PROC编译

可以把问题描述清楚一点，这样才能更快获得帮助。
使用proc来转换源文件的命令通常是：
proc parse=full USERID=user/pwd@dns SQLCHECK=SEMANTICS yourfilepc include="/oracle/app/oracle/product/920/precomp/public"
其中，parse=full一般是固定的，
USERID后面跟上连接到oracle数据库的连接字符串，格式为：用户/密码@服务器名
SQLCHECK=SEMANTICS 指明SQLCHECK参数，一般也是固定的
include=&quo肌埂冠忌攉涣圭惟氦隶t;/oracle/app/oracle/product/920/precomp/public"指明预编译时候需要的头文件路径
其中/oracle/app/oracle/product/920是你的oracle数字路径，后面的precomp/public是固定的
yourfilepc 你想要转换的使用嵌入式SQL编写好的源文件。
执行之后，如果没错，就会生成c源文件，编译就可以了。
如果执行出错，会生成lis文件，指出出错的地方，按照错误说明修改之后再试。
需要注意相关环境变量要配置正确，pc源文件里所用到的表，字段，存储过程等在数据库中要存在，并且，连接上去的用户要有相关表的访问权限。

pcc译为:氯铬酸吡啶;可编程计算机控制器;人车沟通系统。PCC是一种将应用层级会话服务数据流的QoS要求映射为IP-CAN的架构，接入传输网络承载级服务的QoS要求来保障数据传输，还可根据运营商的计费策略实现服务数据流层级的计费功能。目前现阶段的PCC架构主要由策略控制服务器(PCRF)；策略控制执行点功能(PCEF）；业务策略提供点功能(AF）（与自有业务平台合设）这3部分组成。

PCC架构主要由PCRF(策略和计费规则功能)、PCEF(策略和计费执行功能)以及SPR(用户策略数据库)逻辑实体构成，分别完成策略生成、策略执行和策略签约功能，旨在通过网络资源与计费策略控制，为用户提供差异化的服务质量及灵活的计费策略。

以下是实验室linux服务器cuda安装和kaldi带cuda编译的流程，在pcc和pc上测试通过。
在pcc上实验了cuda7和cuda65，结果kaldi（2015年3月版）似乎不兼容cuda7，在kaldi-trunk/src/cudamatrix下
make test 总是失败，最后安装的cuda65。
在pc上的kaldi（2014年10月以前）在cuda65下测试不通过，kaldi（2015年3月版）可以测试通过。

在pcc上的kaldi在gpu 0 上总报错，在gpu 1上可以，最后我拷贝的文鹏的没改过的cudamatrix/Makefile，并执行make -B 重新编译，可以用gpu 0了。

安装前准备 cuda_6514_linux_64run， 文件大小928M，这是pc服务器上保存安装包的位置。
928M pc-pc: /home/pc/disk2/hcq/install_cuda/cuda_6514_linux_64run
kaldi版本 2015年3月

ps: 可以通过运行 locate --regex cudarun$ 来查找机器上别人以前下的cuda安装包。

一、安装 cuda

(1) 删除已有nvidia，拉黑名单
sudo apt-get remove --purge nvidia
sudo nano /etc/modprobed/blacklistconf
blacklistconf加入

(2) 开始安装
sudo service lightdm stop
chmod +x cuda_6514_linux_64run
sudo /cuda_6514_linux_64run
安装一路yes或默认配置。
成功提示：
===========
= Summary =
===========
Driver: Installed
Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-65
Samples: Installed in /home/hcq, but missing recommended libraries

Please make sure that

To uninstall the CUDA Toolkit, run the uninstall script in /usr/local/cuda-65/bin
To uninstall the NVIDIA Driver, run nvidia-uninstall

Please see CUDA_Getting_Started_Guide_For_Linuxpdf in /usr/local/cuda-65/doc/pdf for detailed information on setting up CUDA

(3) 配置环境变量
按照上一步成功提示设置PATH和LD_LIBRARY_PATH 环境变量
sudo vim /etc/profile
/etc/profile加入
PATH= LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-65/lib64
export PATH
export LD_LIBRARY_PATH

(4) 测试
1 /usr/local/cuda/bin/nvcc -V
显示所安装cuda版本：
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2014 NVIDIA Corporation
Built on Thu_Jul_17_21:41:27_CDT_2014
Cuda compilation tools, release 65, V6512
可以确定安装的版本为65
2 cd /home/hcq/NVIDIA_CUDA-65_Samples/
可以make 并进入相应子目录运行测试
例如： /0_Simple/simplePrintf/simplePrintf 打印
GPU Device 0: "Quadro 600" with compute capability 21

Device 0: "Quadro 600" with Compute 21 capability
printf() is called Output:

[3, 0]: Value is:10
[3, 1]: Value is:10

[2, 6]: Value is:10
[2, 7]: Value is:10

二、kaldi带cuda编译

(1) 首先进入tools目录并按照INSTALL指示编译。如果之前已经编译过跳过此步骤（tools下的程序没有使用cuda库）。
(2) 进入src目录
1 make clean
2 /configure
可以看到打印信息的最后有这么一行：
Using CUDA toolkit /usr/local/cuda (nvcc compiler and runtime libraries)
可以确定kaldi将要带cuda安装。
3 make depend -j 24
4 make -j 24
在 make -j 24 过程中如果有类似一下错误：
nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_10'
则进入src/cudamatrix目录，修改Makefile，
把 CUDA_ARCH=-gencode arch=compute_10,code=sm_10 中的
-gencode arch=compute_10,code=sm_10 去掉。
重新 make -j 24。

(3) 如果以上步骤没有错误，则进入src/cudamatrix目录进行测试
make test -j 5
成功的话提示：
Running cu-vector-test SUCCESS
Running cu-matrix-test SUCCESS
Running cu-math-test SUCCESS

以上参考自
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