विंडोज़ पर बिना किसी त्रुटि के CUDA कैसे स्थापित करें: डेवलपर्स और रचनाकारों के लिए एक मार्गदर्शिका

विंडोज़ पर CUDA स्थापित करना यदि आप जानते हैं कि कहां से शुरू करना है और प्रत्येक चरण पर क्या जांचना है तो यह सिरदर्द नहीं होगा। इस लेख में मैं आपको व्यावहारिक तरीके से मार्गदर्शन करूँगा, संगतता, स्थापना, सत्यापन और सामान्य समस्या निवारण की सभी बारीकियों के साथ यह सुनिश्चित करने के लिए कि टूलकिट पहली बार में आपके कंप्यूटर पर पूरी तरह से काम करता है।

विंडोज पर क्लासिक टूलकिट इंस्टॉलेशन को कवर करने के अलावा, आप यह भी देखेंगे कि WSL के साथ CUDA का उपयोग कैसे करें, इसे कोंडा या पाइप के साथ इंस्टॉल करें, विजुअल स्टूडियो के साथ उदाहरणों को संकलित करें, और विंडोज पर विभिन्न NVIDIA ड्राइवर मॉडल को समझें। जानकारी एकीकृत एवं अद्यतन है। आधिकारिक गाइड और वास्तविक जीवन परिदृश्यों के आधार पर जो आपके साथ हो सकते हैं, जैसे कि हाइब्रिड AMD iGPU + NVIDIA dGPU GPU वाला लैपटॉप।

CUDA क्या है और यह विंडोज़ में क्या प्रदान करता है?

CUDA यह NVIDIA का समानांतर प्रोग्रामिंग प्लेटफ़ॉर्म और मॉडल है जो अनुमति देता है GPU के साथ अनुप्रयोगों को गति प्रदान करनाएआई और डेटा साइंस से लेकर सिमुलेशन और इमेज प्रोसेसिंग तक। व्यावहारिक स्तर पर, विंडोज़ पर CUDA टूलकिट इंस्टॉल करने से आपको nvcc कंपाइलर, रनटाइम, cuBLAS, cuFFT, cuRAND और cuSOLVER जैसी लाइब्रेरी, डिबगिंग और प्रोफाइलिंग टूल, और कंपाइल करने के लिए तैयार उदाहरण मिलते हैं।

CUDA डिज़ाइन एक ही एप्लिकेशन में CPU और GPU को मिलाना आसान बनाता है: भागों प्रोसेसर में सीरियल और GPU पर समानांतर सेक्शन, जो समानांतर रूप से चलने वाले सैकड़ों या हज़ारों थ्रेड प्रदान करते हैं। साझा ऑन-चिप मेमोरी और अनुकूलित लाइब्रेरीज़ की बदौलत, प्रदर्शन में उछाल यह आमतौर पर गहन भार के तहत ध्यान देने योग्य है।

विंडोज़ में सिस्टम और कंपाइलर संगतता

इंस्टॉलर का उपयोग करने से पहले, संगतता की जांच करना उचित है। संगत विंडोज़ टूलकिट के हाल के संस्करणों में शामिल हैं: विंडोज 11 24H2, 23H2 और 22H2-SV2; विंडोज 10 22H2; और विंडोज सर्वर 2022 और 2025।

संकलक में, विशिष्ट समर्थन में शामिल हैं विजुअल स्टूडियो 2022 17.x के साथ MSVC 193x और MSVC 192x, Visual Studio 2019 16.x के साथ, C++11, C++14, C++17, और C++20 बोलियों के साथ (संस्करण के आधार पर)। Visual Studio 2015 को CUDA 11.1 में हटा दिया गया था; VS 2017 को 12.5 में हटा दिया गया था और 13.0 में हटा दिया गया था। अपने संस्करण का सटीक मैट्रिक्स जांचें डर से बचने के लिए।

विरासत परियोजनाओं के लिए महत्वपूर्ण: CUDA 12.0 से शुरू होकर, 32-बिट संकलन हटा दिया गया है, और x64 सिस्टम पर 32-बिट x86 बाइनरी का निष्पादन सीमित है ड्राइवर, क्वार्ट और गणित GeForce GPUs पर Ada आर्किटेक्चर तक; हॉपर अब 32 बिट्स का समर्थन नहीं करता है।

