Giunsa ang pag-install sa CUDA sa Windows nga wala’y mga sayup: usa ka giya alang sa mga developer ug tiglalang

Pag-instalar sa CUDA sa Windows Dili kinahanglan nga sakit sa ulo kung nahibal-an nimo kung asa magsugod ug kung unsa ang susihon sa matag lakang. Niining artikuloha giyahan ko ikaw sa praktikal nga paagi, uban ang tanan nga mga nuances sa pagkaangay, pag-instalar, pag-verify ug komon nga pag-troubleshoot aron masiguro nga ang toolkit nagtrabaho nga hingpit sa imong computer sa unang higayon.

Dugang sa pagtabon sa klasiko nga pag-install sa Toolkit sa Windows, imong makita usab kung giunsa paggamit ang CUDA sa WSL, i-install kini sa Conda o pip, pag-compile sa mga pananglitan sa Visual Studio, ug sabton ang lainlaing mga modelo sa driver sa NVIDIA sa Windows. Ang kasayuran nahiusa ug labing bag-o. Base sa opisyal nga mga giya ug tinuod nga kinabuhi nga mga senaryo nga mahimong mahitabo kanimo, sama sa usa ka laptop nga adunay hybrid nga AMD iGPU + NVIDIA dGPU GPU.

Unsa ang CUDA ug unsa ang gitanyag niini sa Windows?

CUDA Kini ang parallel programming platform ug modelo sa NVIDIA nga nagtugot pagpadali sa mga aplikasyon gamit ang GPUGikan sa AI ug data science hangtod sa simulation ug pagproseso sa imahe. Sa praktikal nga lebel, ang pag-instalar sa CUDA Toolkit sa Windows naghatag kanimo sa nvcc compiler, runtime, mga librarya sama sa cuBLAS, cuFFT, cuRAND, ug cuSOLVER, debugging ug profiling tools, ug andam-sa-compile nga mga pananglitan.

Ang disenyo sa CUDA nagpadali sa pagsagol sa CPU ug GPU sa parehas nga aplikasyon: ang mga bahin mga serial sa processor ug ang parallel nga mga seksyon sa GPU, nga naghatag og gatusan o liboan nga mga thread nga nagdagan nga managsama. Salamat sa gipaambit nga on-chip memory ug na-optimize nga mga librarya, ang paglukso sa performance Kini kasagarang mamatikdan ubos sa intensive load.

System ug compiler compatibility sa Windows

Sa dili pa gamiton ang installer, maayo nga susihon ang pagkaangay. Compatible nga Windows Ang bag-ong mga bersyon sa toolkit naglakip sa: Windows 11 24H2, 23H2 ug 22H2-SV2; Windows 10 22H2; ug Windows Server 2022 ug 2025.

Sa mga compiler, ang kasagaran nga suporta naglakip MSVC 193x uban sa Visual Studio 2022 17.x ug MSVC 192x uban sa Visual Studio 2019 16.x, uban sa C++11, C++14, C++17, ug C++20 dialects (depende sa bersyon). Ang Visual Studio 2015 wala na gigamit sa CUDA 11.1; Ang VS 2017 wala na gigamit sa 12.5 ug gitangtang sa 13.0. Susiha ang eksaktong matrix sa imong bersyon aron malikayan ang kahadlok.

Importante alang sa legacy nga mga proyekto: Sugod sa CUDA 12.0, 32-bit compilation gikuha, ug ang pagpatuman sa 32-bit x86 binaries sa x64 systems limitado sa drayber, quart ug math sa GeForce GPUs hangtod sa arkitektura sa Ada; Ang Hopper dili na mosuporta sa 32 bits.

Pilia ug i-install ang Toolkit sa Windows

I-download ang installer gikan sa opisyal nga website sa NVIDIA CUDA. Mahimo nimong pilion ang Network Installer (minimal nga pag-download nga naggamit sa internet alang sa uban) o Full Installer (tanan sa usa ka pakete, mapuslanon alang sa mga makina nga walay network o pag-deploy sa negosyo). Human sa pag-download, pamatud-i ang integridad gamit ang checksum (e.g., MD5) aron malikayan ang korapsyon.

Pagdalagan ang graphical installer ug sunda ang on-screen nga mga lakang. Basaha ang Release Notes para sa imong bersyon tungod kay kini nagdetalye sa mga pagbag-o, tukma nga pagkaangay, ug kritikal nga mga pasidaan. Sugod sa CUDA 13, ang Toolkit installer wala na naglakip sa drayber. Ang drayber sa NVIDIA gilain nga gi-install. gikan sa katugbang nga panid sa mga drayber.

Hilum nga pag-instalar ug pagpili sa sangkap

Kung kinahanglan nimo nga i-deploy nga hilom, ang installer modawat sa interface-less mode nga adunay -s nga kapilian ug gitugotan pagpili og piho nga mga subpackage pinaagi sa ngalan imbes nga i-install ang tanan. Mahimo usab nimo mapugngan ang awtomatikong pag-restart gamit ang -n. Kini nga granularity mapuslanon alang sa pag-customize sa pagtukod sa mga palibot ug pagkunhod sa imong footprint.

