പിശകുകളില്ലാതെ വിൻഡോസിൽ CUDA എങ്ങനെ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാം: ഡെവലപ്പർമാർക്കും സ്രഷ്ടാക്കൾക്കും വേണ്ടിയുള്ള ഒരു ഗൈഡ്.

വിൻഡോസിൽ CUDA ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നു ഓരോ ഘട്ടത്തിലും എവിടെ തുടങ്ങണമെന്നും എന്ത് പരിശോധിക്കണമെന്നും നിങ്ങൾക്കറിയാമെങ്കിൽ അതൊരു തലവേദനയാകണമെന്നില്ല. ഈ ലേഖനത്തിൽ ഞാൻ നിങ്ങളെ പ്രായോഗികമായ രീതിയിൽ നയിക്കും., ടൂൾകിറ്റ് ആദ്യമായി നിങ്ങളുടെ കമ്പ്യൂട്ടറിൽ മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിന്, അനുയോജ്യത, ഇൻസ്റ്റാളേഷൻ, സ്ഥിരീകരണം, പൊതുവായ ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ് എന്നിവയുടെ എല്ലാ സൂക്ഷ്മതകളോടും കൂടി.

വിൻഡോസിലെ ക്ലാസിക് ടൂൾകിറ്റ് ഇൻസ്റ്റാളേഷൻ കവർ ചെയ്യുന്നതിനു പുറമേ, WSL-നൊപ്പം CUDA എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം, കോണ്ട അല്ലെങ്കിൽ പിപ്പ് ഉപയോഗിച്ച് അത് എങ്ങനെ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാം, വിഷ്വൽ സ്റ്റുഡിയോ ഉപയോഗിച്ച് ഉദാഹരണങ്ങൾ സമാഹരിക്കുക, വിൻഡോസിലെ വ്യത്യസ്ത NVIDIA ഡ്രൈവർ മോഡലുകൾ മനസ്സിലാക്കുക എന്നിവയും നിങ്ങൾ കാണും. വിവരങ്ങൾ ഏകീകൃതവും കാലികവുമാണ്. ഹൈബ്രിഡ് AMD iGPU + NVIDIA dGPU GPU ഉള്ള ലാപ്‌ടോപ്പ് പോലെ, നിങ്ങൾക്ക് സംഭവിച്ചേക്കാവുന്ന ഔദ്യോഗിക ഗൈഡുകളെയും യഥാർത്ഥ ജീവിത സാഹചര്യങ്ങളെയും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത്.

CUDA എന്താണ്, വിൻഡോസിൽ അത് എന്താണ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നത്?

CUDA ഇത് NVIDIA യുടെ പാരലൽ പ്രോഗ്രാമിംഗ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമും മോഡലുമാണ് അനുവദിക്കുന്നത് GPU ഉപയോഗിച്ച് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ത്വരിതപ്പെടുത്തുകAI, ഡാറ്റ സയൻസ് മുതൽ സിമുലേഷനുകളും ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗും വരെ. പ്രായോഗിക തലത്തിൽ, വിൻഡോസിൽ CUDA ടൂൾകിറ്റ് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നത് നിങ്ങൾക്ക് nvcc കംപൈലർ, റൺടൈം, cuBLAS, cuFFT, cuRAND, cuSOLVER തുടങ്ങിയ ലൈബ്രറികൾ, ഡീബഗ്ഗിംഗ്, പ്രൊഫൈലിംഗ് ടൂളുകൾ, കംപൈൽ ചെയ്യാൻ തയ്യാറായ ഉദാഹരണങ്ങൾ എന്നിവ നൽകുന്നു.

CUDA ഡിസൈൻ ഒരേ ആപ്ലിക്കേഷനിൽ CPU, GPU എന്നിവ എളുപ്പത്തിൽ മിക്സ് ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നു: ഭാഗങ്ങൾ പ്രോസസ്സറിലെ സീരിയലുകൾ കൂടാതെ GPU-യിലെ സമാന്തര വിഭാഗങ്ങളും, നൂറുകണക്കിന് അല്ലെങ്കിൽ ആയിരക്കണക്കിന് ത്രെഡുകൾ സമാന്തരമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. പങ്കിട്ട ഓൺ-ചിപ്പ് മെമ്മറിയും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ലൈബ്രറികളും കാരണം, പ്രകടനത്തിലെ കുതിപ്പ് തീവ്രമായ ലോഡുകളിൽ ഇത് സാധാരണയായി ശ്രദ്ധേയമാണ്.

