Nola instalatu CUDA Windows-en akatsik gabe: garatzaile eta sortzaileentzako gida

CUDA instalatzea Windows-en Ez du buruko min bat izan behar nondik hasi eta urrats bakoitzean zer egiaztatu behar den badakizu. Artikulu honetan modu praktikoan gidatuko zaitut, bateragarritasunaren, instalazioaren, egiaztapenaren eta arazoen konponketa arrunten ñabardura guztiekin, tresna-multzoa zure ordenagailuan lehenengo aldian ezin hobeto funtziona dezan ziurtatzeko.

Windows-en Toolkit instalazio klasikoa azaltzeaz gain, CUDA WSL-rekin nola erabili, Conda edo pip-ekin nola instalatu, Visual Studio-rekin adibideak nola konpilatu eta Windows-en NVIDIA kontrolatzaile eredu desberdinak nola ulertu ere ikusiko duzu. Informazioa bateratua eta eguneratua dago. Gida ofizialetan eta gerta dakizkizukeen benetako egoeretan oinarrituta, hala nola AMD iGPU hibridoa + NVIDIA dGPU GPU bat duen ordenagailu eramangarri bat.

Zer da CUDA eta zer eskaintzen du Windows-en?

CUDA NVIDIAren programazio paraleloaren plataforma eta eredua da, eta horrek aukera ematen du aplikazioak GPUarekin bizkortuAdimen Artifizial eta datu-zientziatik hasi eta simulazioetara eta irudien prozesamendura arte. Praktikan, CUDA Toolkit Windows-en instalatzeak nvcc konpiladorea, exekuzio-denbora, cuBLAS, cuFFT, cuRAND eta cuSOLVER bezalako liburutegiak, arazketa eta profilaketa tresnak eta konpilatzeko prest dauden adibideak eskaintzen dizkizu.

CUDA diseinuak CPUa eta GPUa aplikazio berean nahastea errazten du: piezak serieko zenbakiak prozesadorean eta GPUko atal paraleloak, ehunka edo milaka hari paraleloan exekutatzen direnak. Txip barruko memoria partekatuari eta liburutegi optimizatuei esker, errendimendu jauzia. Normalean nabarmena da karga intentsiboen pean.

Sistemaren eta konpiladorearen bateragarritasuna Windows-en

Instalatzailea erabili aurretik, komenigarria da bateragarritasuna egiaztatzea. Windows bateragarriak Tresna-kutxaren azken bertsioen artean daude: Windows 11 24H2, 23H2 eta 22H2-SV2; Windows 10 22H2; eta Windows Server 2022 eta 2025.

Konpiladoreetan, ohiko laguntzak honako hauek barne hartzen ditu: MSVC 193x Visual Studio 2022 17.x-rekin eta MSVC 192x Visual Studio 2019 16.x-rekin, C++11, C++14, C++17 eta C++20 dialektoekin (bertsioaren arabera). Visual Studio 2015 zaharkituta zegoen CUDA 11.1-n; VS 2017 zaharkituta zegoen 12.5-en eta kendu egin zen 13.0-n. Egiaztatu zure bertsioaren matrizea zehatz-mehatz sustoak ekiditeko.

Garrantzitsua ondare-proiektuetarako: CUDA 12.0-tik aurrera, 32 biteko konpilazioa kendu da, eta 32 biteko x86 binarioen exekuzioa x64 sistemetan mugatuta dago gidaria, laurdena eta matematika Ada arkitekturarainoko GeForce GPUetan; Hopper-ek ez du jada 32 bit onartzen.

Hautatu eta instalatu Tresna-kit-a Windows-en

Deskargatu instalatzailea NVIDIA CUDAren webgune ofizialetik. Sare instalatzailea aukera dezakezu (gainerako internet erabiltzen duen deskarga minimoa) edo Instalatzaile Osoa (guztia pakete bakarrean, erabilgarria sarerik gabeko makinak edo enpresa-hedapenak). Deskargatu ondoren, egiaztatu osotasuna kontrol-baturarekin (adibidez, MD5) hondatzea baztertzeko.

Exekutatu instalatzaile grafikoa eta jarraitu pantailan agertzen diren urratsak. Irakurri zure bertsioaren Argitalpen Oharrak aldaketak, bateragarritasun zehatzak eta abisu kritikoak zehazten dituelako. CUDA 13tik aurrera, Toolkit instalatzaileak ez du kontrolatzailea gehiago barne hartzen. NVIDIA kontrolatzailea aparte instalatzen da. dagokion gidarien orrialdetik.

Instalazio isila eta osagaien hautaketa

Isil-isilik zabaldu behar baduzu, instalatzaileak interfazea gabeko modua onartzen du -s aukerarekin eta baimentzen du hautatu azpipakete espezifikoak izenaren arabera dena instalatu beharrean. Berrabiarazte automatikoak ere saihestu ditzakezu -n erabiliz. Granularitate hau erabilgarria da eraikuntza-inguruneak pertsonalizatzeko eta zure aztarna murrizteko.

