ວິທີການຕິດຕັ້ງ CUDA ໃນ Windows ໂດຍບໍ່ມີຂໍ້ຜິດພາດ: ຄໍາແນະນໍາສໍາລັບນັກພັດທະນາແລະຜູ້ສ້າງ

ການຕິດຕັ້ງ CUDA ໃນ Windows ມັນບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງເຈັບຫົວຖ້າທ່ານຮູ້ບ່ອນທີ່ຈະເລີ່ມຕົ້ນແລະສິ່ງທີ່ຕ້ອງກວດເບິ່ງໃນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນ. ໃນບົດຄວາມນີ້ຂ້າພະເຈົ້າຈະແນະນໍາທ່ານໃນວິທີການປະຕິບັດ, ມີ nuances ທັງຫມົດຂອງຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້, ການຕິດຕັ້ງ, ການກວດສອບແລະການແກ້ໄຂບັນຫາທົ່ວໄປເພື່ອຮັບປະກັນຊຸດເຄື່ອງມືເຮັດວຽກຢ່າງສົມບູນໃນຄອມພິວເຕີຂອງທ່ານຄັ້ງທໍາອິດ.

ນອກເຫນືອຈາກການກວມເອົາການຕິດຕັ້ງເຄື່ອງມືຄລາສສິກໃນ Windows, ທ່ານຍັງຈະເຫັນວິທີການໃຊ້ CUDA ກັບ WSL, ຕິດຕັ້ງມັນດ້ວຍ Conda ຫຼື pip, ລວບລວມຕົວຢ່າງທີ່ມີ Visual Studio, ແລະເຂົ້າໃຈຮູບແບບໄດເວີ NVIDIA ທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນ Windows. ຂໍ້ມູນແມ່ນເປັນເອກະພາບແລະທັນສະໄຫມ. ອີງຕາມຄໍາແນະນໍາທີ່ເປັນທາງການແລະສະຖານະການຊີວິດຈິງທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນກັບທ່ານ, ເຊັ່ນ: ແລັບທັອບທີ່ມີ AMD iGPU + NVIDIA dGPU GPU ແບບປະສົມ.

CUDA ແມ່ນຫຍັງແລະມັນສະເຫນີຫຍັງຢູ່ໃນ Windows?

CUDA ມັນເປັນເວທີການຂຽນໂປລແກລມຂະຫນານຂອງ NVIDIA ແລະຮູບແບບທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ ເລັ່ງແອັບພລິເຄຊັນດ້ວຍ GPUຈາກ AI ແລະວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໄປສູ່ການຈໍາລອງແລະການປຸງແຕ່ງຮູບພາບ. ໃນລະດັບການປະຕິບັດ, ການຕິດຕັ້ງ CUDA Toolkit ເທິງ Windows ເຮັດໃຫ້ທ່ານມີ nvcc compiler, runtime, libraries ເຊັ່ນ cuBLAS, cuFFT, cuRAND, ແລະ cuSOLVER, debugging ແລະ profileing tools, ແລະພ້ອມທີ່ຈະລວບລວມຕົວຢ່າງ.

ການອອກແບບ CUDA ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍທີ່ຈະປະສົມ CPU ແລະ GPU ໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກດຽວກັນ: ພາກສ່ວນ serials ໃນໂຮງງານຜະລິດ ແລະພາກສ່ວນຂະຫນານໃນ GPU, ເຊິ່ງສະຫນອງຫຼາຍຮ້ອຍຫຼືຫຼາຍພັນ threads ແລ່ນຂະຫນານ. ຂໍ​ຂອບ​ໃຈ​ກັບ​ການ​ແບ່ງ​ປັນ​ຄວາມ​ຊົງ​ຈໍາ​ໃນ​ຊິບ​ແລະ​ຫ້ອງ​ສະ​ຫມຸດ​ທີ່​ເຫມາະ​ສົມ​, ກ້າວ​ກະ​ໂດດ​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ ປົກກະຕິແລ້ວມັນເປັນການສັງເກດເຫັນພາຍໃຕ້ການໂຫຼດສຸມ.

ຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງລະບົບ ແລະ compiler ໃນ Windows

ກ່ອນທີ່ຈະໃຊ້ຕົວຕິດຕັ້ງ, ຄວນກວດເບິ່ງຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້. Windows ເຂົ້າກັນໄດ້ ຮຸ່ນຫຼ້າສຸດຂອງຊຸດເຄື່ອງມືປະກອບມີ: Windows 11 24H2, 23H2 ແລະ 22H2-SV2; Windows 10 22H2; ແລະ Windows Server 2022 ແລະ 2025.

ໃນ compilers, ສະຫນັບສະຫນູນປົກກະຕິປະກອບມີ MSVC 193x ກັບ Visual Studio 2022 17.x ແລະ MSVC 192x ກັບ Visual Studio 2019 16.x, ດ້ວຍພາສາ C++11, C++14, C++17, ແລະ C++20 (ຂຶ້ນກັບສະບັບ). Visual Studio 2015 ຖືກຍົກເລີກໃນ CUDA 11.1; VS 2017 ໄດ້ຖືກຍົກເລີກໃນ 12.5 ແລະຖືກລຶບອອກໃນ 13.0. ກວດເບິ່ງເມຕຣິກທີ່ແນ່ນອນຂອງສະບັບຂອງທ່ານ ເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການ scares.

ສິ່ງສໍາຄັນສໍາລັບໂຄງການມໍລະດົກ: ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ CUDA 12.0, ການລວບລວມຂໍ້ມູນ 32-bit ໄດ້ຖືກໂຍກຍ້າຍອອກ, ແລະການປະຕິບັດຂອງ 32-bit x86 binaries ໃນລະບົບ x64 ແມ່ນຈໍາກັດພຽງແຕ່. ຄົນຂັບ, quart ແລະຄະນິດສາດ ໃນ GeForce GPUs ເຖິງສະຖາປັດຕະຍະກໍາ Ada; Hopper ບໍ່ຮອງຮັບ 32 bits ອີກຕໍ່ໄປ.

ເລືອກແລະຕິດຕັ້ງຊຸດເຄື່ອງມືໃນ Windows

ດາວໂຫລດຕົວຕິດຕັ້ງຈາກເວັບໄຊທ໌ທາງການ NVIDIA CUDA. ທ່ານສາມາດເລືອກຕົວຕິດຕັ້ງເຄືອຂ່າຍ (ການດາວໂຫຼດຫນ້ອຍທີ່ສຸດທີ່ໃຊ້ອິນເຕີເນັດສໍາລັບສ່ວນທີ່ເຫຼືອ) ຫຼື Full Installer (ທັງຫມົດໃນຊຸດດຽວ, ທີ່ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບ ເຄື່ອງຈັກທີ່ບໍ່ມີເຄືອຂ່າຍ ຫຼື​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ວິ​ສາ​ຫະ​ກິດ​)​. ຫຼັງ​ຈາກ​ການ​ດາວ​ໂຫຼດ​, ກວດ​ສອບ​ຄວາມ​ສົມ​ບູນ​ກັບ checksum (ເຊັ່ນ​: MD5​) ເພື່ອ​ກໍາ​ນົດ​ການ​ສໍ້​ລາດ​ບັງ​ຫຼວງ​.

