როგორ დააინსტალიროთ CUDA Windows-ზე შეცდომების გარეშე: სახელმძღვანელო დეველოპერებისა და შემქმნელებისთვის.

CUDA-ს ინსტალაცია Windows-ზე ეს არ უნდა იყოს თავის ტკივილი, თუ იცით, საიდან დაიწყოთ და რა შეამოწმოთ თითოეულ ეტაპზე. ამ სტატიაში მე პრაქტიკულ რჩევებს მოგცემთ, თავსებადობის, ინსტალაციის, ვერიფიკაციისა და საერთო პრობლემების მოგვარების ყველა ნიუანსით, რათა უზრუნველყოთ, რომ ინსტრუმენტარიუმი პირველივე ცდაზე იდეალურად იმუშავებს თქვენს კომპიუტერზე.

Windows-ზე კლასიკური Toolkit-ის ინსტალაციის გარდა, თქვენ ასევე შეისწავლით CUDA-ს WSL-თან გამოყენებას, მის ინსტალაციას Conda-ს ან pip-ის გამოყენებით, მაგალითების Visual Studio-ს გამოყენებით კომპილაციას და Windows-ზე NVIDIA დრაივერის სხვადასხვა მოდელის გაგებას. ინფორმაცია ერთიანი და განახლებულია. დაფუძნებულია ოფიციალურ სახელმძღვანელოებსა და რეალურ სცენარებზე, რომლებიც შეიძლება შეგემთხვეთ, მაგალითად, ჰიბრიდული AMD iGPU + NVIDIA dGPU გრაფიკული პროცესორით აღჭურვილი ლეპტოპის გამოყენებაზე.

რა არის CUDA და რას გვთავაზობს ის Windows-ში?

CUDA ეს არის NVIDIA-ს პარალელური პროგრამირების პლატფორმა და მოდელი, რომელიც საშუალებას იძლევა აპლიკაციების დაჩქარება GPU-ს გამოყენებითხელოვნური ინტელექტითა და მონაცემთა მეცნიერებით დაწყებული, სიმულაციებითა და სურათების დამუშავებით დამთავრებული. პრაქტიკულ დონეზე, Windows-ზე CUDA Toolkit-ის ინსტალაცია გაძლევთ nvcc კომპილატორს, გაშვების დროს, ბიბლიოთეკებს, როგორიცაა cuBLAS, cuFFT, cuRAND და cuSOLVER, გამართვისა და პროფილირების ინსტრუმენტებს და კომპილაციისთვის მზა მაგალითებს.

CUDA დიზაინი აადვილებს CPU-სა და GPU-ს ერთ აპლიკაციაში შერევას: ნაწილები სერიული ვერსიები პროცესორში და GPU-ს პარალელური სექციები, რომლებიც ასობით ან ათასობით ნაკადს პარალელურად ამუშავებენ. ჩიპში არსებული საერთო მეხსიერებისა და ოპტიმიზირებული ბიბლიოთეკების წყალობით, შესრულების ნახტომი როგორც წესი, ეს შესამჩნევია ინტენსიური დატვირთვის დროს.

სისტემისა და კომპილატორის თავსებადობა Windows-ში

ინსტალატორის გამოყენებამდე რეკომენდებულია თავსებადობის შემოწმება. Windows-თან თავსებადი ინსტრუმენტარიუმის ბოლო ვერსიები მოიცავს: Windows 11 24H2, 23H2 და 22H2-SV2; Windows 10 22H2; და Windows Server 2022 და 2025.

კომპილატორებში, ტიპიური მხარდაჭერა მოიცავს MSVC 193x Visual Studio 2022 17.x-ით და MSVC 192x Visual Studio 2019 16.x-ით, C++11, C++14, C++17 და C++20 დიალექტებით (ვერსიის მიხედვით). Visual Studio 2015 მოძველდა CUDA 11.1-ში; VS 2017 მოძველდა 12.5-ში და ამოღებულია 13.0-ში. შეამოწმეთ თქვენი ვერსიის ზუსტი მატრიცა სიურპრიზების თავიდან ასაცილებლად.