Ohiko azpipaketeen artean, honako elementuak aurkituko dituzu: nvcc, cudart, cuBLAS, cuFFT, cuRAND, cuSOLVER, cuSPARSENsight Compute, Nsight Systems, Visual Studio integrazioa, NVRTC, NVTX, NVJitLink, desangulatzaileak eta cuobjdump edo nvdisasm bezalako utilitateak. Konpilatu eta profilak sortuko badituzu, Aukeratu Nsight tresnakExekutatzen ari bazara bakarrik, exekuzio-denbora nahikoa izan daiteke.

Atera instalatzailea eta berrikusi edukia

Auditoria edo enpresa-paketeetarako, instalatzaile osoa LZMA onartzen duten tresnak erabiliz atera daiteke, hala nola 7-Zip edo WinZip. CUDAToolkit zuhaitza eta moduluak aurkituko dituzu Visual Studio integrazio fitxategiak karpeta bereizietan daude. Karpeta horietako .dll eta .nvi fitxategiak ez dira instala daitekeen edukiaren parte.

Instalatu CUDA Windows-en Conda-rekin

Ingurunea Conda-rekin kudeatzea nahiago baduzu, NVIDIA-k paketeak argitaratzen ditu anaconda.org/nvidia helbidean. Tresna-kit-aren oinarrizko instalazioa Komando bakarrarekin egiten da, `conda install`, eta aurreko bertsioak ere konpondu ditzakezu `release` etiketa gehituz, adibidez, 11.3.1 bertsioa blokeatzeko. uninstall Berdin zuzena da.

Instalatu CUDA pip bidez (gurpilak)

NVIDIAk Windows-erako CUDA exekuzio-denboran oinarritutako Python gurpilak eskaintzen ditu. Batez ere honetarako pentsatuta daude CUDA erabiliz Pythonekin eta ez dituzte garapen tresna guztiak barne hartzen. Lehenik eta behin, instalatu nvidia-pyindex pip-ek NVIDIA NGC indizea jakin dezan, eta ziurtatu pip eta setuptools eguneratuta dituzula akatsak ekiditeko. Ondoren, instalatu metapaketeak behar dituzunak, hala nola nvidia-cuda-runtime-cu12 edo nvidia-cublas-cu12.

Metapakete hauek nvidia-cublas-cu129, nvidia-cuda-nvrtc-cu129, nvidia-npp-cu129 eta beste batzuk bezalako pakete espezifikoak dituzte helburu. Gogoratu ingurunea pip-ek kudeatzen duela.CUDA ingurune birtualetik kanpo erabili nahi baduzu, sistemaren bideak eta aldagaiak behar bezala lotu beharko dituzu.

Egiaztatu instalazioa Windows-en

Ireki komando-gonbita eta exekutatu nvcc -V instalatutako bertsioa baieztatzeko. Klonatu CUDA laginak Deskargatu adibideak GitHub-etik eta konpilatu Visual Studio-rekin. Exekutatu deviceQuery eta bandwidthTest: GPUarekin komunikazio arrakastatsua badago, gailua detektatu dela ikusiko duzu eta probak gainditzea. Ez dago errorerik. deviceQuery-k ez baditu gailuak aurkitzen, egiaztatu kontrolatzailea eta GPUa sisteman ikusgai dagoela.

WSL CUDA azelerazioarekin

Windows 11 eta Windows 10-en azken bertsioek CUDA bidez azeleratutako ML framework-ak eta tresnak WSL-n exekutatzea onartzen dute, besteak beste PyTorch, TensorFlow eta Docker NVIDIA Container Toolkit erabiliz, lehenik instalatu CUDA gaitutako kontrolatzailea WSL-n, ondoren gaitu WSL eta instalatu glibc banaketa bat, hala nola Ubuntu edo Debian.

Ziurtatu WSL kernel eguneratua duzula (gutxienez 5.10.43.3). Begiratu honekin Erabili `wsl cat /proc/version` PowerShell-etik. Ondoren, jarraitu CUDA erabiltzailearen gida WSL-n liburutegiak eta edukiontziak instalatzeko eta zure Linux lan-fluxuak Windows-en exekutatzen hasteko zure ingurunea utzi gabe.

Desinstalatu CUDA Windows-en

CUDA Windows-en instalatu ondoren, aurreko bertsiora itzuli nahi duzu? Azpipakete guztiak leheneratu daitezke. Desinstalatu Kontrol Paneletik Programak eta Ezaugarriak erabiltzea. Kit-kudeaketa Conda edo pip-ekin kudeatzen baduzu, erabili kudeatzaile bakoitzaren desinstalazio mekanismoak paketeen hondakinik ez geratzeko.