വിൻഡോസിലെ സിസ്റ്റം, കംപൈലർ അനുയോജ്യത

ഇൻസ്റ്റാളർ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, അനുയോജ്യത പരിശോധിക്കുന്നത് നല്ലതാണ്. അനുയോജ്യമായ വിൻഡോസ് ടൂൾകിറ്റിന്റെ സമീപകാല പതിപ്പുകളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു: Windows 11 24H2, 23H2, 22H2-SV2; Windows 10 22H2; Windows Server 2022, 2025 എന്നിവ.

കംപൈലറുകളിൽ, സാധാരണ പിന്തുണയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നവ വിഷ്വൽ സ്റ്റുഡിയോ 2022 17.x ഉള്ള MSVC 193x വിഷ്വൽ സ്റ്റുഡിയോ 2019 16.x ഉള്ള MSVC 192x, C++11, C++14, C++17, C++20 എന്നീ ഭാഷാഭേദങ്ങൾ (പതിപ്പ് അനുസരിച്ച്) എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. CUDA 11.1-ൽ വിഷ്വൽ സ്റ്റുഡിയോ 2015 ഒഴിവാക്കി; VS 2017 12.5-ൽ ഒഴിവാക്കി, 13.0-ൽ നീക്കം ചെയ്തു. നിങ്ങളുടെ പതിപ്പിന്റെ കൃത്യമായ മാട്രിക്സ് പരിശോധിക്കുക ഭയപ്പെടുത്താതിരിക്കാൻ.

ലെഗസി പ്രോജക്റ്റുകൾക്ക് പ്രധാനമാണ്: CUDA 12.0 മുതൽ, 32-ബിറ്റ് കംപൈലേഷൻ നീക്കം ചെയ്യപ്പെടുന്നു, കൂടാതെ x64 സിസ്റ്റങ്ങളിൽ 32-ബിറ്റ് x86 ബൈനറികളുടെ എക്സിക്യൂഷൻ പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു ഡ്രൈവർ, ക്വാർട്ട്, ഗണിതം അഡാ ആർക്കിടെക്ചർ വരെയുള്ള ജിഫോഴ്‌സ് ജിപിയുകളിൽ; ഹോപ്പർ ഇനി 32 ബിറ്റുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നില്ല.

വിൻഡോസിൽ ടൂൾകിറ്റ് തിരഞ്ഞെടുത്ത് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക

NVIDIA CUDA യുടെ ഔദ്യോഗിക വെബ്സൈറ്റിൽ നിന്ന് ഇൻസ്റ്റാളർ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുക. നിങ്ങൾക്ക് നെറ്റ്‌വർക്ക് ഇൻസ്റ്റാളർ തിരഞ്ഞെടുക്കാം (ബാക്കിയുള്ളവയ്ക്ക് ഇന്റർനെറ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ഡൗൺലോഡ്) അല്ലെങ്കിൽ പൂർണ്ണ ഇൻസ്റ്റാളർ (എല്ലാം ഒരൊറ്റ പാക്കേജിൽ, ഉപയോഗപ്രദമാണ് നെറ്റ്‌വർക്ക് ഇല്ലാത്ത മെഷീനുകൾ അല്ലെങ്കിൽ എന്റർപ്രൈസ് വിന്യാസങ്ങൾ). ഡൗൺലോഡ് ചെയ്‌തതിനുശേഷം, അഴിമതി ഒഴിവാക്കാൻ ചെക്ക്‌സം (ഉദാ. MD5) ഉപയോഗിച്ച് സമഗ്രത പരിശോധിക്കുക.

