ભૂલો વિના વિન્ડોઝ પર CUDA કેવી રીતે ઇન્સ્ટોલ કરવું: વિકાસકર્તાઓ અને સર્જકો માટે માર્ગદર્શિકા

વિન્ડોઝ પર CUDA ઇન્સ્ટોલ કરવું જો તમને ખબર હોય કે ક્યાંથી શરૂઆત કરવી અને દરેક પગલા પર શું તપાસવું, તો માથાનો દુખાવો થવાની જરૂર નથી. આ લેખમાં હું તમને વ્યવહારુ રીતે માર્ગદર્શન આપીશ, સુસંગતતા, ઇન્સ્ટોલેશન, ચકાસણી અને સામાન્ય મુશ્કેલીનિવારણની બધી ઘોંઘાટ સાથે ખાતરી કરો કે ટૂલકીટ તમારા કમ્પ્યુટર પર પહેલી વાર સંપૂર્ણ રીતે કાર્ય કરે છે.

વિન્ડોઝ પર ક્લાસિક ટૂલકીટ ઇન્સ્ટોલેશનને આવરી લેવા ઉપરાંત, તમે WSL સાથે CUDA નો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો, તેને Conda અથવા pip સાથે ઇન્સ્ટોલ કેવી રીતે કરવું, વિઝ્યુઅલ સ્ટુડિયો સાથે ઉદાહરણોનું સંકલન કેવી રીતે કરવું અને વિન્ડોઝ પર વિવિધ NVIDIA ડ્રાઇવર મોડેલોને કેવી રીતે સમજવું તે પણ જોશો. માહિતી એકીકૃત અને અદ્યતન છે. સત્તાવાર માર્ગદર્શિકાઓ અને વાસ્તવિક જીવનના દૃશ્યો પર આધારિત જે તમારી સાથે બની શકે છે, જેમ કે હાઇબ્રિડ AMD iGPU + NVIDIA dGPU GPU ધરાવતું લેપટોપ.

CUDA શું છે અને તે Windows માં શું ઓફર કરે છે?

CUDA તે NVIDIA નું સમાંતર પ્રોગ્રામિંગ પ્લેટફોર્મ અને મોડેલ છે જે પરવાનગી આપે છે GPU સાથે એપ્લિકેશનોને ઝડપી બનાવોAI અને ડેટા સાયન્સથી લઈને સિમ્યુલેશન અને ઇમેજ પ્રોસેસિંગ સુધી. વ્યવહારુ સ્તરે, Windows પર CUDA ટૂલકીટ ઇન્સ્ટોલ કરવાથી તમને nvcc કમ્પાઇલર, રનટાઇમ, cuBLAS, cuFFT, cuRAND અને cuSOLVER જેવી લાઇબ્રેરીઓ, ડિબગીંગ અને પ્રોફાઇલિંગ ટૂલ્સ અને તૈયાર-થી-કમ્પાઇલ ઉદાહરણો મળે છે.

CUDA ડિઝાઇન એક જ એપ્લિકેશનમાં CPU અને GPU ને મિશ્રિત કરવાનું સરળ બનાવે છે: ભાગો પ્રોસેસરમાં શ્રેણીઓ અને GPU પરના સમાંતર વિભાગો, જે સમાંતર રીતે ચાલતા સેંકડો કે હજારો થ્રેડો પૂરા પાડે છે. શેર કરેલ ઓન-ચિપ મેમરી અને ઑપ્ટિમાઇઝ્ડ લાઇબ્રેરીઓનો આભાર, પ્રદર્શનમાં છલાંગ તે સામાન્ય રીતે તીવ્ર ભાર હેઠળ નોંધનીય છે.

