Kako namestiti CUDA v sistem Windows brez napak: vodnik za razvijalce in ustvarjalce

Namestitev CUDA v sistem Windows Ni nujno, da je to glavobol, če veste, kje začeti in kaj preveriti na vsakem koraku. V tem članku vas bom vodil na praktičen način, z vsemi podrobnostmi o združljivosti, namestitvi, preverjanju in odpravljanju pogostih težav, da zagotovite, da bo komplet orodij v vašem računalniku deloval brezhibno že prvič.

Poleg klasične namestitve kompleta orodij v sistemu Windows boste videli tudi, kako uporabljati CUDA z WSL, ga namestiti s Condo ali Pip, prevajati primere z Visual Studiom in razumeti različne modele gonilnikov NVIDIA v sistemu Windows. Informacije so poenotene in ažurne. Na podlagi uradnih vodnikov in resničnih scenarijev, ki se vam lahko zgodijo, na primer prenosnik s hibridnim AMD iGPU + NVIDIA dGPU GPU.

Kaj je CUDA in kaj ponuja v sistemu Windows?

CUDA To je platforma in model vzporednega programiranja NVIDIA, ki omogoča pospešite aplikacije z grafičnim procesorjemOd umetne inteligence in podatkovne znanosti do simulacij in obdelave slik. Na praktični ravni vam namestitev kompleta orodij CUDA v sistem Windows zagotovi prevajalnik nvcc, izvajalno okolje, knjižnice, kot so cuBLAS, cuFFT, cuRAND in cuSOLVER, orodja za odpravljanje napak in profiliranje ter primere, ki so pripravljeni za prevajanje.

Zasnova CUDA omogoča enostavno mešanje CPU in GPU v isti aplikaciji: deli serijske številke v procesorju in vzporedne dele na grafičnem procesorju, ki zagotavljajo stotine ali tisoče niti, ki tečejo vzporedno. Zahvaljujoč skupnemu pomnilniku na čipu in optimiziranim knjižnicam, skok v zmogljivosti Običajno je opazno pri intenzivnih obremenitvah.

Združljivost sistema in prevajalnika v sistemu Windows

Pred uporabo namestitvenega programa je priporočljivo preveriti združljivost. Združljiv Windows Nedavne različice kompleta orodij vključujejo: Windows 11 24H2, 23H2 in 22H2-SV2; Windows 10 22H2; ter Windows Server 2022 in 2025.

V prevajalnikih tipična podpora vključuje MSVC 193x z Visual Studiem 2022 17.x in MSVC 192x z Visual Studio 2019 16.x, z dialekti C++11, C++14, C++17 in C++20 (odvisno od različice). Visual Studio 2015 je bil opuščen v CUDA 11.1; VS 2017 je bil opuščen v 12.5 in odstranjen v 13.0. Preverite natančno matriko vaše različice da se izognemo strahu.

Pomembno za starejše projekte: od CUDA 12.0 naprej je 32-bitno prevajanje odstranjeno, izvajanje 32-bitnih binarnih datotek x86 na sistemih x64 pa je omejeno na voznik, kvart in matematika na grafičnih procesorjih GeForce do arhitekture Ada; Hopper ne podpira več 32 bitov.

Izberite in namestite komplet orodij v sistemu Windows

Prenesite namestitveni program z uradne spletne strani NVIDIA CUDA. Izberete lahko namestitveni program za omrežje (minimalen prenos, ki za ostalo uporablja internet) ali celoten namestitveni program (vse v enem paketu, uporabno za stroji brez omrežja ali uvedbe v podjetjih). Po prenosu preverite celovitost s kontrolno vsoto (npr. MD5), da izključite morebitno poškodbo.

Zaženite grafični namestitveni program in sledite navodilom na zaslonu. Preberite opombe ob izdaji za svojo različico ker podrobno opisuje spremembe, natančne združljivosti in kritična opozorila. Od različice CUDA 13 naprej namestitveni program Toolkit ne vključuje več gonilnika. Gonilnik NVIDIA se namesti ločeno. z ustrezne strani gonilnikov.

Tiha namestitev in izbira komponent

Če želite tiho namestitev, namestitveni program sprejme način brez vmesnika z možnostjo -s in omogoči izberite določene podpakete po imenu namesto nameščanja vsega. Samodejne ponovne zagone lahko preprečite tudi z -n. Ta granularnost je uporabna za prilagajanje okolij za gradnjo in zmanjšanje vašega odtisa.