მნიშვნელოვანია მემკვიდრეობით მიღებული პროექტებისთვის: CUDA 12.0 ვერსიიდან დაწყებული, 32-ბიტიანი კომპილაცია ამოღებულია და 32-ბიტიანი x86 ბინარული ფაილების შესრულება x64 სისტემებზე შემოიფარგლება მძღოლი, კვარტა და მათემატიკა GeForce GPU-ებზე Ada არქიტექტურის ჩათვლით; Hopper აღარ უჭერს მხარს 32 ბიტს.

აირჩიეთ და დააინსტალირეთ ინსტრუმენტარიუმი Windows-ზე

ჩამოტვირთეთ ინსტალერი NVIDIA CUDA-ს ოფიციალური ვებგვერდიდან. შეგიძლიათ აირჩიოთ ქსელის ინსტალერი (მინიმალური ჩამოტვირთვა, რომელიც დანარჩენისთვის ინტერნეტს იყენებს) ან სრული ინსტალატორი (ყველაფერი ერთ პაკეტში, სასარგებლოა ქსელის გარეშე მანქანები ან საწარმოს განლაგებები). ჩამოტვირთვის შემდეგ, გადაამოწმეთ მთლიანობა ჩეკის ჯამით (მაგ., MD5), რათა გამოირიცხოს დაზიანება.

გაუშვით გრაფიკული ინსტალერი და მიჰყევით ეკრანზე მოცემულ ნაბიჯებს. წაიკითხეთ თქვენი ვერსიის გამოშვების შენიშვნები რადგან ის დეტალურად აღწერს ცვლილებებს, ზუსტ თავსებადობას და კრიტიკულ გაფრთხილებებს. CUDA 13-დან დაწყებული, Toolkit-ის ინსტალერი დრაივერს აღარ შეიცავს. NVIDIA დრაივერი ცალკეა დაინსტალირებული. შესაბამისი დრაივერების გვერდიდან.

ჩუმი ინსტალაცია და კომპონენტების შერჩევა

თუ საჭიროა ჩუმად განლაგება, ინსტალერი იღებს ინტერფეისის გარეშე რეჟიმს -s ოფციით და საშუალებას იძლევა აირჩიეთ კონკრეტული ქვეპაკეტები ყველაფრის ინსტალაციის ნაცვლად, სახელით. ასევე შეგიძლიათ თავიდან აიცილოთ ავტომატური გადატვირთვა -n-ის გამოყენებით. ეს დეტალიზაცია სასარგებლოა შექმნის გარემოს პერსონალიზაციისა და თქვენი სამუშაო სივრცის შემცირებისთვის.

ჩვეულებრივ ქვეპაკეტებს შორის თქვენ ნახავთ ისეთ ნივთებს, როგორიცაა nvcc, cudart, cuBLAS, cuFFT, cuRAND, cuSOLVER, cuSPARSENsight Compute, Nsight Systems, Visual Studio ინტეგრაცია, NVRTC, NVTX, NVJitLink, demanglers და ისეთი უტილიტები, როგორიცაა cuobjdump ან nvdisasm. თუ აპირებთ კომპილაციას და პროფილის შექმნას, აირჩიეთ Nsight ინსტრუმენტებითუ უბრალოდ გაუშვებთ, შესაძლოა, გაშვების დრო საკმარისი იყოს.

ამოიღეთ ინსტალატორი და გადახედეთ შინაარსს

აუდიტის ან კორპორატიული შეფუთვისთვის, სრული ინსტალატორის ამოღება შესაძლებელია LZMA-ს მხარდამჭერი ინსტრუმენტების გამოყენებით, როგორიცაა 7-Zip ან WinZip. თქვენ იხილავთ CUDAToolkit-ის ხეს და მოდულებს Visual Studio-ს ინტეგრაციის ფაილები ცალკე საქაღალდეებშია განთავსებული. ამ საქაღალდეებში არსებული .dll და .nvi ფაილები თავად ინსტალაციადი კონტენტის ნაწილი არ არის.

