CUDAны Windows'ка катасыз кантип орнотуу керек: иштеп чыгуучулар жана жаратуучулар үчүн колдонмо

Windows'до CUDA орнотуу Ар бир кадамда эмнеден баштоону жана эмнени текшерүү керектигин билсеңиз, башыңызды оорутпашыңыз керек. Бул макалада мен сизге практикалык жол менен жетекчилик кылам, шайкештиктин, орнотуунун, текшерүүнүн жана жалпы көйгөйлөрдү чечүүнүн бардык нюанстары менен инструменттердин компүтериңизде биринчи жолу кемчиликсиз иштешин камсыз кылуу.

Windows'та классикалык Toolkit орнотууну камтуудан тышкары, сиз CUDAны WSL менен кантип колдонууну, аны Conda же пип менен кантип орнотууну, Visual Studio менен мисалдарды чогултууну жана Windows'та NVIDIA драйверлеринин ар кандай моделдерин түшүнө аласыз. Маалымат бирдиктүү жана актуалдуу болуп саналат. Расмий колдонмолордун жана сиз менен болушу мүмкүн болгон реалдуу сценарийлердин негизинде, мисалы, гибрид AMD iGPU + NVIDIA dGPU GPU менен ноутбук.

CUDA деген эмне жана ал Windowsта эмнени сунуштайт?

CUDA Бул NVIDIAнын параллелдүү программалоо платформасы жана модели GPU менен колдонмолорду тездетүүAI жана маалымат илиминен симуляцияларга жана сүрөттөрдү иштетүүгө чейин. Практикалык деңгээлде CUDA Toolkitти Windows'ко орнотуу сизге nvcc компиляторун, иштөө убактысын, cuBLAS, cuFFT, cuRAND жана cuSOLVER сыяктуу китепканаларды, мүчүлүштүктөрдү оңдоо жана профилдөө куралдарын жана компиляцияга даяр мисалдарды берет.

CUDA дизайны бир эле колдонмодо CPU менен GPUди аралаштырууну жеңилдетет: бөлүктөр процессордогу сериялар жана жүздөгөн же миңдеген жиптерди параллелдүү иштеткен GPUдагы параллелдүү бөлүмдөр. Бөлүштүрүлгөн чиптеги эс тутумдун жана оптималдаштырылган китепканалардын аркасында, аткаруу секирик Ал, адатта, интенсивдүү жүктөмдө байкалат.

Windows системасында система жана компилятордун шайкештиги

Орноткучту колдонуудан мурун, шайкештикти текшерүү сунушталат. Шайкеш Windows Инструменттердин акыркы версияларына төмөнкүлөр кирет: Windows 11 24H2, 23H2 жана 22H2-SV2; Windows 10 22H2; жана Windows Server 2022 жана 2025.

Компиляторлордо типтүү колдоо кирет Visual Studio 2022 17.x менен MSVC 193x жана Visual Studio 2019 16.x менен MSVC 192x, C++11, C++14, C++17 жана C++20 диалектилери (версиясына жараша). Visual Studio 2015 CUDA 11.1де эскирген; VS 2017 12.5-жылы эскирип, 13.0-жылы алынып салынган. Версияңыздын так матрицасын текшериңиз коркпош үчүн.

Эски долбоорлор үчүн маанилүү: CUDA 12.0 менен баштап, 32 биттик компиляция алынып салынат жана x64 системаларында 32 биттик x86 бинардык файлдардын аткарылышы менен чектелет айдоочу, кварта жана математика Ada архитектурасына чейин GeForce GPUларында; Hopper мындан ары 32 битти колдобойт.

Windows'та Toolkit тандап жана орнотуңуз

Орноткучту NVIDIA CUDA расмий веб-сайтынан жүктөп алыңыз. Сиз Network Installer тандай аласыз (калганы үчүн интернетти колдонгон минималдуу жүктөө) же Толук орнотуучу (баары бир пакетте, пайдалуу тармагы жок машиналар же ишкана жайгаштыруу). Жүктөп алгандан кийин, коррупцияны жокко чыгаруу үчүн текшерүү суммасы менен бүтүндүгүн текшериңиз (мисалы, MD5).

Графикалык орнотуучуну иштетиңиз жана экрандагы кадамдарды аткарыңыз. Сиздин версияңыз үчүн Release Notes окуңуз анткени ал өзгөрүүлөрдү, так шайкештикти жана маанилүү эскертүүлөрдү камтыйт. CUDA 13 менен баштап, Toolkit орнотуучу драйверди камтыбайт. NVIDIA драйвери өзүнчө орнотулган. тиешелүү айдоочулар барагынан.

Унчукпай орнотуу жана компоненттерди тандоо

Эгер унчукпай жайгаштыруу керек болсо, орнотуучу -s опциясы менен интерфейссиз режимди кабыл алат жана уруксат берет белгилүү субпакеттерди тандоо баарын орнотуунун ордуна аты менен. Сиз ошондой эле -n менен автоматтык түрдө кайра күйгүзүүнү алдын алсаңыз болот. Бул гранулярдуулук куруу чөйрөлөрүн ыңгайлаштыруу жана изиңизди азайтуу үчүн пайдалуу.