ഗ്രാഫിക്കൽ ഇൻസ്റ്റാളർ പ്രവർത്തിപ്പിച്ച് സ്ക്രീനിലെ ഘട്ടങ്ങൾ പാലിക്കുക. നിങ്ങളുടെ പതിപ്പിനായുള്ള റിലീസ് കുറിപ്പുകൾ വായിക്കുക. കാരണം അത് മാറ്റങ്ങൾ, കൃത്യമായ അനുയോജ്യതകൾ, നിർണായക മുന്നറിയിപ്പുകൾ എന്നിവ വിശദമായി പ്രതിപാദിക്കുന്നു. CUDA 13 മുതൽ, ടൂൾകിറ്റ് ഇൻസ്റ്റാളറിൽ ഡ്രൈവർ ഉൾപ്പെടുന്നില്ല. NVIDIA ഡ്രൈവർ പ്രത്യേകം ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. അനുബന്ധ ഡ്രൈവർ പേജിൽ നിന്ന്.

നിശബ്ദ ഇൻസ്റ്റാളേഷനും ഘടക തിരഞ്ഞെടുപ്പും

നിശബ്ദമായി വിന്യസിക്കണമെങ്കിൽ, ഇൻസ്റ്റാളർ -s ഓപ്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ഇന്റർഫേസ്-ലെസ് മോഡ് സ്വീകരിക്കുകയും അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു നിർദ്ദിഷ്ട ഉപപാക്കേജുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക എല്ലാം ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നതിന് പകരം പേര് ഉപയോഗിച്ച് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക. -n ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഓട്ടോമാറ്റിക് റീസ്റ്റാർട്ടുകൾ തടയാനും കഴിയും. ബിൽഡ് എൻവയോൺമെന്റുകൾ ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കുന്നതിനും നിങ്ങളുടെ കാൽപ്പാടുകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിനും ഈ ഗ്രാനുലാരിറ്റി ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

സാധാരണ ഉപപാക്കേജുകളിൽ നിങ്ങൾക്ക് ഇതുപോലുള്ള ഇനങ്ങൾ കണ്ടെത്താനാകും nvcc, cudart, cuBLAS, cuFFT, cuRAND, cuSOLVER, cuSPARSENsight Compute, Nsight Systems, Visual Studio ഇന്റഗ്രേഷൻ, NVRTC, NVTX, NVJitLink, demanglers, cuobjdump അല്ലെങ്കിൽ nvdisasm പോലുള്ള യൂട്ടിലിറ്റികൾ. നിങ്ങൾ കംപൈൽ ചെയ്ത് പ്രൊഫൈൽ ചെയ്യാൻ പോകുകയാണെങ്കിൽ, Nsight ടൂളുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുകനിങ്ങൾ അത് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക മാത്രമാണെങ്കിൽ, റൺടൈം മതിയാകും.

ഇൻസ്റ്റാളർ എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്ത് ഉള്ളടക്കങ്ങൾ അവലോകനം ചെയ്യുക.

ഓഡിറ്റിംഗിനോ കോർപ്പറേറ്റ് പാക്കേജിംഗിനോ വേണ്ടി, 7-Zip അല്ലെങ്കിൽ WinZip പോലുള്ള LZMA- പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് പൂർണ്ണമായ ഇൻസ്റ്റാളർ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയും. നിങ്ങൾക്ക് CUDAToolkit ട്രീയും മൊഡ്യൂളുകളും കാണാം. വിഷ്വൽ സ്റ്റുഡിയോ ഇന്റഗ്രേഷൻ ഫയലുകൾ വെവ്വേറെ ഫോൾഡറുകളിലാണ് സ്ഥാപിച്ചിരിക്കുന്നത്. ആ ഫോൾഡറുകളിലെ .dll, .nvi ഫയലുകൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാവുന്ന ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ തന്നെ ഭാഗമല്ല.