Med običajnimi podpaketi boste našli artikle, kot so nvcc, cudart, cuBLAS, cuFFT, cuRAND, cuSOLVER, cuSPARSENsight Compute, Nsight Systems, integracija z Visual Studiom, NVRTC, NVTX, NVJitLink, programi za razvozlavanje in pripomočki, kot sta cuobjdump ali nvdisasm. Če boste prevajali in profilirali, Izberite orodja NsightČe ga samo izvajate, bo morda dovolj časa izvajanja.

Razpakirajte namestitveni program in preglejte vsebino

Za revizijo ali poslovno pakiranje lahko celoten namestitveni program razpakirate z orodji, ki podpirajo LZMA, kot sta 7-Zip ali WinZip. Našli boste drevo in module CUDAToolkit Integracijske datoteke za Visual Studio so shranjene v ločenih mapah. Datoteki .dll in .nvi v teh mapah nista del same namestitvene vsebine.

Namestitev CUDA v Windows s Condo

Če raje upravljate okolje s Condo, NVIDIA objavlja pakete na anaconda.org/nvidia. Osnovna namestitev kompleta orodij To se naredi z enim samim ukazom, `conda install`, prejšnje različice pa lahko popravite tudi z dodajanjem oznake `release`, na primer za zaklepanje različice 11.3.1. odstranite Prav tako je neposredno.

Namestitev CUDA prek pipa (koles)

NVIDIA ponuja Python kolesa, osredotočena na izvajalno okolje CUDA za Windows. Namenjena so predvsem za Uporaba CUDA s Pythonom in ne vključujejo vseh orodij za razvoj. Najprej namestite nvidia-pyindex, da bo pip poznal indeks NVIDIA NGC, in poskrbite, da boste imeli posodobljena pip in setuptools, da se izognete napakam. Nato namestite metapakete ki jih potrebujete, na primer nvidia-cuda-runtime-cu12 ali nvidia-cublas-cu12.

Ti metapaketi so namenjeni specifičnim paketom, kot so nvidia-cublas-cu129, nvidia-cuda-nvrtc-cu129, nvidia-npp-cu129 in drugi. Ne pozabite, da okolje upravlja pip.Če želite uporabljati CUDA zunaj virtualnega okolja, boste morali prilagoditi sistemske poti in spremenljivke za pravilno povezavo.

Preverite namestitev v sistemu Windows

Odprite ukazni poziv in zaženite ukaz nvcc -V, da potrdite nameščeno različico. Klonirajte vzorce CUDA Prenesite primere z GitHuba in jih prevedite z Visual Studiom. Zaženite ukaza deviceQuery in bandwidthTest: če je komunikacija z grafičnim procesorjem uspešna, boste videli, da je naprava zaznana in uspešno opravljene teste Ni napak. Če deviceQuery ne najde naprav, preverite gonilnik in ali je grafični procesor viden v sistemu.

WSL s pospeševanjem CUDA

Windows 11 in najnovejše različice sistema Windows 10 podpirajo izvajanje ogrodij in orodij strojnega učenja s pospeševanjem CUDA znotraj WSL, vključno z PyTorch, TensorFlow in Docker Z uporabo kompleta orodij NVIDIA Container Toolkit najprej namestite gonilnik, ki podpira CUDA, v WSL, nato omogočite WSL in namestite distribucijo glibc, kot je Ubuntu ali Debian.

Prepričajte se, da imate posodobljeno jedro WSL (najmanj 5.10.43.3). Preverite z Uporabite `wsl cat /proc/version` iz PowerShella. Nato sledite uporabniškemu priročniku CUDA v WSL, da namestite knjižnice in vsebnike ter začnete izvajati svoje delovne tokove Linux v sistemu Windows, ne da bi zapustili svoje okolje.

Odstranite CUDA v sistemu Windows

Ali se želite po namestitvi CUDA v sistem Windows vrniti na prejšnjo različico? Vse podpakete je mogoče vrniti na prejšnjo različico. Odstranitev iz nadzorne plošče Uporaba programov in funkcij. Če komplet orodij upravljate s programom Conda ali pip, uporabite mehanizme za odstranitev vsakega upravitelja, da preprečite nastanek ostankov paketa.