विंडोज पर टूलकिट का चयन करें और उसे इंस्टॉल करें

आधिकारिक NVIDIA CUDA वेबसाइट से इंस्टॉलर डाउनलोड करें। आप नेटवर्क इंस्टॉलर चुन सकते हैं (न्यूनतम डाउनलोड जो बाकी के लिए इंटरनेट का उपयोग करता है) या पूर्ण इंस्टॉलर (सभी एक ही पैकेज में, के लिए उपयोगी बिना नेटवर्क वाली मशीनें या एंटरप्राइज़ परिनियोजन)। डाउनलोड करने के बाद, भ्रष्टाचार से बचने के लिए चेकसम (जैसे, MD5) के साथ अखंडता की पुष्टि करें।

ग्राफ़िकल इंस्टॉलर चलाएँ और ऑन-स्क्रीन चरणों का पालन करें। अपने संस्करण के लिए रिलीज़ नोट्स पढ़ें क्योंकि यह परिवर्तनों, सटीक संगतताओं और महत्वपूर्ण चेतावनियों का विवरण देता है। CUDA 13 से शुरू होकर, टूलकिट इंस्टॉलर में अब ड्राइवर शामिल नहीं है। NVIDIA ड्राइवर अलग से स्थापित किया गया है। संबंधित ड्राइवर पृष्ठ से.

मौन स्थापना और घटक चयन

यदि आपको चुपचाप तैनात करने की आवश्यकता है, तो इंस्टॉलर -s विकल्प के साथ इंटरफ़ेस-रहित मोड को स्वीकार करता है और अनुमति देता है विशिष्ट उप-पैकेज चुनें सब कुछ इंस्टॉल करने के बजाय नाम से। आप -n के साथ स्वचालित रीस्टार्ट को भी रोक सकते हैं। यह विस्तृत जानकारी बिल्ड वातावरण को अनुकूलित करने और आपके फ़ुटप्रिंट को कम करने के लिए उपयोगी है।

सामान्य उप-पैकेजों में आपको इस तरह की वस्तुएं मिलेंगी एनवीसीसी, क्यूडार्ट, क्यूब्लास, सीयूएफएफटी, क्यूरैंड, क्यूसॉल्वर, क्यूस्पार्सएनसाइट कंप्यूट, एनसाइट सिस्टम्स, विजुअल स्टूडियो इंटीग्रेशन, एनवीआरटीसी, एनवीटीएक्स, एनवीजेआईटीलिंक, डिमेंगलर्स, और cuobjdump या nvdisasm जैसी यूटिलिटीज़। अगर आप कंपाइल और प्रोफाइलिंग करने जा रहे हैं, Nsight टूल चुनेंयदि आप इसे केवल चला रहे हैं, तो रनटाइम पर्याप्त हो सकता है।

इंस्टॉलर निकालें और सामग्री की समीक्षा करें

ऑडिटिंग या कॉर्पोरेट पैकेजिंग के लिए, संपूर्ण इंस्टॉलर को LZMA-समर्थक उपकरणों जैसे 7-ज़िप या विनज़िप का उपयोग करके निकाला जा सकता है। आपको CUDAToolkit ट्री और मॉड्यूल मिलेंगे विज़ुअल स्टूडियो एकीकरण फ़ाइलें अलग-अलग फ़ोल्डरों में रखी जाती हैं। उन फ़ोल्डरों में मौजूद .dll और .nvi फ़ाइलें, इंस्टॉलेशन योग्य सामग्री का हिस्सा नहीं होतीं।

Conda के साथ Windows पर CUDA स्थापित करें

यदि आप कोंडा के साथ वातावरण का प्रबंधन करना पसंद करते हैं, तो NVIDIA anaconda.org/nvidia पर पैकेज प्रकाशित करता है। टूलकिट की एक बुनियादी स्थापना यह एक ही कमांड, `conda install`, से किया जा सकता है, और आप `release` टैग जोड़कर पिछले संस्करणों को भी ठीक कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, संस्करण 11.3.1 को लॉक करने के लिए। स्थापना रद्द करें यह बिलकुल सीधा है।

पाइप (पहियों) के माध्यम से CUDA स्थापित करें

NVIDIA विंडोज़ के लिए CUDA रनटाइम पर केंद्रित पायथन व्हील्स प्रदान करता है। ये मुख्यतः इसके लिए हैं पायथन के साथ CUDA का उपयोग करना और इनमें पूरे डेवलपमेंट टूल्स शामिल नहीं हैं। सबसे पहले, nvidia-pyindex इंस्टॉल करें ताकि pip को NVIDIA NGC इंडेक्स पता हो, और सुनिश्चित करें कि आपने त्रुटियों से बचने के लिए pip और setuptools को अपडेट कर रखा है। फिर मेटापैकेज स्थापित करें जिसकी आपको आवश्यकता है, जैसे कि nvidia-cuda-runtime-cu12 या nvidia-cublas-cu12.

