab0]
2014/06/25 [[Tesla K20c と Jetson TK1 (Tegra K1)の比較>ht...
2014/06/24 初稿公開 ~
~
RIGHT:syariten
ページ名:
BC::labsへの質問は、bc9-dev ＠ googlegroups.com までお願い致します。
![[BC::Labs]](image/bc_logo.png "[BC::Labs]"){kind=logo}
