Cómo instalar los módulos del kernel de nvidia cuda y pyrit en kali linux

Este paso es relativamente simple. Antes de la instalación, se recomienda editar el archivo /etc/apt/source.list, comentar el código fuente externo y reemplazarlo con el nacional. Código fuente de KU, para que la velocidad de descarga sea más rápida. La dirección de la fuente de KU es la siguiente

deb /kali kali main non-free contrib

deb-src /kali kali main non-free contrib

deb /kalii- security kali/updates main contrib non-free

Una vez completada la configuración, ejecute el siguiente comando para instalar

apt-get update

apt-get install nvidia-detect nvidia -libopencl1 nvidia-opencl-common nvidia-support nvidia-opencl-icd nvidia-visual-profiler nvidia-glx nvidia-installer-cleanup nvidia-kernel-common nvidia-smi nvidia- alternativa nvidia-opencl -dev libglx-nvidia-alternatives nvidia -kernel-dkms nvidia-cuda-toolkit nvidia-vdpau-driver nvidia-xconfig glx-alternative-nvidia libgl1-nvidia-alternatives nvidia-settings libgl1-nvidia-glx xserver-xorg-video-nvidia libcublas4 libcudart4 libcufft4 libnpp4 libnvidia-compile libcuda1 libcuinj4 libnvidia-ml1 libxvmcnvidia1 libcusparse4 libcurand4 python-pycuda-doc python-pycuda-headers python-pycuda nvidia-cuda-doc nvidia-cuda-gdb

hay muchos programas paquetes, puede ser un poco lento. Durante el proceso de instalación, aparecerán dos ventanas y deberá confirmar directamente que está bien. Después de la ejecución, el kit de herramientas y el controlador están instalados, luego escriba algunas variables en el sistema y agregue el siguiente párrafo. al final de /root/.bashrc

PATH =$PATH：/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin

LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH：/usr/lib/ nvidia-cuda-toolkit/lib：

exportar PATH

exportar LD_LIBRARY_PATH

Puedes ejecutar ldconfig para que se ejecute inmediatamente, pero tendrás que reiniciar de todos modos .

Instalar pyrit-cuda

El siguiente paso es recompilar pyrit para intentar utilizar la GPU.

/p/pyrit/downloads/list

Necesitamos descargar pyrit-0.4.0.tar.gz y cpyrit-cuda-0.4.0.0.gz y cpyrit-cuda- 0.4 .0.0.0.gz, luego descargue cpyrit-cuda-0.4.0.0.tar.gz y cpyrit-cuda-0.4.0.0.0.0.gz. cuda-0.4.0.tar.gz, luego descargue cpyrit-cuda-0.4.0.0.gz y cpyrit-cuda-0.4.0.0.gz respectivamente, e instale las herramientas necesarias para compilarlos después de descargarlos

atp -get install libpcap-dev python2.7-dev

descomprima pyrit-0.4.0.tar.gz e instale

tar -xzvf pyrit-0.4.0.tar.gz

cd pyrit-0.4.0

python setup.py build

python setup.py install

Descomprimir pyrit-cuda-0.4 0.tar.gz

Tar -xzvf e instalar

Tar -xzvf e instalar

Tar -xzvf e instalar

Tar. - xzvf e instalar

Tar -xzvf e instalar

Tar -xzvf cpyrit-cuda-0.4.0.tar.gz

cd cpyrit-cuda-0.4 . 0

Hay algunas cosas que deben modificarse aquí.

Edite setup.py y cambie la línea 35

para la ruta en ('/usr/local/cuda', '/opt/cuda'):

Cambiar a

para la ruta en ('/usr/local/cuda', '/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit', '/opt/cuda'):

Para que el programa de instalación no pueda encontrarla Vaya a nvcc

Luego instale

python setup.py build

python setup.py install

Después de la instalación, ejecute

pyrit list_cores

Deberías ver la GPU, similar a

#1: 'CUDA- Dispositivo #1 'GeForce 8400 GS''

#2: 'CPU-Núcleo (SSE2)'

#3: 'CPU-Núcleo (SSE2)'

#4: CPU-Núcleo (SSE2)'

#5: 'CPU-Núcleo (SSE2)'

#5: 'CPU-Núcleo (SSE2)'

#6: 'CPU-Núcleo (SSE2)'

#7: CPU-Core (SSE2)'

#8: 'CPU-Core (SSE2)'

Instalar optimus

Obtener la clave fuente

wget -O - /suwako.asc | apt-key add -

Agregar el código fuente de Hornet a /etc/apt/source.list

deb /debian sid main contrib

deb-src /debian sid main

Luego ejecuta la instalación

apt-get update

apt-get install bumblebee bumblebee-nvidia

Una vez completada la instalación, agregue root al grupo de bumblebee y luego reinicie

adduser root bumblebee

Reiniciar Después de eso, puedes probar. p>Después de reiniciar, ejecute

glxspheres

optirun glxspheres

Puede ver que el número de cuadros es diferente