Lakip sa naandan nga mga subpackage makit-an nimo ang mga butang sama sa nvcc, cudart, cuBLAS, cuFFT, cuRAND, cuSOLVER, cuSPARSENsight Compute, Nsight Systems, Visual Studio integration, NVRTC, NVTX, NVJitLink, demanglers, ug mga utilities sama sa cuobjdump o nvdisasm. Kung mag-compile ka ug mag-profile, pilia ang mga himan sa NsightKung gipadagan ra nimo kini, mahimo’g igo na ang oras sa pagdagan.

Kuhaa ang installer ug ribyuha ang mga sulod

Para sa auditing o corporate packaging, ang kompletong installer mahimong makuha gamit ang LZMA-supporting tools sama sa 7-Zip o WinZip. Makita nimo ang CUDAToolkit nga kahoy ug mga module Ang mga file sa panagsama sa Visual Studio gibutang sa lainlaing mga folder. Ang .dll ug .nvi nga mga file sa mga folder dili bahin sa ma-install nga sulud mismo.

I-install ang CUDA sa Windows gamit ang Conda

Kung gusto nimo nga madumala ang palibot sa Conda, ang NVIDIA nagpatik sa mga pakete sa anaconda.org/nvidia. Usa ka sukaranan nga pag-instalar sa Toolkit Gihimo kini sa usa ka command, `conda install`, ug mahimo usab nimo ayohon ang nangaging mga bersyon pinaagi sa pagdugang sa `release` tag, pananglitan, aron ma-lock ang bersyon 11.3.1. uninstall Diretso ra gyud.

I-install ang CUDA pinaagi sa pip (mga ligid)

Ang NVIDIA nagtanyag sa mga ligid sa Python nga naka-focus sa CUDA runtime para sa Windows. Sila sa panguna gituyo alang sa gamit ang CUDA sa Python ug wala nila gilakip ang hingpit nga mga himan sa pagpauswag. Una, i-install ang nvidia-pyindex aron mahibal-an sa pip ang indeks sa NVIDIA NGC, ug siguruha nga na-update ang pip ug setuptools aron malikayan ang mga sayup. Dayon i-install ang metapackages nga imong gikinahanglan, sama sa nvidia-cuda-runtime-cu12 o nvidia-cublas-cu12.

Gipunting niini nga mga metapackage ang piho nga mga pakete sama sa nvidia-cublas-cu129, nvidia-cuda-nvrtc-cu129, nvidia-npp-cu129, ug uban pa. Hinumdomi nga ang palibot gidumala sa pip.Kung gusto nimo gamiton ang CUDA sa gawas sa virtualenv, kinahanglan nimo nga ayohon ang mga agianan sa sistema ug mga variable aron ma-link sa husto.

Tinoa ang pag-instalar sa Windows

Ablihi ang usa ka command prompt ug pagdagan ang nvcc -V aron makumpirma ang na-install nga bersyon. I-clone ang mga Sampol sa CUDA I-download ang mga pananglitan gikan sa GitHub ug i-compile kini gamit ang Visual Studio. Pagdalagan sa deviceQuery ug bandwidthTest: kung adunay malampuson nga komunikasyon sa GPU, imong makita ang device nga nakit-an ug pagpasar sa mga pagsulay Walay mga sayop. Kung ang deviceQuery dili makit-an ang mga aparato, susiha ang drayber ug nga ang GPU makita sa sistema.

WSL nga adunay CUDA acceleration

Windows 11 ug ang pinakabag-o nga bersyon sa Windows 10 nagsuporta sa pagpadagan sa CUDA-accelerated ML frameworks ug mga himan sulod sa WSL, lakip ang PyTorch, TensorFlow ug Docker Gamit ang NVIDIA Container Toolkit, i-install una ang CUDA-enabled driver sa WSL, dayon i-enable ang WSL ug i-install ang glibc distribution sama sa Ubuntu o Debian.

Siguroha nga ikaw adunay updated nga WSL kernel (minimum 5.10.43.3). Susiha kini uban sa Gamita ang `wsl cat /proc/version` gikan sa PowerShell. Dayon sunda ang giya sa gumagamit sa CUDA sa WSL aron ma-install ang mga librarya ug mga sudlanan ug magsugod sa pagpadagan sa imong mga workflow sa Linux sa Windows nga dili mobiya sa imong palibot.

I-uninstall ang CUDA sa Windows

Human ma-install ang CUDA sa Windows, gusto ka ba nga mobalik sa miaging bersyon? Ang tanan nga mga subpackage mahimong ibalik. I-uninstall gikan sa Control Panel Paggamit sa mga Programa ug Mga Feature. Kung gidumala nimo ang toolkit gamit ang Conda o pip, gamita ang mga mekanismo sa pag-uninstall sa matag manager aron malikayan ang pagbilin sa bisan unsang nahabilin nga pakete.