Opombe o združljivosti različic

CUDA 11.8 je bila zelo priljubljena izdaja zaradi svoje stabilnosti in podpore ekosistemu. Tipične zahteve Za različico 11.8: grafični procesor z računalniško zmogljivostjo 3.0 ali novejšo, 64-bitni, najmanj 8 GB RAM-a in vsaj 4 GB pomnilnika grafične kartice. V Linuxu se dobro integrira z distribucijami, kot so Ubuntu 18.04/20.04, RHEL/CentOS 7/8 itd.

CUDA 12.x uvaja izboljšave izvajalnega okolja in knjižnic ter podpira odvisnosti najnovejši gonilnikiCUDA 13 trajno ločuje gonilnik od namestitvenega programa Toolkit: ne pozabite namestiti gonilnika sami. Pomembno pojasniloCUDA je tehnologija NVIDIA in zahteva grafične procesorje NVIDIA; če kje vidite, da je združljiva tudi z grafičnimi procesorji AMD, to ne velja za sklad CUDA.

Namestitev CUDA v sistem Windows: Odpravljanje pogostih težav

• Namestitveni program ne uspe ali ne dokonča dela.Preverite dnevnike namestitvenega programa in preverite protivirusni program, prostor na disku in skrbniška dovoljenja. Poskusite znova s ​​polnim namestitvenim programom, če je omrežje nestabilno, ali v tihem načinu, če pride do konfliktov v uporabniškem vmesniku.
• deviceQuery ne zazna grafičnega procesorjaPreverite, ali je gonilnik pravilen, ali je grafična kartica aktivna in ali aplikacija uporablja dGPU. Po potrebi posodobite gonilnik in znova namestite komplet orodij.
• Konflikti s knjigarnamiČe imate nameščenih več kompletov orodij, preverite CUDA_PATH in PATH. V Pythonu preverite, ali so različice PyTorch ali TensorFlow in njihove konfiguracije združljive z vašo različico CUDA/cuDNN.
• Visual Studio ne prevaja datoteke .cuDodajte prilagoditve gradnje CUDA v svoj projekt in označite datoteke .cu kot CUDA C/C++. Preverite, ali je MSVC združljiv z vašim kompletom orodij.

Orodja, vzorci in dokumentacija

Poleg nvcc in knjižnic komplet orodij za namestitev CUDA v sistem Windows vključuje profile in analizatorje, kot sta Nsight Systems in Nsight Compute, ter dokumentacijo HTML/PDF za jezik CUDA C++ in boljše prakseUradni primeri so na GitHubu in so odlična osnova za preverjanje gonilnikov, delovanja pomnilnika in večprocesorskih sistemov.

Kdaj uporabiti Condo ali Pip v primerjavi s klasičnim namestitvenim programom

Conda in pip sta idealna, kadar se osredotočate na izvajanje ogrodij strojnega učenja, ki že pakirajo odvisnosti, skladne s specifičnimi različicami CUDA. PrednostIzolacija okolja in manj trenja. Slabost: Za razvoj v izvornem jeziku C++ ali popolno integracijo z VS ponuja klasični namestitveni program Toolkit. vsa orodja in najbolj popolno izkušnjo.

Hitra pogosta vprašanja

• Kako vem, ali je moja grafična kartica združljiva s CUDA? Odprite upravitelja naprav, pojdite na Grafične kartice in preverite model; primerjajte ga z uradnim seznamom grafičnih procesorjev CUDA podjetja NVIDIA. Lahko pa zaženete tudi ukaz nvidia-smi in to potrdite. Prikaže se vaš grafični procesor.
• Ali lahko treniram brez CUDA? Da, delovalo bo na procesorju, vendar bo počasneje. Če želite uporabljati grafični procesor s PyTorch ali TensorFlow v sistemu Windows, ga namestite združljive različice z vašo različico CUDA ali uporabite WSL z vsebniki NVIDIA.
• Posebne starejše različiceNekatera orodja zahtevajo kombinacije, kot je CUDA 10.1 s cuDNN 7.6.4. V tem primeru namestite prav te različice in postavite ... DLL datoteke cuDNN v mapi bin ustreznega kompleta orodij, s čimer se izognete hkratni uporabi več cuDNN-jev.

Če želite namestiti CUDA v sistem Windows in pospešiti svoje delo s popolnim vodnikom, vam bodo zgornji koraki in priporočila pomagali pri vsem. Prilega se kot rokavica. od prve gradnje.