ದೋಷಗಳಿಲ್ಲದೆ ವಿಂಡೋಸ್‌ನಲ್ಲಿ CUDA ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು: ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸೃಷ್ಟಿಕರ್ತರಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ.

ವಿಂಡೋಸ್‌ನಲ್ಲಿ CUDA ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಎಲ್ಲಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಏನನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿದ್ದರೆ ಅದು ತಲೆನೋವಾಗಿರಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಾನು ನಿಮಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತೇನೆ, ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ನಿಮ್ಮ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ, ಸ್ಥಾಪನೆ, ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ದೋಷನಿವಾರಣೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳೊಂದಿಗೆ.

ವಿಂಡೋಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಸ್ಥಾಪನೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ನೀವು WSL ನೊಂದಿಗೆ CUDA ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು, ಕಾಂಡಾ ಅಥವಾ ಪಿಪ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು, ವಿಷುಯಲ್ ಸ್ಟುಡಿಯೋದೊಂದಿಗೆ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ವಿಂಡೋಸ್‌ನಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ NVIDIA ಡ್ರೈವರ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಹ ನೋಡುತ್ತೀರಿ. ಮಾಹಿತಿಯು ಏಕೀಕೃತ ಮತ್ತು ನವೀಕೃತವಾಗಿದೆ. ಹೈಬ್ರಿಡ್ AMD iGPU + NVIDIA dGPU GPU ಹೊಂದಿರುವ ಲ್ಯಾಪ್‌ಟಾಪ್‌ನಂತಹ ಅಧಿಕೃತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳು ಮತ್ತು ನಿಮಗೆ ಸಂಭವಿಸಬಹುದಾದ ನಿಜ ಜೀವನದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ.

CUDA ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅದು ವಿಂಡೋಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಏನು ನೀಡುತ್ತದೆ?

ಕುಡಾ ಇದು NVIDIA ದ ಸಮಾನಾಂತರ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ವೇದಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ GPU ಬಳಸಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಿAI ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್‌ನಿಂದ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ವರೆಗೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ, ವಿಂಡೋಸ್‌ನಲ್ಲಿ CUDA ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದರಿಂದ ನಿಮಗೆ nvcc ಕಂಪೈಲರ್, ರನ್‌ಟೈಮ್, cuBLAS, cuFFT, cuRAND, ಮತ್ತು cuSOLVER ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು, ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಲು ಸಿದ್ಧವಾದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

CUDA ವಿನ್ಯಾಸವು ಒಂದೇ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ CPU ಮತ್ತು GPU ಅನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡಲು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ: ಭಾಗಗಳು ಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ನಲ್ಲಿ ಸರಣಿಗಳು ಮತ್ತು GPU ನಲ್ಲಿನ ಸಮಾನಾಂತರ ವಿಭಾಗಗಳು, ಇದು ನೂರಾರು ಅಥವಾ ಸಾವಿರಾರು ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಹಂಚಿಕೆಯ ಆನ್-ಚಿಪ್ ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಜಿಗಿತ ತೀವ್ರವಾದ ಹೊರೆಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ.

ವಿಂಡೋಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮತ್ತು ಕಂಪೈಲರ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ

ಅನುಸ್ಥಾಪಕವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೊದಲು, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವಿಂಡೋಸ್ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್‌ನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ: Windows 11 24H2, 23H2 ಮತ್ತು 22H2-SV2; Windows 10 22H2; ಮತ್ತು Windows Server 2022 ಮತ್ತು 2025.

ಕಂಪೈಲರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, ವಿಶಿಷ್ಟ ಬೆಂಬಲವು ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ವಿಷುಯಲ್ ಸ್ಟುಡಿಯೋ 2022 17.x ಜೊತೆಗೆ MSVC 193x ಮತ್ತು ವಿಷುಯಲ್ ಸ್ಟುಡಿಯೋ 2019 16.x ನೊಂದಿಗೆ MSVC 192x, C++11, C++14, C++17, ಮತ್ತು C++20 ಉಪಭಾಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ (ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ). ವಿಷುಯಲ್ ಸ್ಟುಡಿಯೋ 2015 ಅನ್ನು CUDA 11.1 ರಲ್ಲಿ ಅಸಮ್ಮತಿಸಲಾಯಿತು; VS 2017 ಅನ್ನು 12.5 ರಲ್ಲಿ ಅಸಮ್ಮತಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು 13.0 ರಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಯಿತು. ನಿಮ್ಮ ಆವೃತ್ತಿಯ ನಿಖರವಾದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಹೆದರಿಕೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು.