ये मेटापैकेज विशिष्ट पैकेजों को लक्षित करते हैं जैसे कि nvidia-cublas-cu129, nvidia-cuda-nvrtc-cu129, nvidia-npp-cu129, और अन्य। याद रखें कि पर्यावरण का प्रबंधन pip द्वारा किया जाता है।यदि आप वर्चुअलएनवी के बाहर CUDA का उपयोग करना चाहते हैं, तो आपको सही ढंग से लिंक करने के लिए सिस्टम पथ और चर को समायोजित करना होगा।

विंडोज़ पर इंस्टॉलेशन सत्यापित करें

कमांड प्रॉम्प्ट खोलें और स्थापित संस्करण की पुष्टि करने के लिए nvcc -V चलाएँ। CUDA नमूनों को क्लोन करें GitHub से उदाहरण डाउनलोड करें और उन्हें Visual Studio के साथ संकलित करें। deviceQuery और bandwidthTest चलाएँ: यदि GPU के साथ संचार सफल होता है, तो आपको डिवाइस का पता लग जाएगा और परीक्षा उत्तीर्ण करना कोई त्रुटि नहीं। यदि deviceQuery को डिवाइस नहीं मिलते हैं, तो ड्राइवर की जाँच करें और सुनिश्चित करें कि GPU सिस्टम में दिखाई दे रहा है।

CUDA त्वरण के साथ WSL

विंडोज 11 और विंडोज 10 के नवीनतम संस्करण WSL के भीतर CUDA-त्वरित एमएल फ्रेमवर्क और टूल चलाने का समर्थन करते हैं, जिनमें शामिल हैं PyTorch, TensorFlow और Docker NVIDIA कंटेनर टूलकिट का उपयोग करते हुए, पहले WSL में CUDA-सक्षम ड्राइवर स्थापित करें, फिर WSL को सक्षम करें और Ubuntu या Debian जैसे glibc वितरण को स्थापित करें।

सुनिश्चित करें कि आपके पास अद्यतन WSL कर्नेल (न्यूनतम 5.10.43.3) है। इसे देखें PowerShell से `wsl cat /proc/version` का उपयोग करें। फिर लाइब्रेरीज़ और कंटेनर्स इंस्टॉल करने के लिए WSL में CUDA उपयोगकर्ता मार्गदर्शिका का पालन करें और अपने परिवेश को छोड़े बिना Windows पर अपने Linux वर्कफ़्लोज़ चलाना शुरू करें।

विंडोज़ पर CUDA अनइंस्टॉल करें

विंडोज़ पर CUDA इंस्टॉल करने के बाद, क्या आप पिछले संस्करण पर वापस लौटना चाहते हैं? सभी सबपैकेज वापस लाए जा सकते हैं। नियंत्रण कक्ष से अनइंस्टॉल करें प्रोग्राम और सुविधाओं का उपयोग करना। यदि आप टूलकिट को कॉन्डा या पाइप के साथ प्रबंधित करते हैं, तो किसी भी पैकेज अवशेष को छोड़ने से बचने के लिए प्रत्येक प्रबंधक के अनइंस्टॉलेशन तंत्र का उपयोग करें।

संस्करण संगतता नोट्स

CUDA 11.8 अपनी स्थिरता और पारिस्थितिकी तंत्र समर्थन के कारण बहुत लोकप्रिय रिलीज़ था। विशिष्ट आवश्यकताएं 11.8 के लिए: कंप्यूट क्षमता 3.0 या उससे अधिक वाला GPU, 64-बिट, न्यूनतम 8 GB RAM और कम से कम 4 GB GPU मेमोरी। Linux पर, यह Ubuntu 18.04/20.04, RHEL/CentOS 7/8 आदि जैसे डिस्ट्रीब्यूशन के साथ अच्छी तरह से एकीकृत होता है।

CUDA 12.x रनटाइम और लाइब्रेरी सुधार प्रस्तुत करता है और निर्भरताओं को आगे बढ़ाता है नवीनतम ड्राइवरCUDA 13 ड्राइवर को टूलकिट इंस्टॉलर से स्थायी रूप से अलग कर देता है: ड्राइवर को स्वयं इंस्टॉल करना याद रखें। महत्वपूर्ण स्पष्टीकरणCUDA एक NVIDIA तकनीक है और इसके लिए NVIDIA GPU की आवश्यकता होती है; यदि आप कहीं भी देखते हैं कि यह AMD GPU के साथ भी संगत है, तो यह CUDA स्टैक के लिए सही नहीं है।

