Kuidas installida CUDA Windowsi ilma vigadeta: juhend arendajatele ja loojatele

CUDA installimine Windowsi See ei pea olema peavalu, kui tead, kust alustada ja mida igal sammul kontrollida. Selles artiklis juhendan teid praktilisel viisil, koos kõigi ühilduvuse, installimise, kontrollimise ja levinud tõrkeotsingu nüanssidega, et tagada tööriistakomplekti laitmatu toimimine teie arvutis esimesel korral.

Lisaks klassikalisele Toolkiti installimisele Windowsis näete ka, kuidas kasutada CUDA-d WSL-iga, installida seda Conda või pip-iga, kompileerida näiteid Visual Studioga ja mõistate erinevaid NVIDIA draiverimudeleid Windowsis. Teave on ühtne ja ajakohane. Põhineb ametlikel juhenditel ja reaalsetel stsenaariumidel, mis võivad teiega juhtuda, näiteks sülearvuti puhul, millel on hübriidne AMD iGPU + NVIDIA dGPU GPU.

Mis on CUDA ja mida see Windowsis pakub?

CUDA See on NVIDIA paralleelprogrammeerimise platvorm ja mudel, mis võimaldab kiirendage rakendusi GPU abilTehisintellektist ja andmeteadusest simulatsioonide ja pilditöötluseni. Praktilisel tasandil annab CUDA tööriistakomplekti installimine Windowsi jaoks teile nvcc kompilaatori, käituskeskkonna, teegid nagu cuBLAS, cuFFT, cuRAND ja cuSOLVER, silumis- ja profileerimistööriistad ning kompileerimisvalmis näited.

CUDA disain teeb protsessori ja graafikaprotsessori kombineerimise samas rakenduses lihtsaks: osad protsessori seerianumbrid ja GPU paralleelsed sektsioonid, mis pakuvad sadu või tuhandeid paralleelselt töötavaid lõime. Tänu jagatud kiibil olevale mälule ja optimeeritud teekidele jõudluse hüpe Tavaliselt on see märgatav intensiivse koormuse korral.

Süsteemi ja kompilaatori ühilduvus Windowsis

Enne installija kasutamist on soovitatav kontrollida ühilduvust. Ühilduv Windows Tööriistakomplekti uusimad versioonid on järgmised: Windows 11 24H2, 23H2 ja 22H2-SV2; Windows 10 22H2; ning Windows Server 2022 ja 2025.

Kompilaatorites hõlmab tüüpiline tugi järgmist: MSVC 193x koos Visual Studio 2022 17.x-ga ja MSVC 192x koos Visual Studio 2019 16.x-ga, C++11, C++14, C++17 ja C++20 dialektidega (olenevalt versioonist). Visual Studio 2015 aegus CUDA versioonis 11.1; VS 2017 aegus versioonis 12.5 ja eemaldati versioonis 13.0. Kontrollige oma versiooni täpset maatriksit hirmutamise vältimiseks.

Oluline pärandprojektide jaoks: Alates CUDA 12.0-st on 32-bitine kompileerimine eemaldatud ja 32-bitiste x86-binaarfailide käivitamine x64-süsteemides on piiratud juht, kvartal ja matemaatika GeForce GPU-del kuni Ada arhitektuurini; Hopper ei toeta enam 32 bitti.

Tööriistakomplekti valimine ja installimine Windowsi

Laadige installifail alla NVIDIA CUDA ametlikult veebisaidilt. Saate valida võrgu installija (minimaalne allalaadimine, mis ülejäänu jaoks kasutab internetti) või täielik installer (kõik ühes paketis, kasulik võrguühenduseta masinad (või ettevõtte juurutused). Pärast allalaadimist kontrollige terviklikkust kontrollsummaga (nt MD5), et välistada andmete rikkumine.

Käivitage graafiline installija ja järgige ekraanil kuvatavaid samme. Lugege oma versiooni väljalaskemärkmeid sest see kirjeldab muudatusi, täpseid ühilduvusi ja kriitilisi hoiatusi. Alates CUDA 13-st ei sisalda Toolkiti installija enam draiverit. NVIDIA draiver installitakse eraldi. vastavalt draiverite lehelt.

Vaikne paigaldus ja komponentide valik

Kui teil on vaja vaikselt juurutada, aktsepteerib installija liideseta režiimi valikuga -s ja lubab vali konkreetsed alampaketid nime järgi, selle asemel et kõike installida. Samuti saate automaatse taaskäivitamise keelata valikuga -n. See detailsus on kasulik ehituskeskkondade kohandamiseks ja teie jalajälje vähendamiseks.

