Як усталяваць CUDA на Windows без памылак: кіраўніцтва для распрацоўшчыкаў і стваральнікаў

Усталёўка CUDA на Windows Гэта не павінна быць галаўным болем, калі вы ведаеце, з чаго пачаць і што правяраць на кожным этапе. У гэтым артыкуле я пакажу вам практычны спосаб, з усімі нюансамі сумяшчальнасці, усталёўкі, праверкі і распаўсюджаных непаладак, каб гарантаваць, што набор інструментаў будзе працаваць на вашым кампутары бездакорна з першага разу.

Акрамя класічнай усталёўкі Toolkit у Windows, вы таксама даведаецеся, як выкарыстоўваць CUDA з WSL, усталяваць яго з дапамогай Conda або pip, скампіляваць прыклады з дапамогай Visual Studio і разабрацца ў розных мадэлях драйвераў NVIDIA у Windows. Інфармацыя ўніфікаваная і актуальная. Заснавана на афіцыйных кіраўніцтвах і рэальных сцэнарыях, якія могуць здарыцца з вамі, напрыклад, з ноўтбукам з гібрыдным графічным працэсарам AMD iGPU + NVIDIA dGPU.

Што такое CUDA і якія магчымасці яна прапануе ў Windows?

CUDA Гэта платформа і мадэль паралельнага праграмавання NVIDIA, якая дазваляе паскарэнне праграм з дапамогай графічнага працэсараАд штучнага інтэлекту і навукі аб дадзеных да мадэлявання і апрацоўкі малюнкаў. На практычным узроўні ўстаноўка CUDA Toolkit на Windows дае вам кампілятар nvcc, асяроддзе выканання, бібліятэкі, такія як cuBLAS, cuFFT, cuRAND і cuSOLVER, інструменты адладкі і прафілявання, а таксама гатовыя да кампіляцыі прыклады.

Дызайн CUDA дазваляе лёгка выкарыстоўваць працэсар і графічны працэсар у адным дадатку: кампаненты серыйныя нумары ў працэсары і паралельныя раздзелы на графічным працэсары, якія забяспечваюць сотні ці тысячы патокаў, якія працуюць паралельна. Дзякуючы агульнай убудаванай памяці і аптымізаваным бібліятэкам, скачок прадукцыйнасці Звычайна гэта прыкметна пры інтэнсіўных нагрузках.

Сумяшчальнасць сістэмы і кампілятара ў Windows

Перад выкарыстаннем усталёўшчыка рэкамендуецца праверыць сумяшчальнасць. Сумяшчальнасць з Windows Апошнія версіі набору інструментаў ўключаюць: Windows 11 24H2, 23H2 і 22H2-SV2; Windows 10 22H2; і Windows Server 2022 і 2025.

У кампілятарах тыповая падтрымка ўключае MSVC 193x з Visual Studio 2022 17.x і MSVC 192x з Visual Studio 2019 16.x, з дыялектамі C++11, C++14, C++17 і C++20 (у залежнасці ад версіі). Visual Studio 2015 быў прызнаны састарэлым у CUDA 11.1; VS 2017 быў прызнаны састарэлым у 12.5 і выдалены ў 13.0. Праверце дакладную матрыцу вашай версіі каб пазбегнуць нечаканасцяў.

Важна для праектаў састарэлых версій: пачынаючы з CUDA 12.0, 32-бітная кампіляцыя выдаляецца, а выкананне 32-бітных бінарных файлаў x86 на сістэмах x64 абмежавана... кіроўца, кварта і матэматыка на відэакартах GeForce да архітэктуры Ada; Hopper больш не падтрымлівае 32 біты.

Выберыце і ўсталюйце набор інструментаў у Windows

Спампуйце ўсталёўнік з афіцыйнага сайта NVIDIA CUDA. Вы можаце выбраць сеткавы ўсталёўшчык (мінімальная загрузка, якая выкарыстоўвае Інтэрнэт для астатняга) або поўны ўсталёўнік (усё ў адным пакеце, карысна для машыны без сеткі або карпаратыўных разгортванняў). Пасля загрузкі праверце цэласнасць з дапамогай кантрольнай сумы (напрыклад, MD5), каб выключыць пашкоджанне.

Запусціце графічны ўсталёўнік і выканайце інструкцыі на экране. Прачытайце нататкі да выпуску для вашай версіі таму што ў ім падрабязна апісаны змены, дакладная сумяшчальнасць і крытычныя папярэджанні. Пачынаючы з CUDA 13, усталёўшчык Toolkit больш не ўключае драйвер. Драйвер NVIDIA усталёўваецца асобна. з адпаведнай старонкі драйвераў.

Ціхая ўстаноўка і выбар кампанентаў

Калі вам трэба разгарнуць без шуму, праграма ўстаноўкі прымае рэжым без інтэрфейсу з опцыяй -s і дазваляе выбраць пэўныя падпакеты па імені замест усталёўкі ўсяго. Вы таксама можаце прадухіліць аўтаматычны перазапуск з дапамогай -n. Такая дэталізацыя карысная для налады асяроддзяў зборкі і памяншэння займанай вамі прасторы.

