Загрузите плотную библиотеку CULA в python на плате jetson tk1

Question

После успешной загрузки и установки полного пакета CULA плотность R18 с этого веб-сайта ( http://www.culatools.com/downloads/dense/) на мою плату Jetson TK1, я не смог загрузить библиотеку в python с использованием ctypes, Я изменил LD_LIBRARY_PATH в./bashrc, чтобы включить каталог, в котором находится общий объектный файл libcula_lapack.so:

export PATH=/usr/local/cuda-6.0/bin:$PATH
LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cula/lib/
export LD_LIBRARY_PATH

но когда я запускаю следующий код:

import ctypes
libculac = ctypes.cdll.LoadLibrary("libcula_scalapack.so")

Я получаю эту ошибку:

libcula_scalapack.so: cannot open shared object file: No such file or directory

Я попытался поместить полный каталог в качестве аргумента и т. Д., А также я попробовал каждый файл.so в каталоге lib и lib64 на случай, если у меня был неправильный файл. Когда я помещаю текстовый файл в один и тот же каталог (или любой другой каталог) и вызываю его в команде LoadLibrary, вышеупомянутый код ошибки не срабатывает, если я не опечатаюсь (другое сообщение об ошибке, конечно, выдается, как и ожидалось),

Напротив, я применил точно такую ​​же методологию (насколько я могу судить) для импорта библиотек cudart и npp в python с большим успехом. Любая помощь будет принята с благодарностью, и, пожалуйста, сообщите мне, если я пропустил какую-либо важную информацию или если я очень плотный (каламбур). Спасибо!

Плата: Jetson TK1

CUDA: 6.0 (загружено с https://developer.nvidia.com/jetson-tk1-support)

ОС: L4T Ubuntu 14.04 (от https://developer.nvidia.com/jetson-tk1-support)

Язык: Python 2.7

Answer 1

Похоже, что библиотека CULA несовместима с архитектурами ARM, на что указывает строка "CULA использует внутреннюю библиотеку Intel® Math Kernel Library (MKL)" в Справочном руководстве и, следовательно, не совместима с Jetson TK1, который чертовски стыдно

Answer 2

Я не знаю, означает ли это что-нибудь 8 месяцев спустя, но в духе документирования прогресса... Мне удалось получить сверточную нейронную сеть, работающую на CUDA 6.5 + Python + Theano + Lasagne, успешно работающую на Jetson TK1 Дополнительная информация в группе Google Lasagne: https://groups.google.com/d/msg/lasagne-users/GtcQo1dSJdo/3X5DVSkvGNUJ

Так что абсолютно возможно получить работающую реализацию CUDA на Jetson TK1, а также заставить ее выполнять вычисления для стереотипных упражнений. К счастью, NVIDIA выпустила инструкции по установке Ubuntu со всеми правильными драйверами CUDA и GPU.