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faq:cuda [2020/05/02 07:33]
josealvim 		faq:cuda [2024/04/09 13:34]
marcelospe
Linha 1: Linha 1:
-===== CUDA =====+===== GPUs =====
  
-===== Qual Máquina tem o CUDA disponível? ===== +Há duas máquinas na rede com GPU:  
-A única máquina que tem placas de vídeo Nvidia com capacidade CUDA é a ''neozil''.  +  * a máquina **goku**, com uma Radeon RX 5700. 
-Ela está equipada com duas Nvidia Tesla K20c SM35.+  * a máquina **vegeta** com uma RTX 3060, permitindo uso de CUDA. 
 + 
 +Para acessar qualquer uma daas máquinas, utilize **''ssh goku''** ou **''ssh vegeta''** a partir da neozil.
    
-===== Qual a versão do CUDA Toolkit disponível? ===== +===== Qual a versão do CUDA Toolkit disponível na vegeta? ===== 
-A versão atual é o CUDA Toolkit 9.1.+A versão atual é o CUDA Toolkit 11.8.
  
-===== Como faço para usar o CUDA? ===== 
  
-==== Caso o nvcc não funcione ==== +===== Compilando e Rodando código CUDA =====
-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> +
- +
-==== 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>  +
- +
-==== Compilando e Rodando ====+
 O compilador do CUDA aceita códigos C e C++, além do próprio CUDA. Para  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  compilar um arquivo de código, basta chamar o **nvcc** como se fosse 
Linha 41: Linha 23:
  
 <note important> <note important>
-Não crie seu próprio nvidia-cuda-mps-server, já há um   +Não crie seu próprio ''nvidia-cuda-mps-server''. O  
-desses para gerenciar todos os executáveis rodados  +''nvidia-cuda-mps-server'' é um processo gerenciador  
-pelos usuários.+das gpus que é executado pela raíz e não atrapalha a  
 +execução do seu processo. 
 </note> </note>
-==== 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: +===== Comando Úteis para uso de CUDA =====
- +
-<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^ ^ Comando         ^ Descrição^
 | ''nvcc''        | Compilador de código CUDA| | ''nvcc''        | Compilador de código CUDA|
-| ''cudatop''     | Exibe informações de proessos dos usuários e uso das GPUS|+| ''nvtop''       | Exibe informações de proessos dos usuários e uso das GPUS|
 | ''nvidia-smi''  | Display de informações gerais 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). +O comando ''nvidia-smi'' é na verdade uma variedade de comandos  
- +juntos num comando só (vide ''nvidia-smi -h'') . Com ele é possível  
-=== Infos === +obter informações como id, uso e memória livre das GPUs e quais  
- +processos estão rodando nelas (grealmente os processos serão  
-O ''nvidia-cuda-mps-server'' é um processo gerenciador das gpus, ele é rodado pelo root e não atrapalha a execução do seu processo.  +gerenciados pelo ''mps-server'' e não aparecerão individualmente),  
- +o que facilita na hora de escolher uma GPU mais livre para rodar o  
-==== 5. Uso ==== +seu programa.
- +
-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.+===== Uso ===== 
 +Eu vou pessoalmente bater em quem usar isso pra minerar bitcoin. 
 + --- //[[jose.alvim@usp.br|Jose Goudet Alvim]] 2020/05/02 07:39//

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