Tavapäraste alampakettide hulgast leiate selliseid esemeid nagu nvcc, cudart, cuBLAS, cuFFT, cuRAND, cuSOLVER, cuSPARSENsight Compute, Nsight Systems, Visual Studio integratsioon, NVRTC, NVTX, NVJitLink, demangelerid ja utiliidid nagu cuobjdump või nvdisasm. Kui kavatsete kompileerida ja profileerida, vali Nsighti tööriistadKui sa seda lihtsalt käivitad, võib käitusajast piisata.

Paki installifail lahti ja vaata sisu üle

Auditeerimiseks või ettevõtte pakendamiseks saab kogu installifaili lahti pakkida LZMA-d toetavate tööriistade, näiteks 7-Zipi või WinZipi abil. CUDAToolkiti puu ja moodulid leiate siit Visual Studio integratsioonifailid asuvad eraldi kaustades. Nendes kaustades olevad .dll- ja .nvi-failid ei kuulu installitava sisu hulka.

CUDA installimine Windowsi koos Condaga

Kui eelistate keskkonda Condaga hallata, avaldab NVIDIA pakette aadressil anaconda.org/nvidia. Tööriistakomplekti põhiline installimine Seda saab teha ühe käsuga `conda install` ja varasemaid versioone saab parandada ka sildi `release` lisamisega, näiteks versiooni 11.3.1 lukustamiseks. desinstalli See on sama otsekohene.

CUDA installimine pipi (rataste) kaudu

NVIDIA pakub Pythoni kettaid, mis keskenduvad Windowsi CUDA käituskeskkonnale. Need on mõeldud peamiselt CUDA kasutamine Pythoniga ja need ei sisalda täielikke arendustööriistu. Esmalt installige nvidia-pyindex, et pip teaks NVIDIA NGC indeksit, ja veenduge, et teil oleksid pip ja setuptools ajakohased, et vältida vigu. Seejärel installige metapaketid mida vajate, näiteks nvidia-cuda-runtime-cu12 või nvidia-cublas-cu12.

Need metapaketid on suunatud kindlatele pakettidele, näiteks nvidia-cublas-cu129, nvidia-cuda-nvrtc-cu129, nvidia-npp-cu129 ja teistele. Pea meeles, et keskkonda haldab pip.Kui soovite CUDA-d kasutada väljaspool virtualenvi, peate süsteemiteid ja muutujaid õigesti linkima kohandama.

Installi kontrollimine Windowsis

Installitud versiooni kinnitamiseks avage käsuviip ja käivitage nvcc -V. Kloonige CUDA näidiseid Laadige näited alla GitHubist ja kompileerige need Visual Studioga. Käivitage deviceQuery ja bandwidthTest: kui GPU-ga on edukas suhtlus, näete, et seade on tuvastatud ja testide sooritamine Vigu pole. Kui deviceQuery seadmeid ei leia, kontrollige draiverit ja seda, kas graafikakaart on süsteemis nähtav.

WSL CUDA kiirendusega

Windows 11 ja Windows 10 uusimad versioonid toetavad CUDA kiirendatud masinõppe raamistike ja tööriistade käitamist WSL-is, sealhulgas PyTorch, TensorFlow ja Docker Kasutades NVIDIA Container Toolkiti, installige esmalt WSL-i CUDA-toega draiver, seejärel lubage WSL ja installige glibc jaotus, näiteks Ubuntu või Debian.

Veenduge, et teil oleks ajakohane WSL-i kernel (vähemalt 5.10.43.3). Vaadake seda koos Kasutage PowerShelli käsku `wsl cat /proc/version`. Seejärel järgige WSL-is CUDA kasutusjuhendit, et installida teeke ja konteinereid ning alustada oma Linuxi töövoogude käitamist Windowsis ilma oma keskkonnast lahkumata.

CUDA desinstallimine Windowsis

Kas soovite pärast CUDA installimist Windowsi operatsioonisüsteemile eelmisele versioonile tagasi pöörduda? Kõiki alampakette saab tagasi pöörduda. Desinstallimine juhtpaneelilt Programmide ja funktsioonide kasutamine. Kui haldate tööriistakomplekti Conda või pip-iga, kasutage iga halduri desinstallimismehhanisme, et vältida paketijääkide jätmist.