વિન્ડોઝમાં સિસ્ટમ અને કમ્પાઇલર સુસંગતતા

ઇન્સ્ટોલરનો ઉપયોગ કરતા પહેલા, સુસંગતતા તપાસવાની સલાહ આપવામાં આવે છે. સુસંગત વિન્ડોઝ ટૂલકીટના તાજેતરના સંસ્કરણોમાં શામેલ છે: Windows 11 24H2, 23H2 અને 22H2-SV2; Windows 10 22H2; અને Windows Server 2022 અને 2025.

કમ્પાઇલર્સમાં, લાક્ષણિક સપોર્ટમાં શામેલ છે MSVC 193x વિઝ્યુઅલ સ્ટુડિયો 2022 17.x સાથે અને MSVC 192x વિઝ્યુઅલ સ્ટુડિયો 2019 16.x સાથે, C++11, C++14, C++17, અને C++20 બોલીઓ સાથે (વર્ઝન પર આધાર રાખીને). વિઝ્યુઅલ સ્ટુડિયો 2015 ને CUDA 11.1 માં નાપસંદ કરવામાં આવ્યું હતું; VS 2017 ને 12.5 માં નાપસંદ કરવામાં આવ્યું હતું અને 13.0 માં દૂર કરવામાં આવ્યું હતું. તમારા સંસ્કરણનું ચોક્કસ મેટ્રિક્સ તપાસો બીક ટાળવા માટે.

લેગસી પ્રોજેક્ટ્સ માટે મહત્વપૂર્ણ: CUDA 12.0 થી શરૂ કરીને, 32-બીટ કમ્પાઇલેશન દૂર કરવામાં આવે છે, અને x64 સિસ્ટમ્સ પર 32-બીટ x86 બાઈનરીઓનું અમલીકરણ મર્યાદિત છે ડ્રાઈવર, ક્વાર્ટ અને ગણિત Ada આર્કિટેક્ચર સુધીના GeForce GPU પર; Hopper હવે 32 બિટ્સને સપોર્ટ કરતું નથી.

વિન્ડોઝ પર ટૂલકીટ પસંદ કરો અને ઇન્સ્ટોલ કરો

સત્તાવાર NVIDIA CUDA વેબસાઇટ પરથી ઇન્સ્ટોલર ડાઉનલોડ કરો. તમે નેટવર્ક ઇન્સ્ટોલર પસંદ કરી શકો છો (બાકીના માટે ઇન્ટરનેટનો ઉપયોગ કરીને ન્યૂનતમ ડાઉનલોડ) અથવા સંપૂર્ણ ઇન્સ્ટોલર (બધું એક જ પેકેજમાં, ઉપયોગી) નેટવર્ક વગરના મશીનો અથવા એન્ટરપ્રાઇઝ ડિપ્લોયમેન્ટ્સ). ડાઉનલોડ કર્યા પછી, ભ્રષ્ટાચારને નકારી કાઢવા માટે ચેકસમ (દા.ત., MD5) સાથે અખંડિતતા ચકાસો.

ગ્રાફિકલ ઇન્સ્ટોલર ચલાવો અને સ્ક્રીન પરના પગલાં અનુસરો. તમારા સંસ્કરણ માટે પ્રકાશન નોંધો વાંચો કારણ કે તે ફેરફારો, ચોક્કસ સુસંગતતા અને મહત્વપૂર્ણ ચેતવણીઓની વિગતો આપે છે. CUDA 13 થી શરૂ કરીને, ટૂલકીટ ઇન્સ્ટોલરમાં હવે ડ્રાઇવર શામેલ નથી. NVIDIA ડ્રાઇવર અલગથી ઇન્સ્ટોલ કરેલું છે. સંબંધિત ડ્રાઇવર પેજ પરથી.