Кадимки подпакеттердин арасында сиз сыяктуу нерселерди таба аласыз nvcc, cudart, cuBLAS, cuFFT, cuRAND, cuSOLVER, cuSPARSENsight Compute, Nsight Systems, Visual Studio интеграциясы, NVRTC, NVTX, NVJitLink, деманглерлер жана cuobjdump же nvdisasm сыяктуу утилиталар. Эгерде сиз компиляция жана профиль түзө турган болсоңуз, Nsight куралдарын тандаңызЭгер сиз аны жөн эле иштетип жатсаңыз, анда иштөө убактысы жетиштүү болушу мүмкүн.

Орноткучту чыгарып, мазмунун карап чыгыңыз

Аудит же корпоративдик таңгактоо үчүн толук орноткучту 7-Zip же WinZip сыяктуу LZMA-колдоочу куралдар менен чыгарып алса болот. Сиз CUDAToolkit дарагын жана модулдарын таба аласыз Visual Studio интеграция файлдары өзүнчө папкаларга жайгаштырылат. Ошол папкалардагы .dll жана .nvi файлдары орнотулчу мазмундун бир бөлүгү эмес.

Conda менен Windows'го CUDA орнотуңуз

Эгер сиз Conda менен чөйрөнү башкарууну кааласаңыз, NVIDIA пакеттерди anaconda.org/nvidia дарегинде жарыялайт. Toolkitтин негизги орнотуусу Бул `conda install` деген бир гана буйрук менен аткарылат, ошондой эле мурунку версияларды 11.3.1 версиясында кулпулоо үчүн `release` тегин кошуу менен оңдой аласыз. орнотулганды алып салуу Бул түз эле.

CUDAны пип (дөңгөлөк) аркылуу орнотуу

NVIDIA Windows үчүн CUDA иштөө убактысына багытталган Python дөңгөлөктөрүн сунуштайт. Алар биринчи кезекте арналган Python менен CUDA колдонуу жана алар толук иштеп чыгуу куралдарын камтыбайт. Биринчиден, pip NVIDIA NGC индексин билиши үчүн nvidia-pyindex орнотуп, каталарды болтурбоо үчүн pip жана орнотуу куралдары жаңыртылганын текшериңиз. Андан кийин метапакеттерди орнотуңуз сизге керек болгон, мисалы, nvidia-cuda-runtime-cu12 же nvidia-cublas-cu12.

Бул метапакеттер nvidia-cublas-cu129, nvidia-cuda-nvrtc-cu129, nvidia-npp-cu129 жана башкалар сыяктуу белгилүү пакеттерге багытталган. Айлана-чөйрөнү пип башкарарын унутпаңыз.Эгер сиз CUDAны virtualenv сыртында колдонгуңуз келсе, туура байланыштыруу үчүн тутум жолдорун жана өзгөрмөлөрдү тууралашыңыз керек болот.

Windowsта орнотууну текшериңиз

Орнотулган версияны ырастоо үчүн буйрук сабын ачып, nvcc -V иштетиңиз. CUDA үлгүлөрүн клондоо Мисалдарды GitHubдан жүктөп алып, аларды Visual Studio менен түзүңүз. DeviceQuery жана bandwidthTestти иштетиңиз: GPU менен ийгиликтүү байланыш болсо, сиз түзмөк аныкталганын жана тесттерден өтүү Ката жок. Эгер deviceQuery түзмөктөрдү таппаса, драйверди жана GPU системада көрүнүп турганын текшериңиз.

CUDA ылдамдатуу менен WSL

Windows 11 жана Windows 10дун эң акыркы версиялары WSL ичинде CUDA тездетилген ML алкактарын жана куралдарын иштетүүнү колдойт, анын ичинде PyTorch, TensorFlow жана Docker NVIDIA Container Toolkit колдонуп, алгач WSLде CUDA иштетилген драйверди орнотуп, андан кийин WSLди иштетип, Ubuntu же Debian сыяктуу glibc бөлүштүрүүнү орнотуңуз.

Жаңыртылган WSL өзөгүңүз бар экенин текшериңиз (минималдуу 5.10.43.3). менен текшерип көрүңүз PowerShellден "wsl cat /proc/version" колдонуңуз. Андан кийин китепканаларды жана контейнерлерди орнотуу үчүн WSLдеги CUDA колдонуучу колдонмосун ээрчиңиз жана чөйрөңүздөн чыкпастан Windowsта Linux иш процесстериңизди иштете баштаңыз.

Windows'до CUDAны алып салуу

CUDAны Windows'ко орноткондон кийин, мурунку версияга кайткыңыз келеби? Бардык субпакеттер кайра кайтарылышы мүмкүн. Башкаруу панелинен алып салуу Программаларды жана Функцияларды колдонуу. Эгер сиз инструменттер топтомун Conda же пип менен башкарсаңыз, пакеттин калдыктарын калтырбоо үчүн ар бир менеджердин орнотуудан чыгаруу механизмдерин колдонуңуз.