ດໍາເນີນການຕິດຕັ້ງກາຟິກແລະປະຕິບັດຕາມຂັ້ນຕອນໃນຫນ້າຈໍ. ອ່ານບັນທຶກການປ່ອຍສໍາລັບສະບັບຂອງທ່ານ ເນື່ອງຈາກວ່າມັນລາຍລະອຽດການປ່ຽນແປງ, ຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ທີ່ແນ່ນອນ, ແລະຄໍາເຕືອນທີ່ສໍາຄັນ. ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ CUDA 13, ຕົວຕິດຕັ້ງ Toolkit ບໍ່ລວມເອົາໄດເວີອີກຕໍ່ໄປ. ໄດເວີ NVIDIA ຖືກຕິດຕັ້ງແຍກຕ່າງຫາກ. ຈາກຫນ້າໄດເວີທີ່ສອດຄ້ອງກັນ.

ການຕິດຕັ້ງງຽບ ແລະການເລືອກອົງປະກອບ

ຖ້າ​ຫາກ​ວ່າ​ທ່ານ​ຕ້ອງ​ການ​ທີ່​ຈະ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ຢ່າງ​ງຽບໆ, ຜູ້​ຕິດ​ຕັ້ງ​ຍອມ​ຮັບ​ຮູບ​ແບບ​ການ​ໂຕ້​ຕອບ​ຫນ້ອຍ​ທີ່​ມີ​ທາງ​ເລືອກ -s ແລະ​ອະ​ນຸ​ຍາດ​ໃຫ້ ເລືອກຊຸດຍ່ອຍສະເພາະ ໂດຍຊື່ແທນທີ່ຈະຕິດຕັ້ງທຸກຢ່າງ. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງສາມາດປ້ອງກັນການເລີ່ມຕົ້ນໃຫມ່ອັດຕະໂນມັດດ້ວຍ -n. granularity ນີ້ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການປັບແຕ່ງສະພາບແວດລ້ອມການກໍ່ສ້າງແລະຫຼຸດຜ່ອນຮອຍຕີນຂອງທ່ານ.

ໃນບັນດາຊຸດຍ່ອຍປົກກະຕິທີ່ເຈົ້າຈະພົບເຫັນລາຍການເຊັ່ນ: nvcc, cudart, cuBLAS, cuFFT, cuRAND, cuSOLVER, cuSPARSENsight Compute, Nsight Systems, Visual Studio integration, NVRTC, NVTX, NVJitLink, demanglers, ແລະເຄື່ອງໃຊ້ຕ່າງໆເຊັ່ນ cuobjdump ຫຼື nvdisasm. ຖ້າ​ຫາກ​ວ່າ​ທ່ານ​ຈະ​ສັງ​ລວມ​ແລະ profile​, ເລືອກເຄື່ອງມື Nsightຖ້າທ່ານພຽງແຕ່ແລ່ນມັນ, runtime ອາດຈະພຽງພໍ.

ສະກັດຕົວຕິດຕັ້ງແລະທົບທວນເນື້ອໃນ

ສໍາລັບການກວດສອບຫຼືການຫຸ້ມຫໍ່ຂອງບໍລິສັດ, ການຕິດຕັ້ງທີ່ສົມບູນສາມາດຖືກສະກັດອອກໂດຍໃຊ້ເຄື່ອງມືສະຫນັບສະຫນູນ LZMA ເຊັ່ນ 7-Zip ຫຼື WinZip. ເຈົ້າຈະພົບເຫັນຕົ້ນໄມ້ CUDAToolkit ແລະໂມດູນ ໄຟລ໌ການເຊື່ອມໂຍງ Visual Studio ແມ່ນຖືກຈັດໃສ່ໃນໂຟນເດີແຍກຕ່າງຫາກ. ໄຟລ໌ .dll ແລະ .nvi ໃນໂຟນເດີເຫຼົ່ານັ້ນບໍ່ແມ່ນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງເນື້ອຫາທີ່ສາມາດຕິດຕັ້ງໄດ້ເອງ.