കോണ്ട ഉപയോഗിച്ച് വിൻഡോസിൽ CUDA ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക

കോണ്ട ഉപയോഗിച്ച് പരിസ്ഥിതി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, NVIDIA anaconda.org/nvidia എന്ന വെബ്സൈറ്റിൽ പാക്കേജുകൾ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നു. ടൂൾകിറ്റിന്റെ അടിസ്ഥാന ഇൻസ്റ്റാളേഷൻ `conda install` എന്ന ഒറ്റ കമാൻഡ് ഉപയോഗിച്ചാണ് ഇത് ചെയ്യുന്നത്, കൂടാതെ `release` ടാഗ് ചേർത്ത് മുൻ പതിപ്പുകൾ പരിഹരിക്കാനും കഴിയും, ഉദാഹരണത്തിന്, പതിപ്പ് 11.3.1 ലോക്ക് ചെയ്യാൻ. അൺ‌ഇൻ‌സ്റ്റാൾ‌ ചെയ്യുക അത് അത്രയും നേരിട്ടുള്ളതാണ്.

പൈപ്പ് (ചക്രങ്ങൾ) വഴി CUDA ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക

വിൻഡോസിനായി CUDA റൺടൈമിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചുള്ള പൈത്തൺ വീലുകൾ NVIDIA വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. അവ പ്രാഥമികമായി ഉദ്ദേശിച്ചിരിക്കുന്നത് പൈത്തണിനൊപ്പം CUDA ഉപയോഗിക്കുന്നു കൂടാതെ അവയിൽ പൂർണ്ണമായ വികസന ഉപകരണങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ല. ആദ്യം, പിപ്പിന് എൻവിഡിയ എൻ‌ജി‌സി സൂചിക അറിയുന്നതിനായി എൻ‌വിഡിയ-പൈഇൻ‌ഡെക്സ് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക, കൂടാതെ പിശകുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ പിപ്പും സജ്ജീകരണ ഉപകരണങ്ങളും അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. പിന്നെ മെറ്റാപാക്കേജുകൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക. നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ളത്, ഉദാഹരണത്തിന് nvidia-cuda-runtime-cu12 അല്ലെങ്കിൽ nvidia-cublas-cu12.

ഈ മെറ്റാപാക്കേജുകൾ nvidia-cublas-cu129, nvidia-cuda-nvrtc-cu129, nvidia-npp-cu129 തുടങ്ങിയ പ്രത്യേക പാക്കേജുകളെ ലക്ഷ്യം വയ്ക്കുന്നു. പരിസ്ഥിതി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് പൈപ്പാണെന്ന് ഓർമ്മിക്കുക.virtualenv-യ്ക്ക് പുറത്ത് CUDA ഉപയോഗിക്കണമെങ്കിൽ, ശരിയായി ലിങ്ക് ചെയ്യുന്നതിനായി സിസ്റ്റം പാത്തുകളും വേരിയബിളുകളും ക്രമീകരിക്കേണ്ടതുണ്ട്.

വിൻഡോസിലെ ഇൻസ്റ്റാളേഷൻ പരിശോധിക്കുക

ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്ത പതിപ്പ് സ്ഥിരീകരിക്കുന്നതിന് ഒരു കമാൻഡ് പ്രോംപ്റ്റ് തുറന്ന് nvcc -V പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക. CUDA സാമ്പിളുകൾ ക്ലോൺ ചെയ്യുക GitHub-ൽ നിന്ന് ഉദാഹരണങ്ങൾ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്ത് Visual Studio ഉപയോഗിച്ച് കംപൈൽ ചെയ്യുക. deviceQuery, bandwidthTest എന്നിവ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക: GPU-മായി വിജയകരമായ ആശയവിനിമയം നടന്നാൽ, ഉപകരണം കണ്ടെത്തിയതായി നിങ്ങൾ കാണും, കൂടാതെ പരീക്ഷകളിൽ വിജയിക്കുന്നു പിശകുകളൊന്നുമില്ല. deviceQuery ഉപകരണങ്ങൾ കണ്ടെത്തിയില്ലെങ്കിൽ, ഡ്രൈവർ പരിശോധിക്കുക, സിസ്റ്റത്തിൽ GPU ദൃശ്യമാണോ എന്ന് പരിശോധിക്കുക.

