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--- faq:cuda [2020/05/02 10:32]
josealvim
+++ — (atual)
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-===== CUDA =====
-===== Qual Máquina tem o CUDA disponível? =====
-A única máquina que tem placas de vídeo Nvidia com capacidade CUDA é a ''neozil''.
-Ela está equipada com duas Nvidia Tesla K20c SM35.
-===== Qual a versão do CUDA Toolkit disponível? =====
-A versão atual é o CUDA Toolkit 9.1.
-===== Como faço para usar o CUDA? =====
-==== Caso o nvcc não funcione ====
-Para poder usar o ''nvcc'' e outros comandos do CUDA toolkit, é necessário
-adicionar a pasta /usr/local/cuda/bin para a sua variável de ambiente PATH.
-<code bash>
-PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin"
-echo "export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin" >> ~/.bashrc
-</code>
-==== 2. Exemplos ====
-A Nvidia provê vários exemplos pequenos, mas muito abrangentes, de código
-CUDA. Eles estão localizados na pasta ''/nvidia/NVIDIA_CUDA-X.X_Samples'',
-Para poder compilar, modificar ou executar esses códigos, você deve
-copiá-los para alguma pasta de sua preferência dentro de sua //home//:
-<code bash>
-cp -r /nvidia/NVIDIA_CUDA-9.1_Samples ~/cuda_samples
-</code>
-==== 3. Compilando e Rodando ====
-O compilador do CUDA aceita códigos C e C++, além do próprio CUDA. Para
-compilar um arquivo de código, basta chamar o **nvcc** como se fosse
-qualquer outro compilador de C.
-<code bash>
-nvcc codigo.cu
-</code>
-Para rodar o executável gerado também é como qualquer outro.
-__IMPORTANTE__ Não crie seu próprio nvidia-cuda-mps-server, já há um
-processo desses para gerenciar todos os executáveis rodados pelos
-usuários.
-==== IMPORTANTE ====
-Como o servidor possui duas GPUS, é necessário informar em qual delas seu ''kernel'' irá rodar. Para isso basta antes de chamar o ''kernel'' colocar a linha:
-<code c> cudaSetDevice(id); </code>
-Onde __id__ é 0 ou 1 dependendo de qual GPU é para ser utilizada. É possível também executar, usando esse método, programas que rodam em várias GPUs, porém eles requerem maior otimização para compensar o //overhead// da comunicação inter-GPUs.
-Lembrando que mais de um programa pode rodar em cada GPU, mesmo sendo de outro usuário.
-==== 4. Comando Úteis ====
-^ Comando         ^ Descrição^
-| ''nvcc''        | Compilador de código CUDA|
-| ''cudatop''     | Exibe informações de proessos dos usuários e uso das GPUS|
-| ''nvidia-smi''  | Display de informações gerais das gpus|
-O comando ''nvidia-smi'' é na verdade uma variedade de comandos juntos num comando só (vide ''nvidia-smi -h'') . Com ele é possível obter informações como id, uso e memória livre das GPUs e quais processos estão rodando nelas (grealmente os processos serão gerenciados pelo ''mps-server'' e não aparecerão individualmente), o que facilita na hora de escolher uma GPU mais livre para rodar o seu programa(livre em termos de memória).
-=== Infos ===
-O ''nvidia-cuda-mps-server'' é um processo gerenciador das gpus, ele é rodado pelo root e não atrapalha a execução do seu processo.
-==== 5. Uso ====
-A finalidade do servidor de GPUs da Rede Linux é o uso para fins acadêmicos como EPs, projetos, testes, experimentos, entre outros. **O uso das GPUs para fins não acadêmicos é expressamente proibido**.
-Em particular, o uso de qualquer computador da Rede Linux para **mineração de criptomoedas é proibido**. Essa atividade causa prejuízo acadêmico, pois inutiliza aquele recurso para os outros estudantes, e causa prejuízo financeiro, pois é uma atividade de alto custo de energia. A violação dessa regra pode resultar em banimento permanente da Rede Linux. Como isso pode configurar uso indevido de patrimônio público, medidas em outras esferas também podem ser aplicadas.

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