【亲测免费】 NVIDIA GDRCopy 安装与配置完全指南
2026-01-25 04:17:07作者:柯茵沙
基础介绍 NVIDIA GDRCopy 是一个基于NVIDIA GPUDirect RDMA技术构建的高性能GPU内存复制库。该开源项目提供了在用户空间直接映射GPU内存的能力,使得开发者能够以接近CPU级别的低延迟操控GPU内存。这特别适用于追求极致响应速度的应用场景。GDRCopy核心采用C/C++编写,利用了CUDA和GPUDirect的技术优势。
关键技术与框架
- 核心编程语言: C/C++
- 依赖技术: CUDA ≥ 6.0, GPUDirect RDMA, GPU显示驱动≥相应版本(Kepler架构及更新),DKMS (对于某些Linux发行版), 内核模块加载权限。
- 关键技术点:
- GPUDirect RDMA —— 直接设备到设备的数据传输,减少数据搬运开销。
- 用户空间GPU内存映射 —— 提供快速H-D(主机到设备)带宽,尽管D-H(设备到主机)因GPU BAR特性而较慢。
- 库特性包括极低的CPU驱动复制开销、内存预置阶段、以及一系列测试工具用于性能评估。
安装与配置指南
准备工作
- 系统需求: 确保你的系统是Linux x86_64, ppc64le, 或 arm64架构,并且支持RHEL8、RHEL9、Ubuntu20.04、Ubuntu22.04、SLE-15等版本。
- 硬件要求: 拥有NVIDIA数据中心GPU或RTX GPU(基于Kepler或更新架构),确保已安装与之兼容的NVIDIA Data Center或RTX GPU显卡。
- 软件环境: 安装CUDA ≥ 6.0、适当的GPU驱动程序和必要的开发工具如
make,git.
安装步骤
第一步:获取源码
打开终端,克隆GDRCopy项目源代码:
git clone https://github.com/NVIDIA/gdrcopy.git
cd gdrcopy
第二步:环境准备
-
安装DKMS与必要开发包(根据你的Linux发行版进行选择)
- RHEL/SLES:
sudo yum groupinstall 'Development Tools' sudo yum install dkms rpm-build make - Debian/Ubuntu:
sudo apt install build-essential devscripts debhelper fakeroot pkg-config dkms
- RHEL/SLES:
-
确保CUDA安装正确,并设置环境变量
CUDA指向你的CUDA安装目录。
第三步:构建与安装
-
通过RPM包安装(适用于RHEL与SLE): 编译并安装前需执行脚本:
CUDA=<你的CUDA安装路径> ./build-rpm-packages.sh sudo rpm -Uvh gdrcopy-kmod*gdrcopy-*gdrcopy-devel* -
通过DEB包安装(适用于Debian与Ubuntu): 执行脚本来生成和安装DEB包:
CUDA=<你的CUDA安装路径> ./build-deb-packages.sh sudo dpkg -i gdrdrv*libgdrapi*gdrcopy-tests*gdrcopy*.deb -
从源码编译安装: 这一步适合高级用户,确保有正确的CUDA和驱动设置:
make prefix=<安装目标路径> CUDA=<CUDA安装路径> all install sudo ./insmod.sh
第四步:验证安装
安装完成后,运行GDRCopy提供的测试来验证安装是否成功:
./gdrcopy_sanity
检查输出结果应显示所有测试通过。
结语
至此,您已完成GDRCopy的安装与配置,可以进一步探索其API调用,利用它提升您的应用在处理GPU内存时的效率与响应速度。请记住,对于复杂应用场景,深入阅读官方文档总是至关重要的。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
533
3.75 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
暂无简介
Dart
772
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
341
405
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178