כיצד להתקין CUDA ב-Windows ללא שגיאות: מדריך למפתחים ויוצרים

התקנת CUDA על Windows זה לא חייב להיות כאב ראש אם יודעים מאיפה להתחיל ומה לבדוק בכל שלב. במאמר זה אדריך אותך בצורה מעשית, עם כל הניואנסים של תאימות, התקנה, אימות ופתרון בעיות נפוצות כדי להבטיח שערכת הכלים תפעל בצורה מושלמת במחשב שלך בפעם הראשונה.

בנוסף לכיסוי ההתקנה הקלאסית של Toolkit ב-Windows, תראו גם כיצד להשתמש ב-CUDA עם WSL, להתקין אותו עם Conda או pip, לקמפל דוגמאות עם Visual Studio, ולהבין את דגמי הדרייברים השונים של NVIDIA ב-Windows. המידע מאוחד ועדכני. מבוסס על מדריכים רשמיים ותרחישים אמיתיים שעשויים לקרות לכם, כגון מחשב נייד עם כרטיס מסך היברידי של AMD iGPU + כרטיס מסך של NVIDIA dGPU.

מה זה CUDA ומה הוא מציע ב-Windows?

CUDA זוהי פלטפורמת התכנות המקבילה והמודל של NVIDIA המאפשרים האצת יישומים עם ה-GPUמבינה מלאכותית ומדעי נתונים ועד סימולציות ועיבוד תמונה. ברמה המעשית, התקנת ערכת הכלים CUDA ב-Windows מעניקה לכם את המהדר של nvcc, זמן ריצה, ספריות כגון cuBLAS, cuFFT, cuRAND ו-cuSOLVER, כלי ניפוי שגיאות ויצירת פרופילים, ודוגמאות מוכנות להידור.

עיצוב CUDA מאפשר שילוב קל של מעבד וכרטיס גרפי באותו יישום: החלקים סדרות במעבד והמקטעים המקבילים במעבד הגרפי, המספקים מאות או אלפי הליכים הפועלים במקביל. הודות לזיכרון משותף על השבב ולספריות ממוטבות, קפיצת הביצועים זה בדרך כלל מורגש תחת עומסים אינטנסיביים.

תאימות מערכת ומהדר ב-Windows

לפני השימוש במתקין, מומלץ לבדוק תאימות. Windows תואם הגרסאות האחרונות של ערכת הכלים כוללות: Windows 11 24H2, 23H2 ו-22H2-SV2; Windows 10 22H2; ו-Windows Server 2022 ו-2025.

בקומפיילרים, תמיכה אופיינית כוללת MSVC 193x עם Visual Studio 2022 17.x ו-MSVC 192x עם Visual Studio 2019 16.x, עם דיאלקטים C++11, C++14, C++17 ו-C++20 (בהתאם לגרסה). Visual Studio 2015 הוצא משימוש ב-CUDA 11.1; VS 2017 הוצא משימוש ב-12.5 והוסר ב-13.0. בדוק את המטריצה ​​המדויקת של הגרסה שלך כדי למנוע פחדים.

חשוב לפרויקטים מדור קודם: החל מ-CUDA 12.0, קומפילציה של 32 סיביות מוסרת, והרצה של קבצים בינאריים של 32 סיביות מסוג x86 במערכות x64 מוגבלת ל- נהג, קוורט ומתמטיקה על כרטיסי מסך של GeForce עד ארכיטקטורת Ada; Hopper כבר לא תומך ב-32 סיביות.

בחירה והתקנת ערכת הכלים ב-Windows

הורד את קובץ ההתקנה מהאתר הרשמי של NVIDIA CUDA. ניתן לבחור מתקין רשת (הורדה מינימלית שמשתמשת באינטרנט לשאר) או מתקין מלא (הכל בחבילה אחת, שימושי עבור מכונות ללא רשת או פריסות ארגוניות). לאחר ההורדה, יש לאמת את שלמות הקבצים באמצעות סכום הבדיקה (למשל, MD5) כדי לשלול פגיעה.

הפעל את מתקין הגרפי ופעל לפי השלבים שעל המסך. קרא את הערות הגרסה עבור הגרסה שלך מכיוון שהוא מפרט שינויים, תאימות מדויקת ואזהרות קריטיות. החל מ-CUDA 13, מתקין ערכת הכלים אינו כולל עוד את מנהל ההתקן. מנהל ההתקן של NVIDIA מותקן בנפרד. מדף הנהגים המתאים.

התקנה שקטה ובחירת רכיבים

אם עליך לפרוס באופן שקט, המתקין מקבל מצב ללא ממשק עם האפשרות -s ומאפשר בחירת חבילות משנה ספציפיות לפי שם במקום להתקין הכל. ניתן גם למנוע הפעלה מחדש אוטומטית באמצעות -n. פירוט זה שימושי להתאמה אישית של סביבות בנייה ולהפחתת טביעת הרגל שלך.