CUDA ആക്സിലറേഷനോടുകൂടിയ WSL

Windows 11 ഉം Windows 10 ന്റെ ഏറ്റവും പുതിയ പതിപ്പുകളും WSL-നുള്ളിൽ CUDA-ത്വരിതപ്പെടുത്തിയ ML ഫ്രെയിംവർക്കുകളും ടൂളുകളും പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, അവയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു പൈടോർച്ച്, ടെൻസർഫ്ലോ, ഡോക്കർ NVIDIA കണ്ടെയ്നർ ടൂൾകിറ്റ് ഉപയോഗിച്ച്, ആദ്യം WSL-ൽ CUDA- പ്രാപ്തമാക്കിയ ഡ്രൈവർ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക, തുടർന്ന് WSL പ്രാപ്തമാക്കി ഉബുണ്ടു അല്ലെങ്കിൽ ഡെബിയൻ പോലുള്ള ഒരു glibc വിതരണം ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക.

നിങ്ങൾക്ക് അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്ത ഒരു WSL കേർണൽ ഉണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക (കുറഞ്ഞത് 5.10.43.3). ഇത് ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിക്കുക പവർഷെല്ലിൽ നിന്ന് `wsl cat /proc/version` ഉപയോഗിക്കുക. തുടർന്ന് ലൈബ്രറികളും കണ്ടെയ്‌നറുകളും ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നതിന് WSL-ലെ CUDA ഉപയോക്തൃ ഗൈഡ് പിന്തുടരുക, നിങ്ങളുടെ പരിസ്ഥിതി വിട്ടുപോകാതെ തന്നെ Windows-ൽ Linux വർക്ക്ഫ്ലോകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ ആരംഭിക്കുക.

വിൻഡോസിൽ CUDA അൺഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക

വിൻഡോസിൽ CUDA ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തതിനുശേഷം, മുമ്പത്തെ പതിപ്പിലേക്ക് മടങ്ങണോ? എല്ലാ ഉപപാക്കേജുകളും തിരികെ ലഭിക്കാൻ കഴിയും. നിയന്ത്രണ പാനലിൽ നിന്ന് അൺഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക പ്രോഗ്രാമുകളും സവിശേഷതകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിങ്ങൾ ടൂൾകിറ്റ് കോണ്ട അല്ലെങ്കിൽ പൈപ്പ് ഉപയോഗിച്ചാണ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതെങ്കിൽ, പാക്കേജ് അവശിഷ്ടങ്ങൾ അവശേഷിപ്പിക്കാതിരിക്കാൻ ഓരോ മാനേജരുടെയും അൺഇൻസ്റ്റാളേഷൻ സംവിധാനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക.

പതിപ്പ് അനുയോജ്യതാ കുറിപ്പുകൾ

സ്ഥിരതയും ആവാസവ്യവസ്ഥയുടെ പിന്തുണയും കാരണം CUDA 11.8 വളരെ ജനപ്രിയമായ ഒരു റിലീസായിരുന്നു. സാധാരണ ആവശ്യകതകൾ 11.8 ന്: കമ്പ്യൂട്ട് കപ്പാസിറ്റി 3.0 അല്ലെങ്കിൽ ഉയർന്നത് ഉള്ള GPU, 64-ബിറ്റ്, കുറഞ്ഞത് 8 GB RAM, കുറഞ്ഞത് 4 GB GPU മെമ്മറി. ലിനക്സിൽ, ഇത് Ubuntu 18.04/20.04, RHEL/CentOS 7/8, തുടങ്ങിയ വിതരണങ്ങളുമായി നന്നായി സംയോജിക്കുന്നു.

