lammps 怎麼編譯gpu版本_pytorchgpu原始碼編譯
阿新 • • 發佈：2020-12-24
技術標籤：lammps 怎麼編譯gpu版本
軟硬體環境
- ubuntu 18.04 64bit
- NVidia GTX 1070Ti
- anaconda with python 3.7
- CUDA 10.1
- cuDNN 7.6
- pytorch 1.8
python和gpu環境
這個就不多講了，沒裝好的，可以參考下面的連結
- anaconda基本使用
- ubuntu安裝CUDA和cuDNN
編譯步驟
安裝基礎依賴
condainstallnumpyninjapyyamlmklmkl-includesetuptoolscmakecffityping_extensionsfuturesixrequestsdataclasses
由於要使用gpu，所以還需要安裝LAPACK支援，根據CUDA版本安裝對應的軟體包
#AddLAPACKsupportfortheGPUifneeded
condainstall-cpytorchmagma-cuda101#or[magma-cuda101|magma-cuda100|magma-cuda92]dependingonyourcudaversion
接下來就可以開始克隆程式碼了
gitclone--recursivehttps://github.com/pytorch/pytorch
cdpytorch
#ifyouareupdatinganexistingcheckout
gitsubmodulesync
準備工作完成後，就可以開始編譯了
exportCMAKE_PREFIX_PATH=${CONDA_PREFIX:-"$(dirname$(whichconda))/../"}
pythonsetup.pyinstall
CMAKE_PREFIX_PATH其實就是anaconda的安裝目錄，如我這裡的/home/xugaoxiang/anaconda3
編譯的時候較長，耐心等待就好
測試
重新開一個terminal進行測試
(base)[email protected]:~$ipython
Type'copyright','credits'or'license'formoreinformation
IPython7.19.0--AnenhancedInteractivePython.Type'?'forhelp.
In[1]:importtorch
In[2]:torch.__version__
Out[2]:'1.8.0a0+46d846f'
In[3]:torch.cuda.is_available()
Out[3]:True
In[4]:
說明pytorch已經安裝到了anaconda的環境中，而且是gpu的版本，搞定！
小結
整個編譯過程還是非常順利的，之前我們編譯過opencv、tensorflow、caffe，跟他們相比，pytorch在依賴關係的處理上做的非常好，以子專案的形式納入到自己的工程當中，整個編譯過程沒出現過報錯，文件也是寫的簡單明瞭，難怪它的市佔率會越來越高。
參考資料
- https://github.com/pytorch/pytorch
- https://xugaoxiang.com/2019/12/08/anaconda/
- https://xugaoxiang.com/2019/12/13/ubuntu-cuda/