בין חבילות המשנה הרגילות תמצאו פריטים כגון nvcc, cudart, cuBLAS, cuFFT, cuRAND, cuSOLVER, cuSPARSENsight Compute, Nsight Systems, אינטגרציה עם Visual Studio, NVRTC, NVTX, NVJitLink, תוכנות דה-מנגלר, ותוכניות שירות כמו cuobjdump או nvdisasm. אם אתם מתכוונים לקמפל וליצור פרופיל, בחר את כלי Nsightאם אתה רק מפעיל את זה, זמן הריצה עשוי להספיק.

חלץ את קובץ ההתקנה ובדוק את התוכן

לצורך ביקורת או אריזה ארגונית, ניתן לחלץ את קובץ ההתקנה המלא באמצעות כלים התומכים ב-LZMA כגון 7-Zip או WinZip. תמצאו את עץ ה-CUDAToolkit והמודולים שלו. קבצי האינטגרציה של Visual Studio ממוקמים בתיקיות נפרדות. קבצי ה-.dll וה-.nvi בתיקיות אלו אינם חלק מהתוכן הניתן להתקנה עצמו.

התקנת CUDA על Windows עם Conda

אם אתם מעדיפים לנהל את הסביבה עם Conda, NVIDIA מפרסמת חבילות ב-anaconda.org/nvidia. התקנה בסיסית של ערכת הכלים זה נעשה באמצעות פקודה אחת, `conda install`, וניתן גם לתקן גרסאות קודמות על ידי הוספת התג `release`, לדוגמה, כדי לנעול את גרסה 11.3.1. הסר התקנה זה בדיוק באותה מידה ישיר.

התקנת CUDA דרך pip (גלגלים)

NVIDIA מציעה גלגלי Python המתמקדים בזמן הריצה של CUDA עבור Windows. הם מיועדים בעיקר עבור שימוש ב-CUDA עם Python והם לא כוללים את כלי הפיתוח המלאים. ראשית, התקן את nvidia-pyindex כדי ש-pip יידע את אינדקס ה-NVIDIA NGC, וודא ש-pip ו-setuptools מעודכנים כדי למנוע שגיאות. לאחר מכן התקן את המטא-חבילות שאתה צריך, כגון nvidia-cuda-runtime-cu12 או nvidia-cublas-cu12.

חבילות-על אלו מכוונות לחבילות ספציפיות כגון nvidia-cublas-cu129, nvidia-cuda-nvrtc-cu129, nvidia-npp-cu129 ואחרות. זכור שהסביבה מנוהלת על ידי pip.אם ברצונך להשתמש ב-CUDA מחוץ ל-virtualenv, תצטרך להתאים את נתיבי המערכת והמשתנים כדי שיקשרו כראוי.

אימות ההתקנה ב-Windows

פתח שורת פקודה והרץ את nvcc -V כדי לאשר את הגרסה המותקנת. לשכפל את דגימות CUDA הורידו את הדוגמאות מ-GitHub והקמפלו אותן באמצעות Visual Studio. הפעילו deviceQuery ו-bandwidthTest: אם יש תקשורת מוצלחת עם ה-GPU, תראו את ההתקן זוהה ו- לעבור את המבחנים אין שגיאות. אם deviceQuery לא מוצא התקנים, בדוק את מנהל ההתקן ושה-GPU גלוי במערכת.

WSL עם האצת CUDA

Windows 11 והגרסאות האחרונות של Windows 10 תומכות בהפעלת מסגרות וכלים של למידה חישובית המואצים על ידי CUDA בתוך WSL, כולל PyTorch, TensorFlow ו-Docker באמצעות NVIDIA Container Toolkit, תחילה התקן את מנהל ההתקן התומך ב-CUDA ב-WSL, לאחר מכן הפעל את WSL והתקן הפצת glibc כגון Ubuntu או Debian.

ודא שיש לך גרסת WSL מעודכנת (לפחות 5.10.43.3). תבדוק את זה עם השתמשו ב-`wsl cat /proc/version` מתוך PowerShell. לאחר מכן, עקבו אחר מדריך המשתמש של CUDA ב-WSL כדי להתקין ספריות ומכולות ולהתחיל להריץ את זרימות העבודה של לינוקס על Windows מבלי לצאת מהסביבה שלכם.

הסר את ההתקנה של CUDA ב-Windows

לאחר התקנת CUDA ב-Windows, האם ברצונך לחזור לגרסה הקודמת? ניתן לבטל את כל חבילות המשנה. הסרת התקנה מלוח הבקרה שימוש בתוכניות ותכונות. אם אתם מנהלים את ערכת הכלים באמצעות Conda או pip, השתמשו במנגנוני הסרת ההתקנה של כל מנהל כדי למנוע השארת שאריות חבילה.