ಪರಂಪರೆ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಮುಖ್ಯ: CUDA 12.0 ರಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, 32-ಬಿಟ್ ಸಂಕಲನವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು x64 ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ 32-ಬಿಟ್ x86 ಬೈನರಿಗಳ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ ಚಾಲಕ, ಕ್ವಾರ್ಟ್ ಮತ್ತು ಗಣಿತ ಅಡಾ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ವರೆಗೆ ಜಿಫೋರ್ಸ್ ಜಿಪಿಯುಗಳಲ್ಲಿ; ಹಾಪರ್ ಇನ್ನು ಮುಂದೆ 32 ಬಿಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ವಿಂಡೋಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ

ಅಧಿಕೃತ NVIDIA CUDA ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನಿಂದ ಸ್ಥಾಪಕವನ್ನು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ. ನೀವು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸ್ಥಾಪಕವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು (ಉಳಿದ ಭಾಗಕ್ಕೆ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಬಳಸುವ ಕನಿಷ್ಠ ಡೌನ್‌ಲೋಡ್) ಅಥವಾ ಪೂರ್ಣ ಸ್ಥಾಪಕ (ಎಲ್ಲವೂ ಒಂದೇ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ನಲ್ಲಿ, ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಇಲ್ಲದ ಯಂತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ನಿಯೋಜನೆಗಳು). ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ಭ್ರಷ್ಟಾಚಾರವನ್ನು ತಳ್ಳಿಹಾಕಲು ಚೆಕ್‌ಸಮ್‌ನೊಂದಿಗೆ (ಉದಾ., MD5) ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.

ಗ್ರಾಫಿಕಲ್ ಸ್ಥಾಪಕವನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಿ ಮತ್ತು ತೆರೆಯ ಮೇಲಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಆವೃತ್ತಿಯ ಬಿಡುಗಡೆ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಓದಿ. ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಬದಲಾವಣೆಗಳು, ನಿಖರವಾದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. CUDA 13 ರಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಸ್ಥಾಪಕವು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಚಾಲಕವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದಿಲ್ಲ. NVIDIA ಚಾಲಕವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅನುಗುಣವಾದ ಚಾಲಕ ಪುಟದಿಂದ.

ಮೌನ ಸ್ಥಾಪನೆ ಮತ್ತು ಘಟಕ ಆಯ್ಕೆ

ನೀವು ಮೌನವಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಬೇಕಾದರೆ, ಅನುಸ್ಥಾಪಕವು -s ಆಯ್ಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್-ಲೆಸ್ ಮೋಡ್ ಅನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉಪಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಬದಲು ಹೆಸರಿನಿಂದ ಸ್ಥಾಪಿಸಿ. -n ನೊಂದಿಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮರುಪ್ರಾರಂಭಗಳನ್ನು ಸಹ ನೀವು ತಡೆಯಬಹುದು. ಈ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯು ನಿರ್ಮಾಣ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ಉಪಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನೀವು ಈ ರೀತಿಯ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಕಾಣಬಹುದು nvcc, cudart, cuBLAS, cuFFT, cuRAND, cuSOLVER, cuSPARSENsight Compute, Nsight Systems, Visual Studio ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್, NVRTC, NVTX, NVJitLink, demanglers, ಮತ್ತು cuobjdump ಅಥವಾ nvdisasm ನಂತಹ ಉಪಯುಕ್ತತೆಗಳು. ನೀವು ಕಂಪೈಲ್ ಮತ್ತು ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾಡಲು ಹೋದರೆ, Nsight ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿನೀವು ಅದನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ರನ್‌ಟೈಮ್ ಸಾಕಾಗಬಹುದು.

ಸ್ಥಾಪಕವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ

ಆಡಿಟಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಪ್ಯಾಕೇಜಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ, 7-Zip ಅಥವಾ WinZip ನಂತಹ LZMA-ಪೋಷಕ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ಥಾಪಕವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು. ನೀವು CUDAToolkit ಮರ ಮತ್ತು ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾಣಬಹುದು. ವಿಷುಯಲ್ ಸ್ಟುಡಿಯೋ ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಫೋಲ್ಡರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆ ಫೋಲ್ಡರ್‌ಗಳಲ್ಲಿರುವ .dll ಮತ್ತು .nvi ಫೈಲ್‌ಗಳು ಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದಾದ ವಿಷಯದ ಭಾಗವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ.

