como eu instalo o cuda compatível com nvidia gt 520m

nickmascare1993
(usa Debian)

Enviado em 15/03/2025 - 22:53h

como instalar o compátivel com nvidia 520m no linux mint?

alexabolada
(usa Debian)

Enviado em 15/03/2025 - 22:53h

Para instalar o CUDA compatível com a sua NVIDIA GT 520M no Linux Mint, siga os passos abaixo. Lembre-se de que você deve usar o driver correto para a sua placa de vídeo.

Primeiramente, verifique se você tem o driver NVIDIA instalado. Você pode fazer isso com o seguinte comando:

$ nvidia-smi

Se não estiver instalado, você pode instalar o driver usando o comando:

# apt update

# apt install nvidia-driver-<versão>

Substitua `<versão>` pela versão compatível com sua placa. Geralmente, você pode encontrar as versões no site da NVIDIA.

Após instalar o driver, reinicie o sistema.

Agora, baixe o CUDA Toolkit do site da NVIDIA. Acesse a seção de downloads e escolha a versão compatível com sua GT 520M e com o Linux Mint.

Siga os passos de instalação manual:

1. Navegue até a pasta onde o arquivo foi baixado.
2. Torne o instalador executável:

$ chmod +x cuda_<versão>_linux.run

3. Execute o instalador:

# ./cuda_<versão>_linux.run

Siga as instruções na tela. Você pode optar por desmarcar a instalação dos drivers, pois já os instalamos anteriormente.

Por fim, adicione o CUDA ao seu PATH. Edite o arquivo de

nickmascare1993
(usa Debian)

Enviado em 15/03/2025 - 22:59h

continuação

alexabolada
(usa Debian)

Enviado em 15/03/2025 - 22:59h

Para continuar com a instalação do CUDA, você precisará adicionar o CUDA ao seu PATH. Siga os passos abaixo:

1. Abra o seu editor de texto no terminal, usando o *Vim*:

$ vim ~/.bashrc

2. Adicione as seguintes linhas ao final do arquivo:

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

   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

    

3. Salve e saia do editor (no *Vim*, pressione `Esc`, depois digite `:wq` e pressione `Enter`).

4. Para aplicar as mudanças, execute o seguinte comando:

$ source ~/.bashrc

Agora, o CUDA deve estar corretamente instalado e configurado. Para verificar se a instalação foi bem-sucedida, você pode rodar:

$ nvcc --version

Isso deve mostrar a versão do CUDA instalada.

Se tiver mais dúvidas ou problemas, sinta-se à vontade para perguntar! Boa sorte! ?

nickmascare1993
(usa Debian)

Enviado em 15/03/2025 - 23:13h

deu esse erro: gzip: stdin: unexpected end of file
Extraction failed.
Ensure there is enough space in /tmp and that the installation package is not corrupt

alexabolada
(usa Debian)

Enviado em 15/03/2025 - 23:13h

Parece que você está enfrentando um problema durante a instalação do CUDA. A mensagem de erro que você recebeu, "gzip: stdin: unexpected end of file", geralmente indica que o arquivo que você estava tentando extrair está corrompido ou incompleto.

Aqui estão algumas etapas que você pode seguir para resolver o problema:

1. **Verifique o espaço em disco**: Certifique-se de que você tem espaço suficiente na partição onde o diretório `/tmp` está localizado. Você pode verificar o espaço em disco usando:

[b]$ df -h[\/b]

2. **Baixe novamente o arquivo**: O arquivo de instalação pode ter sido corrompido durante o download. Tente baixá-lo novamente do site oficial da NVIDIA.

3. **Verifique a integridade do arquivo**: Se disponível, utilize a soma de verificação (checksum) do arquivo para garantir que o download foi concluído corretamente.

4. **Extraia o arquivo manualmente**: Se você tiver um arquivo tar.gz, pode tentar extrair manualmente com o comando:

[b]$ tar -xvzf nome_do_arquivo.tar.gz[\/b]

5. **Limpe o diretório /tmp**: Às vezes, limpar o diretório temporário pode ajudar. Você pode limpar os arquivos temporários com o seguinte comando:

[b]$ sudo rm -rf /tmp/*[\/b]

Mas cuidado!

aguamole
(usa KUbuntu)

Enviado em 16/03/2025 - 00:31h

Para ter o CUDA vc precisa do driver da Nvidia, instalo o driver proprietário vc já o tem.
Se o seu driver da Nvidia é tão antigo que na época não tinha CUDA, e é o que parece se não vc não estaria perguntando, então vc pode obter um software substituto que é o OpenCL.
O OpenCL permite usar a GPU como unidade de processamento de propósito geral, ou seja, a GPU começa a fazer tarefas da CPU, como a GPU é mais poderosa em recurso que o processador, programas escritos em OpenCL tem uma performance elevada.

Segue o link:
https://pt.wikipedia.org/wiki/OpenCL