Kiel instali CUDA-on en Vindozo sen eraroj: gvidilo por programistoj kaj kreintoj

Instali CUDA-on en Vindozo Ĝi ne devas esti kapdoloro se vi scias kie komenci kaj kion kontroli ĉe ĉiu paŝo. En ĉi tiu artikolo mi gvidos vin praktike, kun ĉiuj nuancoj de kongrueco, instalado, konfirmo kaj ofta problemsolvado por certigi, ke la ilaro funkcias perfekte sur via komputilo jam la unuan fojon.

Krom klarigi la klasikan instaladon de Toolkit en Vindozo, vi ankaŭ vidos kiel uzi CUDA kun WSL, instali ĝin per Conda aŭ pip, kompili ekzemplojn per Visual Studio, kaj kompreni la malsamajn NVIDIA-pelilmodelojn en Vindozo. La informoj estas unuigitaj kaj ĝisdataj. Bazite sur oficialaj gvidiloj kaj realvivaj scenaroj, kiuj eble okazos al vi, kiel ekzemple tekokomputilo kun hibrida AMD iGPU + NVIDIA dGPU GPU.

Kio estas CUDA kaj kion ĝi ofertas en Vindozo?

CUDA Ĝi estas la paralela programada platformo kaj modelo de NVIDIA, kiu permesas akcelu aplikojn per la GPUDe artefarita inteligenteco kaj datumscienco ĝis simuladoj kaj bildprilaborado. Praktike, instali la CUDA Toolkit en Vindozo donas al vi la nvcc-kompililon, rultempon, bibliotekojn kiel cuBLAS, cuFFT, cuRAND kaj cuSOLVER, sencimigajn kaj profilajn ilojn, kaj pretajn por kompili ekzemplojn.

La CUDA-dezajno faciligas miksi CPU kaj GPU en la sama aplikaĵo: la partoj seriaj numeroj en la procesoro kaj la paralelaj sekcioj sur la GPU, kiuj provizas centojn aŭ milojn da fadenoj kurantaj paralele. Danke al komuna surĉipa memoro kaj optimumigitaj bibliotekoj, la rendimenta salto Ĝi kutime rimarkeblas sub intensaj ŝarĝoj.

Sistemo kaj kompililo kongruo en Vindozo

Antaŭ ol uzi la instalilon, estas konsilinde kontroli kongruecon. Kongrua kun Vindozo Lastatempaj versioj de la ilaro inkluzivas: Vindozo 11 24H2, 23H2 kaj 22H2-SV2; Vindozo 10 22H2; kaj Vindozo Servilo 2022 kaj 2025.

En kompililoj, tipa subteno inkluzivas MSVC 193x kun Visual Studio 2022 17.x kaj MSVC 192x kun Visual Studio 2019 16.x, kun C++11, C++14, C++17, kaj C++20 dialektoj (depende de la versio). Visual Studio 2015 estis malrekomendita en CUDA 11.1; VS 2017 estis malrekomendita en 12.5 kaj forigita en 13.0. Kontrolu la precizan matricon de via versio por eviti surprizojn.

Grave por heredaĵaj projektoj: Ekde CUDA 12.0, 32-bita kompilado estas forigita, kaj la plenumo de 32-bitaj x86-duumaj dosieroj sur x64-sistemoj estas limigita al ŝoforo, kvarto kaj matematiko sur GeForce GPU-oj ĝis la Ada-arkitekturo; Hopper jam ne subtenas 32 bitojn.

Elektu kaj instalu la Ilaron en Vindozo

Elŝutu la instalilon de la oficiala retejo de NVIDIA CUDA. Vi povas elekti Retan Instalilon (minimuma elŝuto kiu uzas la interreton por la resto) aŭ Plena Instalilo (ĉio en ununura pakaĵo, utila por maŝinoj sen reto aŭ entreprenaj deplojoj). Post elŝutado, kontrolu integrecon per la ĉeksumo (ekz., MD5) por ekskludi korupton.

Rulu la grafikan instalilon kaj sekvu la surekranajn paŝojn. Legu la Eldonajn Notojn por via versio ĉar ĝi detaligas ŝanĝojn, precizajn kongruecojn kaj kritikajn avertojn. Ekde CUDA 13, la instalilo de Toolkit jam ne inkluzivas la pelilon. La NVIDIA-pelilo estas instalita aparte. de la koresponda ŝofora paĝo.

Silenta instalado kaj elekto de komponantoj

Se vi bezonas deploji silente, la instalilo akceptas seninterfacan reĝimon per la opcio -s kaj permesas elektu specifajn subpakaĵojn laŭnome anstataŭ instali ĉion. Vi ankaŭ povas malebligi aŭtomatajn rekomencojn per -n. Ĉi tiu detaleco utilas por agordi konstruajn mediojn kaj redukti vian ŝarĝon.