શાંત સ્થાપન અને ઘટક પસંદગી

જો તમારે શાંતિથી જમાવટ કરવાની જરૂર હોય, તો ઇન્સ્ટોલર -s વિકલ્પ સાથે ઇન્ટરફેસ-લેસ મોડ સ્વીકારે છે અને પરવાનગી આપે છે ચોક્કસ સબપેકેજો પસંદ કરો બધું ઇન્સ્ટોલ કરવાને બદલે નામ દ્વારા. તમે -n વડે ઓટોમેટિક રીસ્ટાર્ટને પણ અટકાવી શકો છો. આ ગ્રેન્યુલારિટી બિલ્ડ એન્વાયર્નમેન્ટને કસ્ટમાઇઝ કરવા અને તમારા ફૂટપ્રિન્ટને ઘટાડવા માટે ઉપયોગી છે.

સામાન્ય પેટાપેકેજમાં તમને આ પ્રકારની વસ્તુઓ મળશે જેમ કે nvcc, cudart, cuBLAS, cuFFT, cuRAND, cuSOLVER, CUSPARSENsight Compute, Nsight Systems, Visual Studio integration, NVRTC, NVTX, NVJitLink, demanglers, અને cuobjdump અથવા nvdisasm જેવી ઉપયોગિતાઓ. જો તમે કમ્પાઇલ અને પ્રોફાઇલ કરવા જઈ રહ્યા છો, Nsight ટૂલ્સ પસંદ કરોજો તમે તેને ફક્ત ચલાવી રહ્યા છો, તો રનટાઇમ પૂરતો હોઈ શકે છે.

ઇન્સ્ટોલરને બહાર કાઢો અને સામગ્રીની સમીક્ષા કરો

ઓડિટિંગ અથવા કોર્પોરેટ પેકેજિંગ માટે, સંપૂર્ણ ઇન્સ્ટોલર 7-Zip અથવા WinZip જેવા LZMA-સપોર્ટિંગ ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરીને કાઢી શકાય છે. તમને CUDAToolkit ટ્રી અને મોડ્યુલો મળશે. વિઝ્યુઅલ સ્ટુડિયો ઇન્ટિગ્રેશન ફાઇલો અલગ ફોલ્ડરમાં મૂકવામાં આવે છે. તે ફોલ્ડર્સમાં .dll અને .nvi ફાઇલો ઇન્સ્ટોલ કરી શકાય તેવી સામગ્રીનો ભાગ નથી.

કોન્ડા સાથે વિન્ડોઝ પર CUDA ઇન્સ્ટોલ કરો

જો તમે કોન્ડા સાથે પર્યાવરણનું સંચાલન કરવાનું પસંદ કરો છો, તો NVIDIA anaconda.org/nvidia પર પેકેજો પ્રકાશિત કરે છે. ટૂલકીટનું મૂળભૂત ઇન્સ્ટોલેશન તે એક જ આદેશ, `conda install` દ્વારા કરવામાં આવે છે, અને તમે `release` ટેગ ઉમેરીને પાછલા સંસ્કરણોને પણ ઠીક કરી શકો છો, ઉદાહરણ તરીકે, સંસ્કરણ 11.3.1 ને લોક કરવા માટે. અનઇન્સ્ટોલ કરો તે એટલું જ સીધું છે.

પાઇપ (વ્હીલ્સ) દ્વારા CUDA ઇન્સ્ટોલ કરો

NVIDIA વિન્ડોઝ માટે CUDA રનટાઇમ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરીને પાયથોન વ્હીલ્સ ઓફર કરે છે. તે મુખ્યત્વે પાયથોન સાથે CUDA નો ઉપયોગ અને તેમાં સંપૂર્ણ વિકાસ સાધનો શામેલ નથી. પ્રથમ, nvidia-pyindex ઇન્સ્ટોલ કરો જેથી pip NVIDIA NGC ઇન્ડેક્સને જાણે, અને ભૂલો ટાળવા માટે ખાતરી કરો કે તમારી પાસે pip અને setuptools અપડેટ કરેલા છે. પછી મેટાપેકેજેસ ઇન્સ્ટોલ કરો તમને જેની જરૂર છે, જેમ કે nvidia-cuda-runtime-cu12 અથવા nvidia-cublas-cu12.