ಕಾಂಡಾ ಬಳಸಿ ವಿಂಡೋಸ್‌ನಲ್ಲಿ CUDA ಸ್ಥಾಪಿಸಿ

ನೀವು ಕಾಂಡಾದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಸರವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ, NVIDIA anaconda.org/nvidia ನಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತದೆ. ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್‌ನ ಮೂಲ ಸ್ಥಾಪನೆ ಇದು `conda install` ಎಂಬ ಒಂದೇ ಆಜ್ಞೆಯೊಂದಿಗೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನೀವು `better` ಟ್ಯಾಗ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹಿಂದಿನ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆವೃತ್ತಿ 11.3.1 ಅನ್ನು ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು. ಅಸ್ಥಾಪಿಸು ಅದು ಅಷ್ಟೇ ನೇರ.

ಪಿಪ್ (ಚಕ್ರಗಳು) ಮೂಲಕ CUDA ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ

NVIDIA ವಿಂಡೋಸ್‌ಗಾಗಿ CUDA ರನ್‌ಟೈಮ್ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ ಪೈಥಾನ್ ಚಕ್ರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಅವು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ ಪೈಥಾನ್‌ನೊಂದಿಗೆ CUDA ಬಳಸುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳು ಪೂರ್ಣ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಮೊದಲು, nvidia-pyindex ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ ಇದರಿಂದ pip NVIDIA NGC ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದೋಷಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ನೀವು pip ಮತ್ತು ಸೆಟಪ್‌ಟೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ನಂತರ ಮೆಟಾಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ nvidia-cuda-runtime-cu12 ಅಥವಾ nvidia-cublas-cu12 ನಂತಹವುಗಳು.

ಈ ಮೆಟಾಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳು nvidia-cublas-cu129, nvidia-cuda-nvrtc-cu129, nvidia-npp-cu129, ಮತ್ತು ಇತರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿರಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಪರಿಸರವನ್ನು ಪಿಪ್ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿಡಿ.ನೀವು virtualenv ಹೊರಗೆ CUDA ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಸರಿಯಾಗಿ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲು ನೀವು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮಾರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

ವಿಂಡೋಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಅನುಸ್ಥಾಪನೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ

ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾದ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಕಮಾಂಡ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ತೆರೆಯಿರಿ ಮತ್ತು nvcc -V ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ. CUDA ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕ್ಲೋನ್ ಮಾಡಿ GitHub ನಿಂದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ವಿಷುಯಲ್ ಸ್ಟುಡಿಯೋದೊಂದಿಗೆ ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಿ. deviceQuery ಮತ್ತು bandwidthTest ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ: GPU ನೊಂದಿಗೆ ಯಶಸ್ವಿ ಸಂವಹನವಿದ್ದರೆ, ಸಾಧನ ಪತ್ತೆಯಾಗಿರುವುದನ್ನು ನೀವು ನೋಡುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತೀರ್ಣರಾಗುವುದು ಯಾವುದೇ ದೋಷಗಳಿಲ್ಲ. deviceQuery ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯದಿದ್ದರೆ, ಡ್ರೈವರ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಂನಲ್ಲಿ GPU ಗೋಚರಿಸುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.

CUDA ವೇಗವರ್ಧನೆಯೊಂದಿಗೆ WSL

Windows 11 ಮತ್ತು Windows 10 ನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಆವೃತ್ತಿಗಳು WSL ಒಳಗೆ CUDA-ವೇಗವರ್ಧಿತ ML ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ ಪೈಟಾರ್ಚ್, ಟೆನ್ಸರ್ ಫ್ಲೋ ಮತ್ತು ಡಾಕರ್ NVIDIA ಕಂಟೇನರ್ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಬಳಸಿ, ಮೊದಲು WSL ನಲ್ಲಿ CUDA-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದ ಡ್ರೈವರ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ, ನಂತರ WSL ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಉಬುಂಟು ಅಥವಾ ಡೆಬಿಯನ್‌ನಂತಹ glibc ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ.

