1. Baixar os seguintes arquivos do site da NVIDIA e salvá-los na pasta raiz da sua área de usuário:

a) O kit de ferramentas (Toolkit): NVIDIA_CUDA_Toolkit_2.0_Ubuntu7.10_x86.run (ou o mais novo);

b) O kit para desenvolvimento de software (SDK): NVIDIA_CUDA_sdk_2.02.0807.1535_linux.run (ou o mais novo).

2. Instale os pacotes de compilação em linguagem C necessários com o seguinte comando:

sudo apt-get install build-essential libglut3-dev libc6-dev-i386 libstdc++6 -y

3. * SOMENTE PARA UBUNTU 8.10 * – O Ubuntu 8.10 possui como compilador padrão o gcc 4.3, que não é compatível com a versão estável do SDK do CUDA. Portanto, deve-se instalar o gcc 4.1 e configurá-lo como sendo uma alternativa de mecanismo de compilação. Isto é feito através dos comandos:

sudo apt-get install gcc-4.1 g++-4.1 –y

sudo update-alternatives –install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.1 60 –slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.1

4. Para proceder com a instalação do toolkit, altere a propriedade do arquivo .run para que seja interpretado como arquivo executável e invoque sua execução através do shell:

sudo chmod +x NVIDIA_CUDA_Toolkit_2.0_Ubuntu7.10_x86.run

sudo ./NVIDIA_CUDA_Toolkit_2.0_Ubuntu7.10_x86.run auto

5. Rode o editor gedit no modo superusuário para acrescentar as seguintes linhas ao final do arquivo de configuração .bashrc

sudo gedit .bashrc

6. Após o editor abrir o arquivo, mova o cursor até a última linha e digite:

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/lib

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib

7. Salve o arquivo e saia do editor.

8. Feche o terminal digitando exit, para que a alteração tenha efeito.

9. Para instalar o SDK, abra novamente o terminal de texto e digite:

sudo chmod +x NVIDIA_CUDA_sdk_2.02.0807.1535_linux.run

sudo ./NVIDIA_CUDA_sdk_2.02.0807.1535_linux.run

10. Entre na pasta do SDK:

cd NVIDIA_CUDA_SDK

11. Compile o SDK utilizando a diretiva de emulação (emu = 1)

sudo make emu=1

12. Entre na pasta dos programas-exemplo compilados

cd bin/linux/emurelease

13. Veja a lista de programas digitando

ls

14. Execute os programas de sua preferência. Por exemplo:

./clock

ou

./dwtHaar1D

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1. Baixar os seguintes arquivos do site da NVIDIA (http://www.nvidia.com/object/cuda_get.html) e salvá-los na pasta raiz da sua área de usuário (como os arquivos são atualizados constantemente no site, seu nome pode variar com freqüência. Adapte a instalação para os nomes atuais):

a) O driver da GPU: NVIDIA-Linux- x86_64-177.13-pkg2.run;

b) O kit de ferramentas (Toolkit): NVIDIA_CUDA_Toolkit_2.0beta2_Ubuntu7.10_x86.run;

c) O kit para desenvolvimento de software (SDK): NVIDIA_CUDA_sdk_2.0beta2_linux.run.

2. Remover os drives proprietários de placa de vídeo NVIDIA por acaso instalados no Ubuntu.

a) Abra uma janela de console;

b) Execute o comando:

sudo apt-get –purge remove nvidia-glx-new nvidia-settings nvidia-kernel-common

3. Instale os pacotes de compilação em linguagem C necessários com o seguinte comando:

sudo apt-get install build-essential libglut3-dev libc6-dev-i386 -y

4. Feche o terminal:

exit

5. Feche o sistema de janelas pressionando simultanamente as teclas CTRL ALT F1.

6. Digite seu nome de usuário e pressione ENTER.

7. Digite sua senha e pressione ENTER

8. Interrompa a execução do servidor do sistema de janelas X: digite

sudo /etc/init.d/gdm stop

9. Habilite a execução do programa de instalação do driver da placa NVidia: digite

sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-177.13-pkg2.run

10. Extraia os arquivos de instalação do driver: digite

./NVIDIA-Linux-x86_64-177.13-pkg2.run -x

11. Instale o arquivo auxiliar libcuda.so: digite

sudo cp NVIDIA-Linux-x86_64-177.13-pkg2/usr/lib/libcuda.so.177.13 /usr/lib/libcuda.so

12. Instale o driver: digite

sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-177.13-pkg2.run

13. Dê um reboot no computador digitando

sudo reboot

14. Após o reboot, entre na sua área e abra um console de texto para instalar o Toolkit e o SDK

15. Para instalar o toolkit, digite:

sudo chmod +x NVIDIA_CUDA_Toolkit_2.0beta2_Ubuntu7.10_x86.run

sudo ./NVIDIA_CUDA_Toolkit_2.0beta2_Ubuntu7.10_x86.run auto

16. Rode o editor gedit no modo superusuário para acrescentar as seguintes linha ao final do arquivo de configuração .bashrc

sudo gedit .baschrc

Após o editor abrir o arquivo, mova o cursor até a última linha e digite

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/lib

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib

Salve o arquivo e saia do editor.