Versioonide ühilduvuse märkused

CUDA 11.8 oli oma stabiilsuse ja ökosüsteemi toe tõttu väga populaarne väljalase. Tüüpilised nõuded 11.8 jaoks: graafikakaart Compute Capability 3.0 või uuemaga, 64-bitine, vähemalt 8 GB muutmälu ja vähemalt 4 GB graafikakaarti. Linuxis integreerub see hästi selliste distributsioonidega nagu Ubuntu 18.04/20.04, RHEL/CentOS 7/8 jne.

CUDA 12.x tutvustab käitusaja ja teekide täiustusi ning lisab sõltuvusi uusimad draiveridCUDA 13 eraldab draiveri jäädavalt Toolkiti installijast: pidage meeles, et peate draiveri ise installima. Oluline täpsustusCUDA on NVIDIA tehnoloogia ja nõuab NVIDIA GPU-sid; kui näete kusagil, et see ühildub ka AMD GPU-dega, siis see ei kehti CUDA virna puhul.

CUDA installimine Windowsi: levinud probleemide tõrkeotsing

• Installer ebaõnnestub või ei vii tööd lõpule.Kontrollige installija logisid ja viirusetõrjet, kettaruumi ja administraatori õigusi. Proovige uuesti täisinstalleriga, kui võrk on ebastabiilne, või vaikses režiimis, kui esineb kasutajaliidese konflikte.
• deviceQuery ei tuvasta graafikakaartiKontrolli, et draiver on õige, GPU on aktiivne ja rakendus kasutab dGPU-d. Vajadusel uuenda draiverit ja installi tööriistakomplekt uuesti.
• Konfliktid raamatupoodidegaKui teil on installitud mitu tööriistakomplekti, valideerige CUDA_PATH ja PATH. Pythonis kontrollige, kas PyTorchi või TensorFlow versioonid ja nende konfiguratsioonid ühilduvad teie CUDA/cuDNN versiooniga.
• Visual Studio ei kompileeri .cu failiLisa oma projektile CUDA Build Customizations ja märgi .cu failid CUDA C/C++ failideks. Veendu, et MSVC ühildub sinu tööriistakomplektiga.

Tööriistad, näidised ja dokumentatsioon

Lisaks nvcc-le ja teekidele sisaldab CUDA Windowsi installimise tööriistakomplekt profiile ja analüsaatoreid, näiteks Nsight Systems ja Nsight Compute, ning HTML/PDF-dokumentatsiooni CUDA C++ keele ja paremad tavadAmetlikud näited on GitHubis ja on suurepäraseks aluseks draiverite, mälu jõudluse ja mitme protsessori valideerimiseks.

Millal kasutada Condat või pipi klassikalise installija asemel?

Conda ja pip on ideaalsed, kui teie fookuses on masinõppe raamistike käitamine, mis juba pakendavad sõltuvusi, mis on kooskõlas konkreetsete CUDA versioonidega. EelisKeskkonna isoleerimine ja väiksem hõõrdumine. Puudus: Natiivse C++ arenduse või VS-iga täieliku integratsiooni jaoks pakub klassikaline Toolkiti installija kõik tööriistad ja kõige täiuslikum kogemus.

Kiire KKK

• Kuidas ma tean, kas minu graafikakaart on CUDA-ühilduv? Avage Seadmehaldur, minge Kuvari adapterite juurde ja kontrollige mudelit; võrrelge seda NVIDIA ametliku CUDA GPU-de loendiga. Samuti võite käivitada nvidia-smi ja veenduda, et Teie graafikakaart kuvatakse.
• Kas ma saan ilma CUDAta treenida? Jah, see töötab protsessoriga, aga on aeglasem. Windowsi operatsioonisüsteemis PyTorchi või TensorFlow'ga graafikaprotsessori kasutamiseks installige kindlasti ühilduvad versioonid oma CUDA versiooniga või kasutage WSL-i NVIDIA konteineritega.
• Spetsiifilised vanemad versioonidMõned tööriistad vajavad kombinatsioone, näiteks CUDA 10.1 ja cuDNN 7.6.4. Sellisel juhul installige täpselt need versioonid ja asetage cuDNN DLL vastava tööriistakomplekti prügikasti kausta, vältides mitme cuDNN-i samaaegset olemasolu.

Kui soovite CUDA-d Windowsi installida ja oma tööd täieliku juhendi abil kiirendada, aitavad ülaltoodud sammud ja soovitused teil kõik tehtud saada. See sobib nagu valatult. esimesest ehitusest alates.