Mga nota sa pagpahiuyon sa bersyon

Ang CUDA 11.8 usa ka sikat kaayo nga pagpagawas tungod sa kalig-on ug suporta sa ekosistema. Kasagaran nga mga kinahanglanon Para sa 11.8: GPU nga adunay Compute Capability 3.0 o mas taas, 64-bit, minimum nga 8 GB sa RAM ug labing menos 4 GB sa GPU memory. Sa Linux, maayo ang pag-integrate niini sa mga distribusyon sama sa Ubuntu 18.04/20.04, RHEL/CentOS 7/8, ug uban pa.

Ang CUDA 12.x nagpaila sa runtime ug pagpaayo sa librarya ug nagduso sa mga dependency sa pinakabag-o nga mga drayberAng CUDA 13 permanente nga nagbulag sa drayber gikan sa Toolkit installer: hinumdumi nga i-install ang drayber sa imong kaugalingon. Hinungdan nga pagpatin-awAng CUDA kay NVIDIA nga teknolohiya ug nagkinahanglan og NVIDIA GPUs; kung makita nimo bisan asa nga kini katugma usab sa mga AMD GPU, kana dili husto alang sa CUDA stack.

Pag-instalar sa CUDA sa Windows: Pag-troubleshoot sa Kasagarang mga Problema

• Ang installer napakyas o wala makahuman sa trabaho.Susiha ang mga log sa installer ug pamatud-i ang imong antivirus, disk space, ug permiso sa admin. Sulayi pag-usab ang Full Installer kung ang network dili lig-on, o sa silent mode kung adunay mga panagsumpaki sa UI.
• Ang deviceQuery wala makamatikod sa GPUSusiha nga ang drayber husto, nga ang GPU aktibo, ug nga ang app naggamit sa dGPU. I-update ang drayber ug i-install pag-usab ang Toolkit kung gikinahanglan.
• Mga panagsumpaki sa mga bookstoreKung naa kay daghang toolkit nga na-install, balido ang CUDA_PATH ug PATH. Sa Python, susiha nga ang PyTorch o TensorFlow nga mga bersyon ug ang ilang mga configuration kay compatible sa imong CUDA/cuDNN nga bersyon.
• Ang Visual Studio wala mag-compile .cuIdugang ang CUDA Build Customizations sa imong proyekto ug markahi ang .cu files isip CUDA C/C++. Tinoa nga ang MSVC nahiuyon sa imong toolkit.

Mga himan, sample ug dokumentasyon

Dugang pa sa nvcc ug sa mga librarya, ang Toolkit sa pag-instalar sa CUDA sa Windows naglakip sa mga profile ug analisador sama sa Nsight Systems ug Nsight Compute, ug HTML/PDF nga dokumentasyon para sa CUDA C++ nga pinulongan ug labi ka maayo nga mga buhatAng opisyal nga mga pananglitan naa sa GitHub ug usa ka maayo kaayo nga sukaranan alang sa pag-validate sa mga drayber, pasundayag sa memorya, ug mga multiprocessor.

Kanus-a gamiton ang Conda o pip batok sa klasiko nga installer

Ang Conda ug pip maayo kung ang imong pokus naa sa pagpadagan sa ML frameworks nga nag-package na sa mga dependency nga nahiuyon sa piho nga mga bersyon sa CUDA. KauswaganAng pagkahimulag sa palibot ug dili kaayo friction. Disbentaha: Para sa lumad nga C++ development o bug-os nga integrasyon sa VS, ang classic Toolkit installer nagtanyag tanan nga mga gamit ug ang labing kompleto nga kasinatian.

Dali nga FAQ

• Unsaon nako pagkahibalo kung ang akong GPU compatible sa CUDA? Ablihi ang Device Manager, adto sa Display adapters, ug susiha ang modelo; itandi kini sa opisyal nga listahan sa NVIDIA sa CUDA GPUs. Mahimo ka usab magpadagan sa nvidia-smi ug kumpirmahi kana Ang imong GPU makita.
• Mahimo ba ako magbansay nga wala’y CUDA? Oo, kini molihok sa CPU, apan kini mas hinay. Aron magamit ang GPU nga adunay PyTorch o TensorFlow sa Windows, siguroha nga imong gi-install compatible nga mga pagtukod gamit ang imong bersyon sa CUDA o gamita ang WSL sa mga sudlanan sa NVIDIA.
• Piho nga daan nga mga bersyonAng ubang mga himan nanginahanglan mga kombinasyon sama sa CUDA 10.1 nga adunay cuDNN 7.6.4. Niana nga kaso, i-install ang eksaktong mga bersyon ug ibutang ang cuDNN DLL sa bin folder sa katugbang nga toolkit, paglikay nga adunay daghang mga cuDNN sa parehas nga oras.

Kung nangita ka nga i-install ang CUDA sa Windows ug mapadali ang imong trabaho gamit ang usa ka kompleto nga giya, ang mga lakang ug rekomendasyon sa taas makatabang kanimo nga mahuman ang tanan. Nahiangay kini sama sa usa ka gwantis. gikan sa unang pagtukod.