ຕິດຕັ້ງ CUDA ໃນ Windows ດ້ວຍ Conda

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຈັດການສະພາບແວດລ້ອມດ້ວຍ Conda, NVIDIA ເຜີຍແຜ່ແພັກເກດຢູ່ anaconda.org/nvidia. ການຕິດຕັ້ງພື້ນຖານຂອງ Toolkit ມັນເຮັດໄດ້ດ້ວຍຄໍາສັ່ງດຽວ, `conda install`, ແລະທ່ານຍັງສາມາດແກ້ໄຂສະບັບທີ່ຜ່ານມາໂດຍການເພີ່ມແທັກ `release`, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ເພື່ອລັອກໃນສະບັບ 11.3.1. ຖອນການຕິດຕັ້ງ ມັນເປັນພຽງແຕ່ໂດຍກົງ.

ຕິດຕັ້ງ CUDA ຜ່ານ pip (ລໍ້)

NVIDIA ສະເຫນີລໍ້ Python ສຸມໃສ່ການແລ່ນ CUDA ສໍາລັບ Windows. ພວກເຂົາເຈົ້າມີຈຸດປະສົງຕົ້ນຕໍສໍາລັບການ ໃຊ້ CUDA ກັບ Python ແລະພວກມັນບໍ່ລວມເອົາເຄື່ອງມືພັດທະນາອັນເຕັມທີ່. ທໍາອິດ, ຕິດຕັ້ງ nvidia-pyindex ເພື່ອໃຫ້ pip ຮູ້ຈັກດັດຊະນີ NVIDIA NGC, ແລະໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າທ່ານມີ pip ແລະ setuptools ປັບປຸງເພື່ອຫຼີກເວັ້ນຄວາມຜິດພາດ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຕິດຕັ້ງ metapackages ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ, ເຊັ່ນ: nvidia-cuda-runtime-cu12 ຫຼື nvidia-cublas-cu12.

ແພັກເກດເມຕາແພັກເກັດເຫຼົ່ານີ້ແນເປົ້າໝາຍໃສ່ຊຸດສະເພາະເຊັ່ນ: nvidia-cublas-cu129, nvidia-cuda-nvrtc-cu129, nvidia-npp-cu129, ແລະອື່ນໆ. ຈື່ໄວ້ວ່າສະພາບແວດລ້ອມໄດ້ຖືກຄຸ້ມຄອງໂດຍ pip.ຖ້າທ່ານຕ້ອງການໃຊ້ CUDA ຢູ່ນອກ virtualenv, ທ່ານຈະຕ້ອງປັບເສັ້ນທາງແລະຕົວແປຂອງລະບົບເພື່ອເຊື່ອມຕໍ່ຢ່າງຖືກຕ້ອງ.

ຢືນຢັນການຕິດຕັ້ງໃນ Windows

ເປີດຄໍາສັ່ງແລະດໍາເນີນການ nvcc -V ເພື່ອຢືນຢັນສະບັບທີ່ຕິດຕັ້ງ. ໂຄນຕົວຢ່າງ CUDA ດາວໂຫລດຕົວຢ່າງຈາກ GitHub ແລະລວບລວມພວກມັນດ້ວຍ Visual Studio. ແລ່ນ deviceQuery ແລະ bandwidthTest: ຖ້າມີການສື່ສານສົບຜົນສໍາເລັດກັບ GPU, ທ່ານຈະເຫັນອຸປະກອນທີ່ກວດພົບແລະ ຜ່ານການສອບເສັງ ບໍ່ມີຂໍ້ຜິດພາດ. ຖ້າ deviceQuery ບໍ່ພົບອຸປະກອນ, ໃຫ້ກວດເບິ່ງໄດເວີແລະ GPU ເຫັນໄດ້ໃນລະບົບ.

WSL ດ້ວຍການເລັ່ງ CUDA

Windows 11 ແລະລຸ້ນຫຼ້າສຸດຂອງ Windows 10 ຮອງຮັບການແລ່ນກອບ ML ທີ່ມີເລັ່ງ CUDA ແລະເຄື່ອງມືພາຍໃນ WSL, ລວມທັງ PyTorch, TensorFlow ແລະ Docker ການນໍາໃຊ້ NVIDIA Container Toolkit, ທໍາອິດຕິດຕັ້ງໄດເວີທີ່ເປີດໃຊ້ CUDA ໃນ WSL, ຫຼັງຈາກນັ້ນເປີດໃຊ້ WSL ແລະຕິດຕັ້ງການແຈກຢາຍ glibc ເຊັ່ນ Ubuntu ຫຼື Debian.

ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າທ່ານມີແກ່ນ WSL ທີ່ຖືກປັບປຸງ (ຂັ້ນຕ່ໍາ 5.10.43.3). ກວດເບິ່ງມັນອອກກັບ ໃຊ້ `wsl cat /proc/version` ຈາກ PowerShell. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ປະຕິບັດຕາມຄູ່ມືຜູ້ໃຊ້ CUDA ໃນ WSL ເພື່ອຕິດຕັ້ງຫ້ອງສະຫມຸດແລະກ່ອງບັນຈຸແລະເລີ່ມດໍາເນີນການ Linux workflows ຂອງທ່ານໃນ Windows ໂດຍບໍ່ຕ້ອງອອກຈາກສະພາບແວດລ້ອມຂອງທ່ານ.

ຖອນການຕິດຕັ້ງ CUDA ໃນ Windows

ຫຼັງ​ຈາກ​ການ​ຕິດ​ຕັ້ງ CUDA ໃນ Windows​, ທ່ານ​ຕ້ອງ​ການ​ທີ່​ຈະ​ກັບ​ຄືນ​ໄປ​ບ່ອນ​ສະ​ບັບ​ຜ່ານ​ມາ​? ທຸກແພັກເກັດຍ່ອຍສາມາດກັບຄືນໄດ້. ຖອນການຕິດຕັ້ງຈາກແຜງຄວບຄຸມ ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ໂຄງ​ການ​ແລະ​ຄຸນ​ສົມ​ບັດ​. ຖ້າທ່ານຈັດການຊຸດເຄື່ອງມືດ້ວຍ Conda ຫຼື pip, ໃຫ້ໃຊ້ກົນໄກການຖອນການຕິດຕັ້ງຂອງຜູ້ຈັດການແຕ່ລະຄົນເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການປະຖິ້ມສິ່ງທີ່ເຫຼືອຂອງແພັກເກັດ.

ບັນທຶກຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງລຸ້ນ

CUDA 11.8 ເປັນການປ່ອຍທີ່ນິຍົມຫຼາຍເນື່ອງຈາກຄວາມຫມັ້ນຄົງແລະການສະຫນັບສະຫນູນລະບົບນິເວດຂອງມັນ. ຄວາມຕ້ອງການປົກກະຕິ ສໍາລັບ 11.8: GPU ທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການຄອມພິວເຕີ້ 3.0 ຫຼືສູງກວ່າ, 64-bit, ຢ່າງຫນ້ອຍ 8 GB ຂອງ RAM ແລະຢ່າງຫນ້ອຍ 4 GB ຂອງຫນ່ວຍຄວາມຈໍາ GPU. ໃນ Linux, ມັນປະສົມປະສານໄດ້ດີກັບການແຈກຢາຍເຊັ່ນ Ubuntu 18.04/20.04, RHEL/CentOS 7/8, ແລະອື່ນໆ.

CUDA 12.x ແນະນຳການປັບປຸງເວລາແລ່ນ ແລະຫ້ອງສະໝຸດ ແລະຊຸກຍູ້ການຂຶ້ນກັບ ຄົນ​ຂັບ​ຫລ້າ​ສຸດ​CUDA 13 ແຍກໄດເວີຢ່າງຖາວອນຈາກຕົວຕິດຕັ້ງຊຸດເຄື່ອງມື: ຈື່ຈໍາຕິດຕັ້ງໄດເວີດ້ວຍຕົວທ່ານເອງ. ຄວາມກະຈ່າງແຈ້ງທີ່ ສຳ ຄັນCUDA ແມ່ນເຕັກໂນໂລຊີ NVIDIA ແລະຕ້ອງການ NVIDIA GPUs; ຖ້າເຈົ້າເຫັນບ່ອນໃດກໍໄດ້ທີ່ມັນເຂົ້າກັນໄດ້ກັບ AMD GPUs, ນັ້ນບໍ່ຖືກຕ້ອງສຳລັບ CUDA stack.