დააინსტალირეთ CUDA Windows-ზე Conda-ს გამოყენებით

თუ გარემოს Conda-თი მართვას ანიჭებთ უპირატესობას, NVIDIA პაკეტებს anaconda.org/nvidia-ზე აქვეყნებს. ინსტრუმენტარიუმის ძირითადი ინსტალაცია ეს ერთი ბრძანებით, `conda install`-ით კეთდება და ასევე შეგიძლიათ წინა ვერსიების გამოსწორება `release` ტეგის დამატებით, მაგალითად, 11.3.1 ვერსიის დასაბლოკად. წაშალოთ ისეთივე პირდაპირია.

დააინსტალირეთ CUDA პიპის (ბორბლების) საშუალებით

NVIDIA გთავაზობთ Python-ის დისკებს, რომლებიც ორიენტირებულია Windows-ის CUDA გაშვების დროზე. ისინი ძირითადად განკუთვნილია CUDA-ს Python-თან ერთად გამოყენება და ისინი არ მოიცავენ სრულ დეველოპერულ ინსტრუმენტებს. პირველ რიგში, დააინსტალირეთ nvidia-pyindex, რათა pip-მა იცოდეს NVIDIA NGC ინდექსი და დარწმუნდით, რომ განახლებული გაქვთ pip და setuptools შეცდომების თავიდან ასაცილებლად. შემდეგ დააინსტალირეთ მეტაპაკეტები რომელიც გჭირდებათ, მაგალითად, nvidia-cuda-runtime-cu12 ან nvidia-cublas-cu12.

ეს მეტაპაკეტები განკუთვნილია კონკრეტული პაკეტებისთვის, როგორიცაა nvidia-cublas-cu129, nvidia-cuda-nvrtc-cu129, nvidia-npp-cu129 და სხვა. გახსოვდეთ, რომ გარემოს პიპი მართავს.თუ გსურთ CUDA-ს გამოყენება ვირტუალური გარემოს გარეთ, სწორად დასაკავშირებლად დაგჭირდებათ სისტემის გზების და ცვლადების კორექტირება.

დაადასტურეთ ინსტალაცია Windows-ზე

გახსენით ბრძანების ხაზი და გაუშვით nvcc -V დაინსტალირებული ვერსიის დასადასტურებლად. CUDA ნიმუშების კლონირება ჩამოტვირთეთ მაგალითები GitHub-დან და შეადგინეთ ისინი Visual Studio-ში. გაუშვით deviceQuery და bandwidthTest: თუ GPU-სთან კომუნიკაცია წარმატებულია, დაინახავთ, რომ მოწყობილობა აღმოჩენილია და ტესტების ჩაბარება შეცდომები არ არის. თუ deviceQuery ვერ პოულობს მოწყობილობებს, შეამოწმეთ დრაივერი და რომ GPU ხილულია სისტემაში.

WSL CUDA აჩქარებით

Windows 11 და Windows 10-ის უახლესი ვერსიები მხარს უჭერენ CUDA-დაჩქარებული ML ჩარჩოებისა და ინსტრუმენტების გაშვებას WSL-ში, მათ შორის PyTorch, TensorFlow და Docker NVIDIA Container Toolkit-ის გამოყენებით, ჯერ WSL-ში დააინსტალირეთ CUDA-სთან თავსებადი დრაივერი, შემდეგ ჩართეთ WSL და დააინსტალირეთ glibc დისტრიბუცია, როგორიცაა Ubuntu ან Debian.