CUDA 12.x റൺടൈമും ലൈബ്രറി മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളും അവതരിപ്പിക്കുകയും ആശ്രിതത്വങ്ങളെ മുന്നോട്ട് നയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു ഏറ്റവും പുതിയ ഡ്രൈവറുകൾCUDA 13 ഡ്രൈവറെ ടൂൾകിറ്റ് ഇൻസ്റ്റാളറിൽ നിന്ന് ശാശ്വതമായി വേർതിരിക്കുന്നു: ഡ്രൈവർ സ്വയം ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാൻ ഓർമ്മിക്കുക. പ്രധാന വ്യക്തതCUDA എന്നത് NVIDIA സാങ്കേതികവിദ്യയാണ്, NVIDIA GPU-കൾ ആവശ്യമാണ്; AMD GPU-കളുമായി ഇത് പൊരുത്തപ്പെടുന്നതായി നിങ്ങൾ എവിടെയെങ്കിലും കണ്ടാൽ, അത് CUDA സ്റ്റാക്കിന് ശരിയല്ല.

വിൻഡോസിൽ CUDA ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നു: സാധാരണ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നു

• ഇൻസ്റ്റാളർ പരാജയപ്പെടുന്നു അല്ലെങ്കിൽ ജോലി പൂർത്തിയാക്കുന്നില്ല.ഇൻസ്റ്റാളർ ലോഗുകൾ പരിശോധിച്ച് നിങ്ങളുടെ ആന്റിവൈറസ്, ഡിസ്ക് സ്പേസ്, അഡ്മിൻ അനുമതികൾ എന്നിവ പരിശോധിക്കുക. നെറ്റ്‌വർക്ക് അസ്ഥിരമാണെങ്കിൽ പൂർണ്ണ ഇൻസ്റ്റാളർ ഉപയോഗിച്ച് വീണ്ടും ശ്രമിക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ UI വൈരുദ്ധ്യങ്ങളുണ്ടെങ്കിൽ നിശബ്ദ മോഡിലാണെങ്കിൽ ശ്രമിക്കുക.
• deviceQuery GPU കണ്ടെത്തുന്നില്ല.ഡ്രൈവർ ശരിയാണോ എന്നും, GPU സജീവമാണോ എന്നും, ആപ്പ് dGPU ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെന്നും പരിശോധിക്കുക. ആവശ്യമെങ്കിൽ ഡ്രൈവർ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്ത് ടൂൾകിറ്റ് വീണ്ടും ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക.
• പുസ്തകശാലകളുമായുള്ള സംഘർഷങ്ങൾനിങ്ങൾക്ക് ഒന്നിലധികം ടൂൾകിറ്റുകൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, CUDA_PATH, PATH എന്നിവ സാധൂകരിക്കുക. പൈത്തണിൽ, PyTorch അല്ലെങ്കിൽ TensorFlow പതിപ്പുകളും അവയുടെ കോൺഫിഗറേഷനുകളും നിങ്ങളുടെ CUDA/cuDNN പതിപ്പുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കുക.
• വിഷ്വൽ സ്റ്റുഡിയോ .cu കംപൈൽ ചെയ്യുന്നില്ല.നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിലേക്ക് CUDA ബിൽഡ് കസ്റ്റമൈസേഷനുകൾ ചേർത്ത് .cu ഫയലുകൾ CUDA C/C++ എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുക. MSVC നിങ്ങളുടെ ടൂൾകിറ്റുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കുക.

ഉപകരണങ്ങൾ, സാമ്പിളുകൾ, ഡോക്യുമെന്റേഷൻ

nvcc, ലൈബ്രറികൾ എന്നിവയ്ക്ക് പുറമേ, വിൻഡോസിൽ CUDA ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ടൂൾകിറ്റിൽ Nsight Systems, Nsight Compute പോലുള്ള പ്രൊഫൈലുകളും അനലൈസറുകളും, CUDA C++ ഭാഷയ്‌ക്കുള്ള HTML/PDF ഡോക്യുമെന്റേഷനും ഉൾപ്പെടുന്നു. മികച്ച പരിശീലനങ്ങൾഔദ്യോഗിക ഉദാഹരണങ്ങൾ GitHub-ലുണ്ട്, ഡ്രൈവറുകൾ, മെമ്മറി പ്രകടനം, മൾട്ടിപ്രൊസസ്സറുകൾ എന്നിവ സാധൂകരിക്കുന്നതിനുള്ള മികച്ച അടിസ്ഥാനമാണിത്.