הערות תאימות גרסאות

CUDA 11.8 הייתה מהדורה פופולרית מאוד בשל יציבותה ותמיכתה במערכת האקולוגית. דרישות אופייניות עבור 11.8: GPU עם יכולת חישוב 3.0 ומעלה, 64 סיביות, מינימום 8 ג'יגה-בייט של זיכרון RAM ולפחות 4 ג'יגה-בייט של זיכרון GPU. בלינוקס, הוא משתלב היטב עם הפצות כגון Ubuntu 18.04/20.04, RHEL/CentOS 7/8 וכו'.

CUDA 12.x מציג שיפורים בזמן ריצה ובספרייה ודוחף תלויות של מנהלי ההתקנים העדכניים ביותרCUDA 13 מפריד לצמיתות את הדרייבר מתוכנת ההתקנה של Toolkit: זכרו להתקין את הדרייבר בעצמכם. הבהרה חשובהCUDA היא טכנולוגיית NVIDIA ודורשת מעבדי גרפיים של NVIDIA; אם אתם רואים איפשהו שהיא תואמת גם למעבדי גרפיים של AMD, זה לא נכון עבור מחסנית CUDA.

התקנת CUDA ב-Windows: פתרון בעיות נפוצות

• המתקין נכשל או לא מסיים את העבודה.בדוק את יומני ההתקנה וודא את האנטי-וירוס, שטח הדיסק והרשאות מנהל המערכת שלך. נסה שוב עם המתקין המלא אם הרשת אינה יציבה, או במצב שקט אם יש התנגשויות בממשק המשתמש.
• deviceQuery לא מזהה את ה-GPUודא שמנהל ההתקן תקין, שה-GPU פעיל, ושהאפליקציה משתמשת ב-dGPU. עדכן את מנהל ההתקן והתקן מחדש את ערכת הכלים במידת הצורך.
• סכסוכים עם חנויות ספריםאם מותקנים אצלכם מספר ערכות כלים, אמתו את CUDA_PATH ואת PATH. ב-Python, ודאו שגרסת PyTorch או TensorFlow והתצורות שלהן תואמות לגרסת CUDA/cuDNN שלכם.
• Visual Studio לא מבצע קומפילציה של .cuהוסף את CUDA Build Customizations לפרויקט שלך וסמן את קבצי ה-.cu כ-CUDA C/C++. ודא ש-MSVC תואם לערכת הכלים שלך.

כלים, דוגמאות ותיעוד

בנוסף ל-nvcc ולספריות, ערכת הכלים להתקנת CUDA ב-Windows כוללת פרופילים ומנתחים כגון Nsight Systems ו-Nsight Compute, ותיעוד HTML/PDF עבור שפת CUDA C++ ו-. שיטות עבודה טובות יותרהדוגמאות הרשמיות נמצאות ב-GitHub והן בסיס מצוין לאימות דרייברים, ביצועי זיכרון ומעבדים מרובים.

מתי להשתמש ב-Conda או ב-PIP לעומת מתקין קלאסי

Conda ו-pip אידיאליים כאשר המיקוד שלכם הוא על הרצת מסגרות למידה חישובית שכבר אורזות תלויות התואמות לגרסאות CUDA ספציפיות. יתרוןבידוד סביבה ופחות חיכוך. חיסרון: לפיתוח C++ מקורי או אינטגרציה מלאה עם VS, מתקין Toolkit הקלאסי מציע כל הכלים והחוויה השלמה ביותר.

שאלות נפוצות מהירות

• איך אני יודע אם הכרטיס הגרפי שלי תואם ל-CUDA? פתחו את מנהל ההתקנים, גשו אל מתאמי תצוגה ובדקו את הדגם; השוו אותו לרשימה הרשמית של NVIDIA של כרטיסי מסך CUDA. ניתן גם להריץ את nvidia-smi ולאשר ש... ה-GPU שלך מופיע.
• האם אני יכול להתאמן בלי CUDA? כן, זה יעבוד על המעבד, אבל זה יהיה איטי יותר. כדי להשתמש בכרטיס המסך עם PyTorch או TensorFlow ב-Windows, ודא שאתה מתקין... בניינים תואמים עם גרסת CUDA שלך או השתמש ב-WSL עם מכולות של NVIDIA.
• גרסאות ישנות יותר ספציפיותכלים מסוימים דורשים שילובים כמו CUDA 10.1 עם cuDNN 7.6.4. במקרה כזה, התקן את הגרסאות המדויקות והנח את DLL של cuDNN בתיקיית bin של ערכת הכלים המתאימה, תוך הימנעות משימוש במספר cuDNNs בו זמנית.

אם אתם מחפשים להתקין את CUDA ב-Windows ולהאיץ את עבודתכם בעזרת מדריך מלא, השלבים וההמלצות לעיל יעזרו לכם לבצע הכל. זה מתאים כמו כפפה ליד. מהבנייה הראשונה.