ನೀವು ನವೀಕರಿಸಿದ WSL ಕರ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಿರಾ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ (ಕನಿಷ್ಠ 5.10.43.3). ಇದರೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಪವರ್‌ಶೆಲ್‌ನಿಂದ `wsl cat /proc/version` ಬಳಸಿ. ನಂತರ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಟೇನರ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು WSL ನಲ್ಲಿ CUDA ಬಳಕೆದಾರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸರವನ್ನು ಬಿಡದೆಯೇ ವಿಂಡೋಸ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಲಿನಕ್ಸ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ.

ವಿಂಡೋಸ್‌ನಲ್ಲಿ CUDA ಅನ್ನು ಅಸ್ಥಾಪಿಸಿ

ವಿಂಡೋಸ್‌ನಲ್ಲಿ CUDA ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದ ನಂತರ, ನೀವು ಹಿಂದಿನ ಆವೃತ್ತಿಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಾ? ಎಲ್ಲಾ ಉಪಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಬಹುದು. ನಿಯಂತ್ರಣ ಫಲಕದಿಂದ ಅಸ್ಥಾಪಿಸು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳು ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ನೀವು ಕಾಂಡಾ ಅಥವಾ ಪಿಪ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಯಾವುದೇ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಅವಶೇಷಗಳನ್ನು ಬಿಡುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಪ್ರತಿ ಮ್ಯಾನೇಜರ್‌ನ ಅಸ್ಥಾಪನಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.

ಆವೃತ್ತಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು

CUDA 11.8 ಅದರ ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಬೆಂಬಲದಿಂದಾಗಿ ಬಹಳ ಜನಪ್ರಿಯ ಬಿಡುಗಡೆಯಾಗಿತ್ತು. ವಿಶಿಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು 11.8 ಗಾಗಿ: ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ 3.0 ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ GPU, 64-ಬಿಟ್, ಕನಿಷ್ಠ 8 GB RAM ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ 4 GB GPU ಮೆಮೊರಿ. ಲಿನಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ, ಇದು ಉಬುಂಟು 18.04/20.04, RHEL/CentOS 7/8, ಇತ್ಯಾದಿ ವಿತರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.

CUDA 12.x ರನ್‌ಟೈಮ್ ಮತ್ತು ಲೈಬ್ರರಿ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ತಳ್ಳುತ್ತದೆ ಇತ್ತೀಚಿನ ಚಾಲಕರುCUDA 13 ಚಾಲಕವನ್ನು ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಸ್ಥಾಪಕದಿಂದ ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಬೇರ್ಪಡಿಸುತ್ತದೆ: ಚಾಲಕವನ್ನು ನೀವೇ ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಮರೆಯದಿರಿ. ಪ್ರಮುಖ ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣCUDA ಎಂಬುದು NVIDIA ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದ್ದು, ಇದಕ್ಕೆ NVIDIA GPU ಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ; ಅದು AMD GPU ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಹ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂದು ನೀವು ಎಲ್ಲಿಯಾದರೂ ನೋಡಿದರೆ, ಅದು CUDA ಸ್ಟ್ಯಾಕ್‌ಗೆ ಸರಿಯಾಗಿಲ್ಲ.

ವಿಂಡೋಸ್‌ನಲ್ಲಿ CUDA ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು: ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವುದು

• ಸ್ಥಾಪಕವು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಕೆಲಸವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ.ಇನ್‌ಸ್ಟಾಲರ್ ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಆಂಟಿವೈರಸ್, ಡಿಸ್ಕ್ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಾಹಕ ಅನುಮತಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅಸ್ಥಿರವಾಗಿದ್ದರೆ ಪೂರ್ಣ ಸ್ಥಾಪಕದೊಂದಿಗೆ ಅಥವಾ UI ಸಂಘರ್ಷಗಳಿದ್ದರೆ ಸೈಲೆಂಟ್ ಮೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಮರುಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ.
• deviceQuery GPU ಅನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ.ಡ್ರೈವರ್ ಸರಿಯಾಗಿದೆಯೇ, GPU ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿದೆಯೇ ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ dGPU ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಡ್ರೈವರ್ ಅನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಅನ್ನು ಮರುಸ್ಥಾಪಿಸಿ.
• ಪುಸ್ತಕ ಮಳಿಗೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಘರ್ಷಗಳುನೀವು ಬಹು ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದ್ದರೆ, CUDA_PATH ಮತ್ತು PATH ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ. ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ, PyTorch ಅಥವಾ TensorFlow ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಂರಚನೆಗಳು ನಿಮ್ಮ CUDA/cuDNN ಆವೃತ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
• ವಿಷುಯಲ್ ಸ್ಟುಡಿಯೋ .cu ಅನ್ನು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ.ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಗೆ CUDA ಬಿಲ್ಡ್ ಕಸ್ಟಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ ಮತ್ತು .cu ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು CUDA C/C++ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿ. MSVC ನಿಮ್ಮ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್‌ಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.