विंडोज़ पर CUDA स्थापित करना: सामान्य समस्याओं का निवारण

• इंस्टॉलर विफल हो जाता है या काम पूरा नहीं करता है।इंस्टॉलर लॉग की जाँच करें और अपने एंटीवायरस, डिस्क स्पेस और एडमिन अनुमतियों की पुष्टि करें। अगर नेटवर्क अस्थिर है, तो फुल इंस्टॉलर के साथ पुनः प्रयास करें, या अगर UI में कोई समस्या है, तो साइलेंट मोड में पुनः प्रयास करें।
• deviceQuery GPU का पता नहीं लगा पाताजाँच करें कि ड्राइवर सही है, GPU सक्रिय है, और ऐप dGPU का उपयोग कर रहा है। ड्राइवर अपडेट करें और यदि आवश्यक हो, तो टूलकिट पुनः इंस्टॉल करें।
• किताबों की दुकानों के साथ संघर्षयदि आपके पास एक से ज़्यादा टूलकिट इंस्टॉल हैं, तो CUDA_PATH और PATH की पुष्टि करें। पायथन में, जाँच करें कि PyTorch या TensorFlow संस्करण और उनके कॉन्फ़िगरेशन आपके CUDA/cuDNN संस्करण के साथ संगत हैं।
• Visual Studio .cu संकलित नहीं करता हैअपने प्रोजेक्ट में CUDA बिल्ड कस्टमाइज़ेशन जोड़ें और .cu फ़ाइलों को CUDA C/C++ के रूप में चिह्नित करें। सत्यापित करें कि MSVC आपके टूलकिट के साथ संगत है।

उपकरण, नमूने और दस्तावेज़ीकरण

एनवीसीसी और लाइब्रेरीज़ के अतिरिक्त, विंडोज़ पर CUDA स्थापित करने के लिए टूलकिट में प्रोफाइल और विश्लेषक जैसे कि Nsight सिस्टम्स और Nsight कंप्यूट, और CUDA C++ भाषा के लिए HTML/PDF दस्तावेज़ शामिल हैं। बेहतर अभ्यासआधिकारिक उदाहरण GitHub पर हैं और ड्राइवरों, मेमोरी प्रदर्शन और मल्टीप्रोसेसरों को मान्य करने के लिए एक उत्कृष्ट आधार हैं।

क्लासिक इंस्टॉलर की तुलना में कोंडा या पाइप का उपयोग कब करें

कोंडा और पाइप तब आदर्श होते हैं जब आपका ध्यान एमएल फ्रेमवर्क चलाने पर होता है जो पहले से ही विशिष्ट CUDA संस्करणों के अनुरूप निर्भरता पैकेज करता है। लाभपर्यावरण अलगाव और कम घर्षण। नुकसान: मूल C++ विकास या VS के साथ पूर्ण एकीकरण के लिए, क्लासिक टूलकिट इंस्टॉलर प्रदान करता है सभी उपकरण और सबसे सम्पूर्ण अनुभव.

त्वरित FAQ

• मैं कैसे जानूं कि मेरा GPU CUDA संगत है? डिवाइस मैनेजर खोलें, डिस्प्ले एडाप्टर्स पर जाएँ, और मॉडल की जाँच करें; इसकी तुलना NVIDIA की CUDA GPU की आधिकारिक सूची से करें। आप nvidia-smi भी चला सकते हैं और पुष्टि कर सकते हैं कि आपका GPU दिखाई देता है.
• क्या मैं CUDA के बिना प्रशिक्षण ले सकता हूँ? हाँ, यह CPU पर काम करेगा, लेकिन यह धीमा होगा। Windows पर PyTorch या TensorFlow के साथ GPU का उपयोग करने के लिए, सुनिश्चित करें कि आपने इसे इंस्टॉल किया है। संगत बिल्ड अपने CUDA संस्करण के साथ या NVIDIA कंटेनरों के साथ WSL का उपयोग करें।
• विशिष्ट पुराने संस्करणकुछ टूल्स के लिए CUDA 10.1 और cuDNN 7.6.4 जैसे संयोजनों की आवश्यकता होती है। ऐसे में, उन्हीं संस्करणों को इंस्टॉल करें और cuDNN का DLL संबंधित टूलकिट के बिन फ़ोल्डर में, एक ही समय में एकाधिक cuDNNs होने से बचा जा सकता है।

यदि आप विंडोज़ पर CUDA स्थापित करना चाहते हैं और एक पूर्ण गाइड के साथ अपने काम को गति देना चाहते हैं, तो ऊपर दिए गए चरण और सिफारिशें आपको सब कुछ करने में मदद करेंगी। यह दस्ताने की तरह फिट बैठता है। पहले निर्माण से.