Сярод звычайных падпакетаў вы знойдзеце такія элементы, як nvcc, cudart, cuBLAS, cuFFT, cuRAND, cuSOLVER, cuSPARSENsight Compute, Nsight Systems, інтэграцыя з Visual Studio, NVRTC, NVTX, NVJitLink, дэманглеры і ўтыліты, такія як cuobjdump або nvdisasm. Калі вы збіраецеся кампіляваць і прафіляваць, выберыце інструменты NsightКалі вы проста запускаеце яго, часу выканання можа быць дастаткова.

Распакуйце ўсталявальны файл і праглядзіце яго змесціва

Для аўдыту або карпаратыўнай упакоўкі поўны ўсталявальнік можна распакаваць з дапамогай інструментаў, якія падтрымліваюць LZMA, такіх як 7-Zip або WinZip. Вы знойдзеце дрэва і модулі CUDAToolkit Файлы інтэграцыі Visual Studio размяшчаюцца ў асобных папках. Файлы .dll і .nvi ў гэтых папках не з'яўляюцца часткай самога ўсталявальнага кантэнту.

Усталюйце CUDA на Windows з дапамогай Conda

Калі вы аддаеце перавагу кіраваць асяроддзем з дапамогай Conda, NVIDIA публікуе пакеты на сайце anaconda.org/nvidia. Базавая ўстаноўка набору інструментаў Гэта робіцца адной камандай `conda install`, і вы таксама можаце выправіць папярэднія версіі, дадаўшы тэг `release`, напрыклад, каб зафіксаваць версію 11.3.1. выдаліць Гэтак жа непасрэдна.

Усталюйце CUDA праз pip (кола)

NVIDIA прапануе дыскі Python, арыентаваныя на асяроддзе выканання CUDA для Windows. Яны ў першую чаргу прызначаны для Выкарыстанне CUDA з Python і яны не ўключаюць поўны набор інструментаў распрацоўкі. Спачатку ўсталюйце nvidia-pyindex, каб pip ведаў індэкс NVIDIA NGC, і пераканайцеся, што ў вас абноўлены pip і setuptools, каб пазбегнуць памылак. Затым усталюйце метапакеты якія вам патрэбныя, напрыклад, nvidia-cuda-runtime-cu12 або nvidia-cublas-cu12.

Гэтыя метапакеты прызначаны для пэўных пакетаў, такіх як nvidia-cublas-cu129, nvidia-cuda-nvrtc-cu129, nvidia-npp-cu129 і іншыя. Памятайце, што асяроддзем кіруе pip.Калі вы хочаце выкарыстоўваць CUDA па-за віртуальным асяроддзем, вам трэба будзе наладзіць сістэмныя шляхі і зменныя для правільнага звязвання.

Праверце ўстаноўку ў Windows

Адкрыйце камандны радок і запусціце каманду nvcc -V, каб пацвердзіць усталяваную версію. Кланіраванне ўзораў CUDA Спампуйце прыклады з GitHub і скампілюйце іх з дапамогай Visual Studio. Запусціце deviceQuery і bandwidthTest: калі сувязь з графічным працэсарам будзе паспяховай, вы ўбачыце, што прылада выяўлена, і праходжанне тэстаў Няма памылак. Калі deviceQuery не знаходзіць прылад, праверце драйвер і тое, ці бачны графічны працэсар у сістэме.

WSL з паскарэннем CUDA

Windows 11 і апошнія версіі Windows 10 падтрымліваюць запуск CUDA-паскораных фрэймворкаў і інструментаў машыннага навучання ў WSL, у тым ліку PyTorch, TensorFlow і Docker Выкарыстоўваючы NVIDIA Container Toolkit, спачатку ўсталюйце драйвер з падтрымкай CUDA ў WSL, затым уключыце WSL і ўсталюйце дыстрыбутыў glibc, напрыклад, Ubuntu або Debian.

Пераканайцеся, што ў вас ёсць абноўленае ядро ​​WSL (мінімум 5.10.43.3). Праверце гэта з Выкарыстоўвайце `wsl cat /proc/version` з PowerShell. Затым выканайце інструкцыі па ўсталёўцы бібліятэк і кантэйнераў CUDA ў WSL, каб усталяваць бібліятэкі і кантэйнеры і пачаць запускаць свае працоўныя працэсы Linux у Windows, не выходзячы з вашага асяроддзя.

Выдаленне CUDA ў Windows

Пасля ўсталёўкі CUDA на Windows, ці хочаце вы вярнуцца да папярэдняй версіі? Усе падпакеты можна аднавіць. Выдаленне з панэлі кіравання Выкарыстанне праграм і кампанентаў. Калі вы кіруеце наборам інструментаў з дапамогай Conda або pip, выкарыстоўвайце механізмы выдалення кожнага з іх, каб пазбегнуць рэшткаў пакетаў.