ການຕິດຕັ້ງ CUDA ໃນ Windows: ແກ້ໄຂບັນຫາທົ່ວໄປ

• ຕົວຕິດຕັ້ງລົ້ມເຫລວ ຫຼືເຮັດວຽກບໍ່ສຳເລັດ.ກວດເບິ່ງບັນທຶກຂອງຕົວຕິດຕັ້ງ ແລະກວດສອບການອະນຸຍາດຕ້ານໄວຣັສ, ພື້ນທີ່ດິສກ໌, ແລະການອະນຸຍາດຂອງຜູ້ເບິ່ງແຍງລະບົບຂອງທ່ານ. ລອງໃຫມ່ດ້ວຍຕົວຕິດຕັ້ງເຕັມຖ້າເຄືອຂ່າຍບໍ່ສະຖຽນ, ຫຼືຢູ່ໃນໂໝດງຽບຖ້າມີ UI ຂັດກັນ.
• deviceQuery ບໍ່ກວດພົບ GPUກວດເບິ່ງວ່າໄດເວີແມ່ນຖືກຕ້ອງ, GPU ເຮັດວຽກຢູ່, ແລະແອັບຯກໍາລັງໃຊ້ dGPU. ອັບເດດໄດເວີ ແລະຕິດຕັ້ງຊຸດເຄື່ອງມືຄືນໃໝ່ຖ້າຈໍາເປັນ.
• ການຂັດແຍ້ງກັບຮ້ານຂາຍປຶ້ມຖ້າທ່ານມີຊຸດເຄື່ອງມືຫຼາຍອັນ, ໃຫ້ກວດສອບ CUDA_PATH ແລະ PATH. ໃນ Python, ໃຫ້ກວດເບິ່ງວ່າລຸ້ນ PyTorch ຫຼື TensorFlow ແລະການຕັ້ງຄ່າຂອງພວກມັນເຂົ້າກັນໄດ້ກັບລຸ້ນ CUDA/cuDNN ຂອງທ່ານ.
• Visual Studio ບໍ່ໄດ້ລວບລວມ .cuເພີ່ມການປັບແຕ່ງ CUDA Build ກັບໂຄງການຂອງທ່ານແລະຫມາຍໄຟລ໌ .cu ເປັນ CUDA C/C++. ກວດສອບວ່າ MSVC ເຂົ້າກັນໄດ້ກັບຊຸດເຄື່ອງມືຂອງເຈົ້າ.

ເຄື່ອງມື, ຕົວຢ່າງ ແລະເອກະສານ

ນອກເຫນືອໄປຈາກ nvcc ແລະຫ້ອງສະຫມຸດ, ເຄື່ອງມືສໍາລັບການຕິດຕັ້ງ CUDA ໃນ Windows ປະກອບມີໂປຣໄຟລ໌ແລະການວິເຄາະເຊັ່ນ Nsight Systems ແລະ Nsight Compute, ແລະເອກະສານ HTML / PDF ສໍາລັບພາສາ CUDA C++ ແລະ. ການປະຕິບັດທີ່ດີກວ່າຕົວຢ່າງທີ່ເປັນທາງການແມ່ນຢູ່ໃນ GitHub ແລະເປັນພື້ນຖານທີ່ດີເລີດສໍາລັບການກວດສອບໄດເວີ, ການປະຕິບັດຫນ່ວຍຄວາມຈໍາ, ແລະຕົວປະມວນຜົນຫຼາຍ.