დარწმუნდით, რომ გაქვთ განახლებული WSL ბირთვი (მინიმუმ 5.10.43.3). შეამოწმეთ ეს PowerShell-დან გამოიყენეთ `wsl cat /proc/version`. შემდეგ მიჰყევით WSL-ში CUDA-ს მომხმარებლის სახელმძღვანელოს ბიბლიოთეკებისა და კონტეინერების დასაყენებლად და Linux-ის სამუშაო პროცესების Windows-ზე გაშვების დასაწყებად გარემოდან გაუსვლელად.

CUDA-ს დეინსტალაცია Windows-ზე

Windows-ზე CUDA-ს ინსტალაციის შემდეგ, გსურთ წინა ვერსიაზე დაბრუნება? ყველა ქვეპაკეტის დაბრუნება შესაძლებელია. დეინსტალაცია საკონტროლო პანელიდან პროგრამებისა და ფუნქციების გამოყენება. თუ ინსტრუმენტებს Conda-ს ან pip-ის გამოყენებით მართავთ, გამოიყენეთ თითოეული მენეჯერის დეინსტალაციის მექანიზმები, რათა თავიდან აიცილოთ პაკეტის ნარჩენების დატოვება.

ვერსიის თავსებადობის შენიშვნები

CUDA 11.8 ძალიან პოპულარული გამოშვება იყო მისი სტაბილურობისა და ეკოსისტემის მხარდაჭერის გამო. ტიპიური მოთხოვნები 11.8 ვერსიისთვის: გრაფიკული პროცესორი გამოთვლითი შესაძლებლობებით 3.0 ან უფრო მაღალი, 64-ბიტიანი, მინიმუმ 8 GB ოპერატიული მეხსიერებით და მინიმუმ 4 GB გრაფიკული მეხსიერებით. Linux-ზე ის კარგად ინტეგრირდება ისეთ დისტრიბუციებთან, როგორიცაა Ubuntu 18.04/20.04, RHEL/CentOS 7/8 და ა.შ.

CUDA 12.x წარმოგიდგენთ გაშვების დროისა და ბიბლიოთეკის გაუმჯობესებებს და დამოკიდებულებებს. უახლესი დრაივერებიCUDA 13 მუდმივად გამოყოფს დრაივერს Toolkit-ის ინსტალატორისგან: არ დაგავიწყდეთ დრაივერის დამოუკიდებლად ინსტალაცია. მნიშვნელოვანი განმარტებაCUDA არის NVIDIA ტექნოლოგია და საჭიროებს NVIDIA გრაფიკულ პროცესორებს; თუ სადმე ხედავთ, რომ ის ასევე თავსებადია AMD გრაფიკულ პროცესორებთან, ეს არ არის სწორი CUDA დასტისთვის.

CUDA-ს ინსტალაცია Windows-ზე: გავრცელებული პრობლემების მოგვარება

• ინსტალერი ვერ ახერხებს ან ვერ ასრულებს სამუშაოს.შეამოწმეთ ინსტალატორის ჟურნალები და გადაამოწმეთ თქვენი ანტივირუსის, დისკის სივრცის და ადმინისტრატორის ნებართვები. თუ ქსელი არასტაბილურია ან თუ ინტერფეისის კონფლიქტებია, ჩუმ რეჟიმში ხართ, სცადეთ ხელახლა სრული ინსტალატორით.
• deviceQuery ვერ აფიქსირებს GPU-სშეამოწმეთ, რომ დრაივერი სწორია, რომ GPU აქტიურია და რომ აპლიკაცია იყენებს dGPU-ს. საჭიროების შემთხვევაში, განაახლეთ დრაივერი და ხელახლა დააინსტალირეთ Toolkit.
• კონფლიქტები წიგნის მაღაზიებთანთუ დაინსტალირებული გაქვთ რამდენიმე ინსტრუმენტარიუმი, დაადასტურეთ CUDA_PATH და PATH. Python-ში შეამოწმეთ, რომ PyTorch-ის ან TensorFlow-ის ვერსიები და მათი კონფიგურაციები თავსებადია თქვენს CUDA/cuDNN ვერსიასთან.
• Visual Studio არ ახდენს .cu ფაილის კომპილაციასდაამატეთ CUDA Build Customizations თქვენს პროექტს და მონიშნეთ .cu ფაილები, როგორც CUDA C/C++. გადაამოწმეთ, რომ MSVC თავსებადია თქვენს ინსტრუმენტარიუმის ნაკრებსთან.