17. Digite exit e feche o terminal digitando exit, para que a alteração tenha efeito.

18. Para instalar o SDK, abra novamente o terminal de texto e digite

sudo chmod +x NVIDIA_CUDA_sdk_2.0beta2_linux.run

./NVIDIA_CUDA_sdk_2.0beta2_linux.run

19. Entre na pasta do SDK

cd NVIDIA_CUDA_SDK

20. Rode o compilador dos programas-exemplo digitando

Comentário da Liliana Pozzo: Se você estiver instalando o CUDA 2.1, ocorrerá um erro neste passo. Algo como:

(/usr/bin/ld: cannot find –lXmu

collect2: ld returned 1 exit status  make: *** [../../bin/linux/release/fluidsGL] Error 1

Neste caso, instale também estas duas bibliotecas:

sudo apt-get install libxmu-dev libxmu6

21. Entre na pasta dos programas-exemplo compilados

cd bin/linux/release

22. Veja a lista de programas digitando

ls

1. Execute os programas de sua preferência. Por exemplo:

./particles

ou

./fluidsGL

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1. Para abrir um projeto pré-existente no NVIDIA_CUDA_SDK, simplesmente abra o projeto como

Menu->Arquivo->Novo->5 Projeto a partir de código existente

Abrir-se-á a janela “Importar Projeto”;

2. Clique no botão “Frente”.

Abrir-se-á a janela “Projeto a importar”;

3. Digite um nome para o projeto no campo correspondente (por exemplo, “Fluidos”);

4. Navegue, através da lista na parte de baixo da mesma janela, até o diretório do projeto que deseja importar. No caso, o projeto:

../NVIDIA_CUDA_SDK/projects/fluidsGL

5. Clique no botão “Frente”

Abrir-se-á a janela “Confirmação”, contendo os dados do projeto;

6. Clique no botão “Aplicar”;

7. Abrir-se-á uma nova janela do Anjuta para o projeto, intitulada FluidsGL – Anjuta;

8. Na árvore de arquivos do lado esquerdo dessa janela estão todos os arquivos do projeto. Clique duas vezes no arquivo fluidsGL.cu para abrí-lo com o editor. Se o texto não estiver realçado, navegue até

Menu->Ver->Editor->Modo de realce

e escolha na lista ou o tipo “cpp”, para que o editor utilize o padrão de realce da linguagem C++ nos arquivos do projeto;

9. Para compilar o projeto, simplesmente abra o menu Compilar e escolha a opção “Compilar projeto”;

10. Para executar o código gerado, abra o menu Run e escolha a opção “Executar o programa”.

Abrir-se-á uma janela intitulada “Parâmetros do programa”;

11. Simplesmente navegue, clicando no botão “Abrir”, até o programa executável gerado pela compilação e selecione o arquivo executável. Por exemplo,

/home/luiz/NVIDIA_CUDA_SDK/bin/linux/release/fluidsGL

12. Deixe em branco o campo “Argumentos:”;

13. Clique no campo “Variáveis de ambiente”.

Abrir-se-á uma lista sob o rótulo “Variáveis de ambiente”;

14. Clique no botão “Novo” para criar uma nova entrada na lista;

15. Sob o rótulo “Nome” digite “PATH” (sem as aspas) e pressione a tecla TAB;

16. Sob o rótulo “Valor” digite “$PATH:/usr/local/cuda/lib” (sem as aspas) e clique com o botão esquerdo do mouse em algum ponto da janela;

17. Clique outra vez no botão “Novo” para criar uma nova entrada na lista;

18. Sob o rótulo “Nome” digite “LD_LIBRARY_PATH” (sem as aspas) e pressione a tecla TAB;

19. Sob o rótulo “Valor” digite “$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib” (sem as aspas) e  clique com o botão esquerdo do mouse em algum ponto da janela;

20. Clique no botão “Aplicar”;

21. Caso o programa não rode e reclame que não achou uma biblioteca, abra novamente a janela das variáveis de ambiente acima:

Menu->Run->Parâmetros do programa

e confira se elas estão presentes e com o valor correto (pode ocorrer que os valores não foram admitidos corretamente);

22. Pressione a tecla F3 para rodar o programa;

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