ເມື່ອໃຊ້ Conda ຫຼື pip ທຽບກັບຕົວຕິດຕັ້ງຄລາສສິກ

Conda ແລະ pip ແມ່ນເຫມາະສົມທີ່ສຸດໃນເວລາທີ່ຈຸດສຸມຂອງທ່ານແມ່ນຢູ່ໃນການເຮັດວຽກຂອງກອບ ML ທີ່ມີແພັກເກັດການເພິ່ງພາອາໄສທີ່ສອດຄ່ອງກັບສະບັບ CUDA ສະເພາະ. ຂໍ້ໄດ້ປຽບຄວາມໂດດດ່ຽວຂອງສະພາບແວດລ້ອມແລະ friction ຫນ້ອຍ. ຂໍ້ເສຍ: ສໍາລັບການພັດທະນາ C ++ ພື້ນເມືອງຫຼືການເຊື່ອມໂຍງຢ່າງເຕັມທີ່ກັບ VS, ເຄື່ອງມືຕິດຕັ້ງແບບຄລາສສິກສະເຫນີ ເຄື່ອງມືທັງ ໝົດ ແລະປະສົບການທີ່ສົມບູນແບບທີ່ສຸດ.

FAQ ດ່ວນ

• ຂ້ອຍຈະຮູ້ໄດ້ແນວໃດວ່າ GPU ຂອງຂ້ອຍເຂົ້າກັນໄດ້ກັບ CUDA? ເປີດ Device Manager, ໄປທີ່ Display adapters, ແລະກວດເບິ່ງຕົວແບບ; ປຽບທຽບມັນກັບບັນຊີລາຍຊື່ທີ່ເປັນທາງການຂອງ NVIDIA ຂອງ CUDA GPUs. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງສາມາດດໍາເນີນການ nvidia-smi ແລະຢືນຢັນວ່າ GPU ຂອງທ່ານປະກົດຂຶ້ນ.
• ຂ້ອຍສາມາດຝຶກອົບຮົມໂດຍບໍ່ມີ CUDA ໄດ້ບໍ? ແມ່ນແລ້ວ, ມັນຈະເຮັດວຽກຢູ່ໃນ CPU, ແຕ່ມັນຈະຊ້າກວ່າ. ເພື່ອໃຊ້ GPU ກັບ PyTorch ຫຼື TensorFlow ໃນ Windows, ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າທ່ານຕິດຕັ້ງ ການກໍ່ສ້າງເຂົ້າກັນໄດ້ ກັບລຸ້ນ CUDA ຂອງທ່ານ ຫຼືໃຊ້ WSL ກັບ NVIDIA containers.
• ສະເພາະລຸ້ນເກົ່າບາງເຄື່ອງມືຕ້ອງການການປະສົມເຊັ່ນ CUDA 10.1 ກັບ cuDNN 7.6.4. ໃນກໍລະນີດັ່ງກ່າວ, ຕິດຕັ້ງສະບັບທີ່ແນ່ນອນເຫຼົ່ານັ້ນແລະວາງ DLL ຂອງ cuDNN ໃນໂຟນເດີຖັງຂອງຊຸດເຄື່ອງມືທີ່ສອດຄ້ອງກັນ, ຫຼີກເວັ້ນການມີ cuDNNs ຫຼາຍອັນໃນເວລາດຽວກັນ.

ຖ້າທ່ານກໍາລັງຊອກຫາການຕິດຕັ້ງ CUDA ໃນ Windows ແລະເລັ່ງການເຮັດວຽກຂອງທ່ານດ້ວຍຄໍາແນະນໍາທີ່ສົມບູນ, ຂັ້ນຕອນແລະຄໍາແນະນໍາຂ້າງເທິງຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຮັດທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງ. ມັນເຫມາະກັບຖົງມື. ຈາກ​ການ​ກໍ່​ສ້າງ​ຄັ້ງ​ທໍາ​ອິດ​.