ინსტრუმენტები, ნიმუშები და დოკუმენტაცია

nvcc-ისა და ბიბლიოთეკების გარდა, Windows-ზე CUDA-ს ინსტალაციის ინსტრუმენტარიუმი მოიცავს პროფილებსა და ანალიზატორებს, როგორიცაა Nsight Systems და Nsight Compute, ასევე HTML/PDF დოკუმენტაციას CUDA C++ ენისთვის. უკეთესი პრაქტიკაოფიციალური მაგალითები GitHub-ზეა და შესანიშნავ საფუძველს წარმოადგენს დრაივერების, მეხსიერების მუშაობისა და მულტიპროცესორების შესამოწმებლად.

როდის გამოვიყენოთ Conda ან pip კლასიკური ინსტალატორის წინააღმდეგ

Conda და pip იდეალურია, როდესაც თქვენი ყურადღება გამახვილებულია ML ჩარჩოების გაშვებაზე, რომლებიც უკვე აფუთავენ დამოკიდებულებებს CUDA-ს კონკრეტული ვერსიების შესაბამისად. უპირატესობაგარემოს იზოლაცია და ნაკლები ხახუნი. ნაკლი: C++-ის მშობლიური შემუშავებისთვის ან VS-თან სრული ინტეგრაციისთვის, კლასიკური Toolkit-ის ინსტალერი გთავაზობთ ყველა ინსტრუმენტი და ყველაზე სრულყოფილი გამოცდილება.

სწრაფი ხშირად დასმული კითხვები

• როგორ გავიგო, ჩემი გრაფიკული პროცესორი CUDA-სთან თავსებადია თუ არა? გახსენით მოწყობილობის მენეჯერი, გადადით ეკრანის ადაპტერებზე და შეამოწმეთ მოდელი; შეადარეთ ის NVIDIA-ს CUDA გრაფიკული პროცესორების ოფიციალურ სიას. ასევე შეგიძლიათ გაუშვათ nvidia-smi და დაადასტუროთ, რომ თქვენი GPU გამოჩნდება.
• შემიძლია CUDA-ს გარეშე ვარჯიში? დიახ, ის იმუშავებს CPU-ზე, მაგრამ უფრო ნელი იქნება. Windows-ზე PyTorch-თან ან TensorFlow-თან ერთად GPU-ს გამოსაყენებლად, დარწმუნდით, რომ დააინსტალირეთ თავსებადი კონსტრუქციები CUDA-ს თქვენი ვერსიით ან გამოიყენეთ WSL NVIDIA კონტეინერებით.
• კონკრეტული ძველი ვერსიებიზოგიერთი ინსტრუმენტი მოითხოვს კომბინაციებს, როგორიცაა CUDA 10.1 და cuDNN 7.6.4. ამ შემთხვევაში, დააინსტალირეთ ზუსტად ეს ვერსიები და განათავსეთ cuDNN-ის DLL შესაბამისი ინსტრუმენტარიუმის bin საქაღალდეში, რათა თავიდან აიცილოთ ერთდროულად რამდენიმე cuDNN-ის ქონა.

თუ გსურთ CUDA-ს ინსტალაცია Windows-ზე და სრული სახელმძღვანელოს დახმარებით სამუშაოს დაჩქარება, ზემოთ მოცემული ნაბიჯები და რეკომენდაციები დაგეხმარებათ ყველაფრის გაკეთებაში. ხელთათმანივით ჯდება. პირველი აშენებიდან.