Inter la kutimaj subpakaĵoj vi trovos erojn kiel ekzemple nvcc, cudart, cuBLAS, cuFFT, cuRAND, cuSOLVER, cuSPARSENsight Compute, Nsight Systems, integriĝo kun Visual Studio, NVRTC, NVTX, NVJitLink, malangiloj, kaj iloj kiel cuobjdump aŭ nvdisasm. Se vi kompilos kaj profilos, elektu la Nsight-ilojnSe vi nur funkciigas ĝin, la rultempo eble sufiĉos.

Eltiru la instalilon kaj kontrolu la enhavon

Por revizio aŭ entreprena pakaĵo, la kompleta instalilo povas esti eltirita uzante LZMA-subtenajn ilojn kiel 7-Zip aŭ WinZip. Vi trovos la CUDAToolkit-arbon kaj modulojn Integriĝaj dosieroj de Visual Studio estas lokitaj en apartajn dosierujojn. La .dll kaj .nvi dosieroj en tiuj dosierujoj ne estas parto de la instalebla enhavo mem.

Instalu CUDA-on sur Vindozo per Conda

Se vi preferas administri la medion per Conda, NVIDIA publikigas pakaĵojn ĉe anaconda.org/nvidia. Baza instalado de la Ilaro Ĝi estas farita per unu sola komando, `conda install`, kaj vi ankaŭ povas ripari antaŭajn versiojn aldonante la etikedon `release`, ekzemple, por ŝlosi version 11.3.1. malinstali Ĝi estas same rekta.

Instalu CUDA per pip (radoj)

NVIDIA ofertas Python-radojn fokusitajn sur la CUDA-rultempo por Vindozo. Ili estas ĉefe destinitaj por Uzante CUDA kun Python kaj ili ne inkluzivas la plenajn programilojn. Unue, instalu nvidia-pyindex por ke pip konu la NVIDIA NGC-indekson, kaj certigu, ke vi havas pip kaj setuptools ĝisdatigitajn por eviti erarojn. Poste instalu la metapakaĵojn kiun vi bezonas, kiel ekzemple nvidia-cuda-runtime-cu12 aŭ nvidia-cublas-cu12.

Ĉi tiuj metapakaĵoj celas specifajn pakaĵojn kiel ekzemple nvidia-cublas-cu129, nvidia-cuda-nvrtc-cu129, nvidia-npp-cu129, kaj aliajn. Memoru, ke la medio estas administrata per pip.Se vi volas uzi CUDA ekster la virtuala medio, vi devos ĝustigi sistemajn vojojn kaj variablojn por ke ili ligu ĝuste.

Kontrolu la instaladon en Vindozo

Malfermu komandlinion kaj ekzekutu nvcc -V por konfirmi la instalitan version. Klonu la CUDA-specimenojn Elŝutu la ekzemplojn de GitHub kaj kompilu ilin per Visual Studio. Rulu deviceQuery kaj bandwidthTest: se estas sukcesa komunikado kun la GPU, vi vidos la aparaton detektita kaj pasante la testojn Neniuj eraroj. Se deviceQuery ne trovas aparatojn, kontrolu la pelilon kaj ĉu la GPU estas videbla en la sistemo.

WSL kun CUDA-akcelo

Vindozo 11 kaj la plej novaj versioj de Vindozo 10 subtenas la funkciadon de CUDA-akcelitaj ML-kadroj kaj iloj ene de WSL, inkluzive de PyTorch, TensorFlow kaj Docker Uzante NVIDIA Container Toolkit, unue instalu la CUDA-ebligitan pelilon en WSL, poste ebligu WSL kaj instalu glibc-distribuon kiel Ubuntu aŭ Debian.

Certigu, ke vi havas ĝisdatigitan WSL-kernon (minimume 5.10.43.3). Rigardu ĝin kun Uzu `wsl cat /proc/version` el PowerShell. Poste sekvu la uzantgvidilon de CUDA en WSL por instali bibliotekojn kaj ujojn kaj komenci ruli viajn Linuksajn laborfluojn en Vindozo sen forlasi vian medion.

Malinstali CUDA-on en Vindozo

Post instalado de CUDA en Vindozo, ĉu vi volas reveni al la antaŭa versio? Ĉiuj subpakaĵoj povas esti malkonektitaj. Malinstali el la Kontrola Panelo Uzante Programojn kaj Trajtojn. Se vi administras la ilaron per Conda aŭ pip, uzu la malinstalajn mekanismojn de ĉiu administrilo por eviti lasi iujn ajn pakaĵrestaĵojn.