આ મેટાપેકેજો ચોક્કસ પેકેજો જેમ કે nvidia-cublas-cu129, nvidia-cuda-nvrtc-cu129, nvidia-npp-cu129, અને અન્યને લક્ષ્ય બનાવે છે. યાદ રાખો કે પર્યાવરણ પાઇપ દ્વારા સંચાલિત થાય છે.જો તમે virtualenv ની બહાર CUDA નો ઉપયોગ કરવા માંગતા હો, તો તમારે સિસ્ટમ પાથ અને ચલોને યોગ્ય રીતે લિંક કરવા માટે ગોઠવવાની જરૂર પડશે.

વિન્ડોઝ પર ઇન્સ્ટોલેશન ચકાસો

ઇન્સ્ટોલ કરેલ સંસ્કરણની પુષ્ટિ કરવા માટે કમાન્ડ પ્રોમ્પ્ટ ખોલો અને nvcc -V ચલાવો. CUDA નમૂનાઓનું ક્લોન કરો GitHub માંથી ઉદાહરણો ડાઉનલોડ કરો અને તેમને વિઝ્યુઅલ સ્ટુડિયો સાથે કમ્પાઇલ કરો. deviceQuery અને bandwidthTest ચલાવો: જો GPU સાથે સફળ સંચાર થાય, તો તમે ઉપકરણ શોધાયેલ જોશો અને પરીક્ષણો પાસ કરવા કોઈ ભૂલ નથી. જો deviceQuery ઉપકરણો શોધી શકતી નથી, તો ડ્રાઇવર તપાસો અને GPU સિસ્ટમમાં દેખાય છે કે નહીં.

CUDA પ્રવેગક સાથે WSL

વિન્ડોઝ ૧૧ અને વિન્ડોઝ ૧૦ ના નવીનતમ સંસ્કરણો WSL માં CUDA-એક્સિલરેટેડ ML ફ્રેમવર્ક અને ટૂલ્સ ચલાવવાને સપોર્ટ કરે છે, જેમાં શામેલ છે પાયટોર્ચ, ટેન્સરફ્લો અને ડોકર NVIDIA કન્ટેનર ટૂલકીટનો ઉપયોગ કરીને, પહેલા WSL માં CUDA-સક્ષમ ડ્રાઇવર ઇન્સ્ટોલ કરો, પછી WSL સક્ષમ કરો અને ઉબુન્ટુ અથવા ડેબિયન જેવું glibc વિતરણ ઇન્સ્ટોલ કરો.

ખાતરી કરો કે તમારી પાસે અપડેટેડ WSL કર્નલ છે (ઓછામાં ઓછું 5.10.43.3). આના દ્વારા તપાસો PowerShell માંથી `wsl cat /proc/version` વાપરો. પછી WSL માં CUDA વપરાશકર્તા માર્ગદર્શિકાને અનુસરો અને લાઇબ્રેરીઓ અને કન્ટેનર ઇન્સ્ટોલ કરો અને તમારા પર્યાવરણને છોડ્યા વિના Windows પર તમારા Linux વર્કફ્લો ચલાવવાનું શરૂ કરો.

વિન્ડોઝ પર CUDA અનઇન્સ્ટોલ કરો

Windows પર CUDA ઇન્સ્ટોલ કર્યા પછી, શું તમે પાછલા સંસ્કરણ પર પાછા ફરવા માંગો છો? બધા સબપેકેજો પાછા ફેરવી શકાય છે. કંટ્રોલ પેનલમાંથી અનઇન્સ્ટોલ કરો પ્રોગ્રામ્સ અને ફીચર્સનો ઉપયોગ કરવો. જો તમે કોન્ડા અથવા પાઇપ વડે ટૂલકીટનું સંચાલન કરો છો, તો કોઈપણ પેકેજ અવશેષો છોડવાનું ટાળવા માટે દરેક મેનેજરની અનઇન્સ્ટોલેશન મિકેનિઝમનો ઉપયોગ કરો.