Версияга шайкештик эскертүүлөрү

CUDA 11.8 анын туруктуулугуна жана экосистеманын колдоосуна байланыштуу абдан популярдуу чыгарылыш болгон. Типтүү талаптар 11.8 үчүн: Эсептөө жөндөмдүүлүгү 3.0 же андан жогору болгон GPU, 64-бит, эң аз 8 ГБ оперативдүү жана жок дегенде 4 ГБ GPU эстутуму. Linux'та ал Ubuntu 18.04/20.04, RHEL/CentOS 7/8 ж.б. сыяктуу дистрибуциялар менен жакшы интеграцияланат.

CUDA 12.x иштөө убактысын жана китепкананы жакшыртууну киргизет жана көз карандылыкты түртөт акыркы айдоочуларCUDA 13 драйверди Toolkit орноткучунан биротоло бөлүп турат: драйверди өзүңүз орнотууну унутпаңыз. Маанилүү тактооCUDA бул NVIDIA технологиясы жана NVIDIA GPU'ларын талап кылат; эгер сиз каалаган жерден ал AMD GPU менен шайкеш экенин көрсөңүз, бул CUDA стекине туура келбейт.

Windowsта CUDA орнотуу: Жалпы көйгөйлөрдү чечүү

• Орноткуч иштебей калат же ишти бүтүрбөйт.Орнотуучу журналдарды текшерип, антивирусуңузду, диск мейкиндигин жана администратордун уруксаттарын текшериңиз. Тармак туруксуз болсо, же UI конфликттери болсо, унчукпай режимде болсо, Толук Орноткуч менен кайра аракет кылыңыз.
• deviceQuery GPU аныктабайтДрайвердин туура экенин, GPU активдүү экенин жана колдонмо dGPU колдонуп жатканын текшериңиз. Драйверди жаңыртып, керек болсо Toolkitти кайра орнотуңуз.
• Китеп дүкөндөрү менен чыр-чатактарЭгер сизде бир нече инструменттер орнотулган болсо, CUDA_PATH жана PATH текшериңиз. Pythonдо, PyTorch же TensorFlow версиялары жана алардын конфигурациялары CUDA/cuDNN версияңызга шайкеш келерин текшериңиз.
• Visual Studio .cu түзбөйтДолбооруңузга CUDA Build Customizations кошуу жана .cu файлдарын CUDA C/C++ катары белгилеңиз. MSVC куралдар топтомуңуз менен шайкеш келерин текшериңиз.

Куралдар, үлгүлөр жана документтер

nvcc жана китепканалардан тышкары, CUDAны Windows'ко орнотуу үчүн инструменттер топтому Nsight Systems жана Nsight Compute сыяктуу профилдерди жана анализаторлорду жана CUDA C++ тили үчүн HTML/PDF документтерин камтыйт. мыкты тажрыйбаларРасмий мисалдар GitHub сайтында жана драйверлерди, эс тутумдун иштешин жана мультипроцессорлорду текшерүү үчүн эң сонун негиз болуп саналат.

Conda же пипти классикалык орноткучка каршы качан колдонуу керек

Конда жана пип сиздин көңүлүңүз белгилүү CUDA версияларына ылайык келген көз карандылыктарды топтогон ML алкактарын иштетүүдө болгондо идеалдуу. артыкчылыкАйлана-чөйрөнү изоляциялоо жана азыраак сүрүлүү. Кемчилиги: C++ тилин иштеп чыгуу же VS менен толук интеграциялоо үчүн классикалык Toolkit орнотуучусу сунуштайт. бардык шаймандар жана эң толук тажрыйба.

Ыкчам суроолор

• Менин GPU CUDA шайкеш экенин кантип билем? Түзмөк башкаргычын ачып, дисплей адаптерлерине өтүп, моделди текшериңиз; аны NVIDIAнын CUDA GPUларынын расмий тизмеси менен салыштырыңыз. Ошондой эле nvidia-smi иштетип, муну ырастасаңыз болот Сиздин GPU пайда болот.
• CUDAсыз машыксам болобу? Ооба, ал CPUда иштейт, бирок жайыраак болот. GPU'ну Windows'до PyTorch же TensorFlow менен колдонуу үчүн орнотулганыңызды текшериңиз шайкеш түзүлүштөр CUDA версияңыз менен же WSLди NVIDIA контейнерлери менен колдонуңуз.
• Атайын эски версияларКээ бир куралдар CUDA 10.1 менен cuDNN 7.6.4 сыяктуу айкалыштырууларды талап кылат. Андай болсо, ошол так версияларды орнотуп, орнотуңуз DLL cuDNN бир эле учурда бир нече cuDNN болбостон, тиешелүү куралдар топтомунун бин папкасында.

Эгерде сиз Windows'ко CUDAны орнотуп, толук жол менен ишиңизди тездетүүнү каалап жатсаңыз, жогорудагы кадамдар жана сунуштар сизге баарын бүтүрүүгө жардам берет. Ал мээлейге окшош. биринчи куруудан.