Notoj pri kongrueco de versioj

CUDA 11.8 estis tre populara eldono pro sia stabileco kaj ekosistema subteno. Tipaj postuloj Por 11.8: GPU kun Komputa Kapablo 3.0 aŭ pli alta, 64-bita, minimume 8 GB da RAM kaj almenaŭ 4 GB da GPU-memoro. En Linukso, ĝi bone integriĝas kun distribuaĵoj kiel Ubuntu 18.04/20.04, RHEL/CentOS 7/8, ktp.

CUDA 12.x enkondukas plibonigojn pri rultempo kaj biblioteko kaj puŝas dependecojn de plej novaj ŝoforojCUDA 13 permanente apartigas la pelilon de la instalilo de Toolkit: memoru instali la pelilon mem. Grava klarigoCUDA estas NVIDIA teknologio kaj postulas NVIDIA GPU-ojn; se vi vidas ie ajn, ke ĝi ankaŭ kongruas kun AMD GPU-oj, tio ne ĝustas por la CUDA-stako.

Instali CUDA-on en Vindozo: Solvi Oftajn Problemojn

• La instalilo malsukcesas aŭ ne finas la laboron.Kontrolu la protokolojn de la instalilo kaj kontrolu vian antivirusilon, diskspacon kaj administrajn permesojn. Reprovu per la Plena Instalilo se la reto estas malstabila, aŭ en silenta reĝimo se estas uzantinterfacaj konfliktoj.
• deviceQuery ne detektas la GPU-onKontrolu, ke la pelilo estas ĝusta, ke la GPU estas aktiva, kaj ke la aplikaĵo uzas la dGPU. Ĝisdatigu la pelilon kaj reinstalu la Ilaron se necese.
• Konfliktoj kun librovendejojSe vi havas plurajn ilarojn instalitajn, validigu CUDA_PATH kaj PATH. En Python, kontrolu, ke la versioj de PyTorch aŭ TensorFlow kaj iliaj agordoj kongruas kun via CUDA/cuDNN-versio.
• Visual Studio ne kompilas .cu-dosieronAldonu la CUDA-konstruajn adaptojn al via projekto kaj marku la .cu-dosierojn kiel CUDA C/C++. Kontrolu, ke MSVC kongruas kun via ilaro.

Iloj, specimenoj kaj dokumentado

Aldone al nvcc kaj la bibliotekoj, la Ilaro por instali CUDA en Vindozo inkluzivas profilojn kaj analizilojn kiel Nsight Systems kaj Nsight Compute, kaj HTML/PDF-dokumentaron por la lingvo CUDA C++ kaj pli bonaj praktikojLa oficialaj ekzemploj estas ĉe GitHub kaj estas bonega bazo por validigi pelilojn, memoran rendimenton kaj plurprocesorojn.

Kiam uzi Conda aŭ pip kompare kun la klasika instalilo

Conda kaj pip estas idealaj kiam via fokuso estas pri funkciigado de ML-kadroj kiuj jam enpakas dependecojn kongruajn kun specifaj CUDA-versioj. AvantaĝoMedia izolado kaj malpli da frotado. Malavantaĝo: Por denaska C++-disvolvado aŭ plena integriĝo kun VS, la klasika instalilo Toolkit ofertas ĉiuj iloj kaj la plej kompleta sperto.

Rapidaj Oftaj Demandoj

• Kiel mi scias ĉu mia GPU estas CUDA-kongrua? Malfermu Aparatan Administranton, iru al Ekranadaptiloj, kaj kontrolu la modelon; komparu ĝin kun la oficiala listo de NVIDIA pri CUDA GPU-oj. Vi ankaŭ povas ruli nvidia-smi kaj konfirmi tion. Via GPU aperas.
• Ĉu mi povas trejni sen CUDA? Jes, ĝi funkcios sur la procesoro, sed ĝi estos pli malrapida. Por uzi la grafikan grafikaĵan programaron kun PyTorch aŭ TensorFlow en Vindozo, certigu, ke vi instalis kongruaj konstruoj kun via versio de CUDA aŭ uzu WSL kun NVIDIA-ujoj.
• Specifaj pli malnovaj versiojIuj iloj postulas kombinaĵojn kiel CUDA 10.1 kun cuDNN 7.6.4. Tiukaze, instalu tiujn samajn versiojn kaj metu la DLL de cuDNN en la dosierujo bin de la koresponda ilaro, evitante havi plurajn cuDNN-ojn samtempe.

Se vi volas instali CUDA-on en Vindozo kaj rapidigi vian laboron per kompleta gvidilo, la paŝoj kaj rekomendoj supre helpos vin plenumi ĉion. Ĝi sidas kiel ganto. de la unua konstruado.