સંસ્કરણ સુસંગતતા નોંધો

CUDA 11.8 તેની સ્થિરતા અને ઇકોસિસ્ટમ સપોર્ટને કારણે ખૂબ જ લોકપ્રિય રિલીઝ હતી. લાક્ષણિક જરૂરિયાતો ૧૧.૮ માટે: કમ્પ્યુટ ક્ષમતા ૩.૦ કે તેથી વધુ, ૬૪-બીટ, ઓછામાં ઓછી ૮ જીબી રેમ અને ઓછામાં ઓછી ૪ જીબી જીપીયુ મેમરી સાથેનો GPU. Linux પર, તે ઉબુન્ટુ ૧૮.૦૪/૨૦.૦૪, RHEL/CentOS ૭/૮, વગેરે જેવા વિતરણો સાથે સારી રીતે સંકલિત થાય છે.

CUDA 12.x રનટાઇમ અને લાઇબ્રેરી સુધારાઓ રજૂ કરે છે અને ની નિર્ભરતાને આગળ ધપાવે છે નવીનતમ ડ્રાઇવરોCUDA 13 ડ્રાઇવરને ટૂલકીટ ઇન્સ્ટોલરથી કાયમ માટે અલગ કરે છે: ડ્રાઇવર જાતે ઇન્સ્ટોલ કરવાનું યાદ રાખો. મહત્વપૂર્ણ સ્પષ્ટતાCUDA એ NVIDIA ટેકનોલોજી છે અને તેને NVIDIA GPU ની જરૂર છે; જો તમે ક્યાંય પણ જુઓ છો કે તે AMD GPU સાથે પણ સુસંગત છે, તો તે CUDA સ્ટેક માટે યોગ્ય નથી.

વિન્ડોઝ પર CUDA ઇન્સ્ટોલ કરવું: સામાન્ય સમસ્યાઓનું નિવારણ

• ઇન્સ્ટોલર નિષ્ફળ જાય છે અથવા કામ પૂર્ણ કરતું નથી.ઇન્સ્ટોલર લોગ તપાસો અને તમારા એન્ટીવાયરસ, ડિસ્ક સ્પેસ અને એડમિન પરવાનગીઓ ચકાસો. જો નેટવર્ક અસ્થિર હોય તો ફુલ ઇન્સ્ટોલર સાથે ફરીથી પ્રયાસ કરો, અથવા જો UI વિરોધાભાસ હોય તો સાયલન્ટ મોડમાં રહો.
• deviceQuery GPU શોધી શકતું નથીતપાસો કે ડ્રાઇવર સાચો છે, GPU સક્રિય છે, અને એપ્લિકેશન dGPU નો ઉપયોગ કરી રહી છે. ડ્રાઇવરને અપડેટ કરો અને જો જરૂરી હોય તો ટૂલકીટ ફરીથી ઇન્સ્ટોલ કરો.
• પુસ્તકોની દુકાનો સાથે સંઘર્ષજો તમારી પાસે બહુવિધ ટૂલકીટ્સ ઇન્સ્ટોલ કરેલી હોય, તો CUDA_PATH અને PATH ને માન્ય કરો. Python માં, તપાસો કે PyTorch અથવા TensorFlow વર્ઝન અને તેમના કન્ફિગરેશન તમારા CUDA/cuDNN વર્ઝન સાથે સુસંગત છે.
• વિઝ્યુઅલ સ્ટુડિયો .cu કમ્પાઇલ કરતું નથી.તમારા પ્રોજેક્ટમાં CUDA બિલ્ડ કસ્ટમાઇઝેશન ઉમેરો અને .cu ફાઇલોને CUDA C/C++ તરીકે ચિહ્નિત કરો. ચકાસો કે MSVC તમારા ટૂલકીટ સાથે સુસંગત છે.