Заўвагі па сумяшчальнасці версій

CUDA 11.8 быў вельмі папулярным рэлізам дзякуючы сваёй стабільнасці і падтрымцы экасістэмы. Тыповыя патрабаванні Для версіі 11.8: відэакарта з вылічальнымі магчымасцямі 3.0 або вышэй, 64-бітная сістэма, мінімум 8 ГБ аператыўнай памяці і не менш за 4 ГБ відэапамяці. У Linux добра інтэгруецца з такімі дыстрыбутывамі, як Ubuntu 18.04/20.04, RHEL/CentOS 7/8 і г.д.

CUDA 12.x уводзіць паляпшэнні асяроддзя выканання і бібліятэк, а таксама пашырае залежнасці найноўшыя драйверыCUDA 13 назаўсёды аддзяляе драйвер ад усталёўшчыка Toolkit: не забудзьцеся ўсталяваць драйвер самастойна. Важнае ўдакладненнеCUDA — гэта тэхналогія NVIDIA, якая патрабуе відэакарт NVIDIA; калі вы дзе-небудзь бачыце, што яна таксама сумяшчальная з відэакартамі AMD, гэта няправільна для стэка CUDA.

Усталёўка CUDA на Windows: ліквідацыя распаўсюджаных праблем

• Усталёўшчык не спраўляецца або не завяршае працу.Праверце журналы ўсталёўшчыка і праверце антывірус, наяўнасць месца на дыску і правы адміністратара. Паўтарыце спробу з поўным усталёўшчыкам, калі сетка нестабільная, або ў ціхім рэжыме, калі ёсць канфлікты карыстальніцкага інтэрфейсу.
• deviceQuery не выяўляе графічны працэсарПраверце, ці правільны драйвер, ці актыўны графічны працэсар і ці выкарыстоўвае праграма dGPU. Пры неабходнасці абнавіце драйвер і пераўсталюйце Toolkit.
• Канфлікты з кнігарняміКалі ў вас усталявана некалькі набораў інструментаў, праверце CUDA_PATH і PATH. У Python праверце, ці сумяшчальныя версіі PyTorch або TensorFlow і іх канфігурацыі з вашай версіяй CUDA/cuDNN.
• Visual Studio не кампілюе .cuДадайце налады зборкі CUDA ў свой праект і пазначце файлы .cu як CUDA C/C++. Пераканайцеся, што MSVC сумяшчальны з вашым наборам інструментаў.

Інструменты, узоры і дакументацыя

Акрамя nvcc і бібліятэк, набор інструментаў для ўсталёўкі CUDA ў Windows уключае профілі і аналізатары, такія як Nsight Systems і Nsight Compute, а таксама дакументацыю ў фармаце HTML/PDF для мовы праграмавання CUDA C++. лепшыя практыкіАфіцыйныя прыклады знаходзяцца на GitHub і з'яўляюцца выдатнай асновай для праверкі драйвераў, прадукцыйнасці памяці і шматпрацэсарнасці.

Калі выкарыстоўваць Conda або Pip у параўнанні з класічным усталёўшчыкам

Conda і pip ідэальна падыходзяць, калі вы сканцэнтраваны на запуску ML-фреймворкаў, якія ўжо ўтрымліваюць залежнасці, сумяшчальныя з пэўнымі версіямі CUDA. перавагаІзаляцыя асяроддзя і меншы трэнне. Недахоп: Для распрацоўкі на C++ або поўнай інтэграцыі з VS класічны ўсталёўшчык Toolkit прапануе усе інструменты і найбольш поўны вопыт.

Хуткія пытанні і адказы

• Як даведацца, ці сумяшчальны мой відэакарт з CUDA? Адкрыйце дыспетчар прылад, перайдзіце ў раздзел «Відэаадптары» і праверце мадэль; параўнайце яе з афіцыйным спісам відэакарт CUDA ад NVIDIA. Вы таксама можаце запусціць каманду nvidia-smi і пераканацца ў гэтым. З'яўляецца ваш графічны працэсар.
• Ці магу я трэніравацца без CUDA? Так, гэта будзе працаваць на працэсары, але павольней. Каб выкарыстоўваць відэакарту з PyTorch або TensorFlow у Windows, пераканайцеся, што вы ўсталявалі сумяшчальныя зборкі з вашай версіяй CUDA або выкарыстоўвайце WSL з кантэйнерамі NVIDIA.
• Канкрэтныя старыя версііНекаторыя інструменты патрабуюць камбінацый, напрыклад, CUDA 10.1 з cuDNN 7.6.4. У гэтым выпадку ўсталюйце менавіта гэтыя версіі і змясціце DLL-бібліятэкі cuDNN у тэчцы bin адпаведнага набору інструментаў, пазбягаючы адначасовага выкарыстання некалькіх cuDNN.

Калі вы хочаце ўсталяваць CUDA на Windows і паскорыць сваю працу з дапамогай поўнага кіраўніцтва, прыведзеныя вышэй крокі і рэкамендацыі дапамогуць вам зрабіць усё гэта. Ён сядзіць як пальчатка. з першай зборкі.