Bertsioen bateragarritasun oharrak

CUDA 11.8 bertsio oso ezaguna izan zen bere egonkortasunagatik eta ekosistemaren euskarriagatik. Ohiko eskakizunak 11.8rako: 3.0 edo goragoko kalkulu gaitasuna duen GPUa, 64 bitekoa, gutxienez 8 GB RAM eta gutxienez 4 GB GPU memoria. Linuxen, ondo integratzen da Ubuntu 18.04/20.04, RHEL/CentOS 7/8 eta abar bezalako banaketekin.

CUDA 12.x-ek exekuzio-denbora eta liburutegien hobekuntzak aurkezten ditu eta mendekotasunak bultzatzen ditu azken gidariakCUDA 13-k betirako bereizten du kontrolatzailea Toolkit instalatzailetik: gogoratu kontrolatzailea zuk zeuk instalatzea. Argibide garrantzitsuaCUDA NVIDIA teknologia da eta NVIDIA GPUak behar ditu; AMD GPUekin ere bateragarria dela ikusten baduzu inon, hori ez da zuzena CUDA pilarentzat.

CUDA instalatzea Windows-en: arazo ohikoenak konpontzea

• Instalatzaileak huts egiten du edo ez du lana amaitzen.Begiratu instalatzailearen erregistroak eta egiaztatu zure birusen aurkakoa, diskoaren espazioa eta administratzaile baimenak. Saiatu berriro instalatzaile osoarekin sarea ezegonkorra bada, edo isiltasun moduan UI gatazkak badaude.
• deviceQuery-k ez du GPUa detektatzenEgiaztatu kontrolatzailea zuzena dela, GPUa aktibo dagoela eta aplikazioak dGPUa erabiltzen duela. Eguneratu kontrolatzailea eta instalatu berriro Toolkit beharrezkoa bada.
• Liburu-dendekin gatazkakTresna-multzo bat baino gehiago instalatuta badituzu, balioztatu CUDA_PATH eta PATH. Pythonen, egiaztatu PyTorch edo TensorFlow bertsioak eta haien konfigurazioak zure CUDA/cuDNN bertsioarekin bateragarriak direla.
• Visual Studio-k ez du .cu fitxategia konpilatzenGehitu CUDA Build Customizations zure proiektura eta markatu .cu fitxategiak CUDA C/C++ gisa. Egiaztatu MSVC zure tresna-kutxarekin bateragarria dela.

Tresnak, laginak eta dokumentazioa

nvcc eta liburutegiez gain, Windows-en CUDA instalatzeko tresna-kitak profilak eta analizatzaileak ditu, hala nola Nsight Systems eta Nsight Compute, eta CUDA C++ lengoaiaren HTML/PDF dokumentazioa eta praktika hobeakAdibide ofizialak GitHub-en daude eta oinarri bikaina dira gidariak, memoriaren errendimendua eta multiprozesadoreak balioztatzeko.

Noiz erabili behar da Conda edo pip instalatzaile klasikoarekin alderatuta

Conda eta pip aproposak dira CUDA bertsio espezifikoekin koherenteak diren mendekotasunak paketatzen dituzten ML framework-ak exekutatzean zentratzen zarenean. abantailaIngurunearen isolamendua eta marruskadura gutxiago. Desabantaila: C++ garapen natiboarentzat edo VS-rekin integrazio osoa lortzeko, Toolkit instalatzaile klasikoak eskaintzen du tresna guztiak eta esperientzia osoena.

Maiz egiten diren galderak

• Nola jakin dezaket nire GPUa CUDArekin bateragarria den? Ireki Gailuen kudeatzailea, joan Pantaila-egokitzaileetara eta egiaztatu modeloa; alderatu NVIDIAren CUDA GPUen zerrenda ofizialarekin. nvidia-smi ere exekutatu dezakezu eta baieztatu Zure GPUa agertzen da.
• CUDA gabe entrenatu al naiteke? Bai, CPUan funtzionatuko du, baina motelagoa izango da. GPUa PyTorch edo TensorFlow-ekin Windows-en erabiltzeko, ziurtatu instalatuta duzula eraikuntza bateragarriak zure CUDA bertsioarekin edo erabili WSL NVIDIA edukiontziekin.
• Bertsio zaharrago espezifikoakTresna batzuek CUDA 10.1 eta cuDNN 7.6.4 bezalako konbinazioak behar dituzte. Kasu horretan, instalatu bertsio horiek eta jarri cuDNNren DLL dagokion tresna-kutxaren bin karpetan, aldi berean hainbat cuDNN izatea saihestuz.

CUDA Windows-en instalatu eta gida oso batekin zure lana bizkortu nahi baduzu, goiko urratsek eta gomendioek dena egiteko lagunduko dizute. Eskularru bat bezala egokitzen da. lehenengo eraikuntzatik.