ಪರಿಕರಗಳು, ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು

nvcc ಮತ್ತು ಲೈಬ್ರರಿಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ವಿಂಡೋಸ್‌ನಲ್ಲಿ CUDA ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ Nsight ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಮತ್ತು Nsight ಕಂಪ್ಯೂಟ್‌ನಂತಹ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಕಗಳನ್ನು ಮತ್ತು CUDA C++ ಭಾಷೆಗಾಗಿ HTML/PDF ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳುಅಧಿಕೃತ ಉದಾಹರಣೆಗಳು GitHub ನಲ್ಲಿವೆ ಮತ್ತು ಡ್ರೈವರ್‌ಗಳು, ಮೆಮೊರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ.

ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಇನ್‌ಸ್ಟಾಲರ್‌ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಕಾಂಡಾ ಅಥವಾ ಪಿಪ್ ಅನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು

ನಿರ್ದಿಷ್ಟ CUDA ಆವೃತ್ತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಿರವಾದ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮಾಡುವ ML ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವತ್ತ ನಿಮ್ಮ ಗಮನ ಇದ್ದಾಗ ಕಾಂಡಾ ಮತ್ತು ಪಿಪ್ ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರಯೋಜನಪರಿಸರ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಘರ್ಷಣೆ. ಅನಾನುಕೂಲತೆ: ಸ್ಥಳೀಯ C++ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಅಥವಾ VS ನೊಂದಿಗೆ ಪೂರ್ಣ ಏಕೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ, ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಸ್ಥಾಪಕವು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಲ್ಲಾ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಸಂಪೂರ್ಣ ಅನುಭವ.

ತ್ವರಿತ FAQ

• ನನ್ನ GPU CUDA ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನನಗೆ ಹೇಗೆ ತಿಳಿಯುವುದು? ಸಾಧನ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕವನ್ನು ತೆರೆಯಿರಿ, ಪ್ರದರ್ಶನ ಅಡಾಪ್ಟರುಗಳಿಗೆ ಹೋಗಿ, ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ; ಅದನ್ನು NVIDIA ದ CUDA GPU ಗಳ ಅಧಿಕೃತ ಪಟ್ಟಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ. ನೀವು nvidia-smi ಅನ್ನು ಸಹ ಚಲಾಯಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಬಹುದು ನಿಮ್ಮ GPU ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
• ನಾನು CUDA ಇಲ್ಲದೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯಬಹುದೇ? ಹೌದು, ಇದು CPU ನಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅದು ನಿಧಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. Windows ನಲ್ಲಿ PyTorch ಅಥವಾ TensorFlow ಜೊತೆಗೆ GPU ಬಳಸಲು, ನೀವು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಬಿಲ್ಡ್‌ಗಳು ನಿಮ್ಮ CUDA ಆವೃತ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ಅಥವಾ NVIDIA ಕಂಟೇನರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ WSL ಬಳಸಿ.
• ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹಳೆಯ ಆವೃತ್ತಿಗಳುಕೆಲವು ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ CUDA 10.1 ಮತ್ತು cuDNN 7.6.4 ನಂತಹ ಸಂಯೋಜನೆಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಆ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಆ ನಿಖರವಾದ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ ಮತ್ತು ಇರಿಸಿ cuDNN ನ DLL ಅನುಗುಣವಾದ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್‌ನ ಬಿನ್ ಫೋಲ್ಡರ್‌ನಲ್ಲಿ, ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬಹು cuDNN ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ.

ನೀವು ವಿಂಡೋಸ್‌ನಲ್ಲಿ CUDA ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಮೇಲಿನ ಹಂತಗಳು ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸುಗಳು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಇದು ಕೈಗವಸುಗಳಂತೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಮೊದಲ ನಿರ್ಮಾಣದಿಂದ.