ക്ലാസിക് ഇൻസ്റ്റാളറുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ കോണ്ട അല്ലെങ്കിൽ പൈപ്പ് എപ്പോൾ ഉപയോഗിക്കണം

നിർദ്ദിഷ്ട CUDA പതിപ്പുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഡിപൻഡൻസികൾ ഇതിനകം തന്നെ പാക്കേജ് ചെയ്യുന്ന ML ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുമ്പോൾ കോണ്ടയും പൈപ്പും അനുയോജ്യമാണ്. പ്രയോജനംപരിസ്ഥിതി ഒറ്റപ്പെടലും കുറഞ്ഞ ഘർഷണവും. പോരായ്മ: നേറ്റീവ് C++ വികസനത്തിനോ VS-മായി പൂർണ്ണ സംയോജനത്തിനോ, ക്ലാസിക് ടൂൾകിറ്റ് ഇൻസ്റ്റാളർ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നത് എല്ലാ ഉപകരണങ്ങളും ഏറ്റവും പൂർണ്ണമായ അനുഭവവും.

ദ്രുത പതിവ് ചോദ്യങ്ങൾ

• എന്റെ GPU CUDA അനുയോജ്യമാണോ എന്ന് എനിക്ക് എങ്ങനെ അറിയാനാകും? ഡിവൈസ് മാനേജർ തുറന്ന്, ഡിസ്പ്ലേ അഡാപ്റ്ററുകളിലേക്ക് പോയി, മോഡൽ പരിശോധിക്കുക; NVIDIA യുടെ CUDA GPU-കളുടെ ഔദ്യോഗിക പട്ടികയുമായി ഇത് താരതമ്യം ചെയ്യുക. നിങ്ങൾക്ക് nvidia-smi പ്രവർത്തിപ്പിച്ച് അത് സ്ഥിരീകരിക്കാനും കഴിയും. നിങ്ങളുടെ GPU ദൃശ്യമാകുന്നു.
• CUDA ഇല്ലാതെ എനിക്ക് പരിശീലനം നടത്താൻ കഴിയുമോ? അതെ, ഇത് സിപിയുവിൽ പ്രവർത്തിക്കും, പക്ഷേ അത് മന്ദഗതിയിലാകും. വിൻഡോസിൽ പൈടോർച്ച് അല്ലെങ്കിൽ ടെൻസർഫ്ലോയ്‌ക്കൊപ്പം ജിപിയു ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്, നിങ്ങൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നത് ഉറപ്പാക്കുക അനുയോജ്യമായ ബിൽഡുകൾ നിങ്ങളുടെ CUDA പതിപ്പ് ഉപയോഗിച്ച് അല്ലെങ്കിൽ NVIDIA കണ്ടെയ്‌നറുകളിൽ WSL ഉപയോഗിക്കുക.
• നിർദ്ദിഷ്ട പഴയ പതിപ്പുകൾചില ഉപകരണങ്ങൾക്ക് CUDA 10.1, cuDNN 7.6.4 പോലുള്ള കോമ്പിനേഷനുകൾ ആവശ്യമാണ്. അങ്ങനെയെങ്കിൽ, ആ കൃത്യമായ പതിപ്പുകൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്ത് സ്ഥാപിക്കുക cuDNN-ന്റെ DLL അനുബന്ധ ടൂൾകിറ്റിന്റെ ബിൻ ഫോൾഡറിൽ, ഒരേ സമയം ഒന്നിലധികം cuDNN-കൾ ഉണ്ടാകുന്നത് ഒഴിവാക്കുക.

വിൻഡോസിൽ CUDA ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാനും ഒരു പൂർണ്ണ ഗൈഡ് ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ ജോലി വേഗത്തിലാക്കാനും നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, മുകളിലുള്ള ഘട്ടങ്ങളും ശുപാർശകളും എല്ലാം പൂർത്തിയാക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കും. ഇത് ഒരു കയ്യുറ പോലെ യോജിക്കുന്നു. ആദ്യ നിർമ്മാണം മുതൽ.