સાધનો, નમૂનાઓ અને દસ્તાવેજીકરણ

nvcc અને લાઇબ્રેરીઓ ઉપરાંત, Windows પર CUDA ઇન્સ્ટોલ કરવા માટેની ટૂલકીટમાં Nsight Systems અને Nsight Compute જેવા પ્રોફાઇલ્સ અને વિશ્લેષકો અને CUDA C++ ભાષા માટે HTML/PDF દસ્તાવેજીકરણનો સમાવેશ થાય છે અને સારી પ્રથાઓસત્તાવાર ઉદાહરણો GitHub પર છે અને ડ્રાઇવરો, મેમરી પ્રદર્શન અને મલ્ટિપ્રોસેસર્સને માન્ય કરવા માટે ઉત્તમ આધાર છે.

ક્લાસિક ઇન્સ્ટોલરની સરખામણીમાં કોન્ડા અથવા પાઇપનો ઉપયોગ ક્યારે કરવો

જ્યારે તમારું ધ્યાન ML ફ્રેમવર્ક ચલાવવા પર હોય ત્યારે Conda અને pip આદર્શ છે જે પહેલાથી જ ચોક્કસ CUDA વર્ઝન સાથે સુસંગત ડિપેન્ડન્સી પેકેજ કરે છે. લાભપર્યાવરણ અલગતા અને ઓછું ઘર્ષણ. ગેરલાભ: મૂળ C++ વિકાસ અથવા VS સાથે સંપૂર્ણ એકીકરણ માટે, ક્લાસિક ટૂલકીટ ઇન્સ્ટોલર ઓફર કરે છે બધા સાધનો અને સૌથી સંપૂર્ણ અનુભવ.

ઝડપી વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો

• મારું GPU CUDA સુસંગત છે કે નહીં તે હું કેવી રીતે જાણી શકું? ડિવાઇસ મેનેજર ખોલો, ડિસ્પ્લે એડેપ્ટર્સ પર જાઓ, અને મોડેલ તપાસો; તેની સરખામણી NVIDIA ની CUDA GPU ની સત્તાવાર યાદી સાથે કરો. તમે nvidia-smi પણ ચલાવી શકો છો અને તેની પુષ્ટિ કરી શકો છો તમારું GPU દેખાય છે.
• શું હું CUDA વગર તાલીમ લઈ શકું? હા, તે CPU પર કામ કરશે, પણ તે ધીમું હશે. Windows પર PyTorch અથવા TensorFlow સાથે GPU નો ઉપયોગ કરવા માટે, ખાતરી કરો કે તમે ઇન્સ્ટોલ કર્યું છે સુસંગત બિલ્ડ્સ તમારા CUDA ના સંસ્કરણ સાથે અથવા NVIDIA કન્ટેનર સાથે WSL નો ઉપયોગ કરો.
• ચોક્કસ જૂના સંસ્કરણોકેટલાક સાધનોને CUDA 10.1 અને cuDNN 7.6.4 જેવા સંયોજનોની જરૂર પડે છે. તે કિસ્સામાં, તે ચોક્કસ સંસ્કરણો ઇન્સ્ટોલ કરો અને મૂકો cuDNN નું DLL સંબંધિત ટૂલકીટના બિન ફોલ્ડરમાં, એક જ સમયે બહુવિધ cuDNN રાખવાનું ટાળવું.

જો તમે Windows પર CUDA ઇન્સ્ટોલ કરવા અને સંપૂર્ણ માર્ગદર્શિકા સાથે તમારા કાર્યને ઝડપી બનાવવા માંગતા હો, તો ઉપરોક્ત પગલાં અને ભલામણો તમને બધું પૂર્ણ કરવામાં મદદ કરશે. તે હાથમોજાની જેમ ફિટ થાય છે. પ્રથમ રચનાથી.