Kumaha masang CUDA dina Windows tanpa kasalahan: pituduh pikeun pamekar sareng panyipta

Masang CUDA dina Windows Henteu kedah janten lieur upami anjeun terang dimana ngamimitian sareng naon anu kedah dipariksa dina unggal léngkah. Dina tulisan ieu kuring bakal nungtun anjeun dina cara anu praktis, kalayan sagala nuansa kasaluyuan, pamasangan, verifikasi sareng ngungkulan umum pikeun mastikeun toolkit jalan sampurna dina komputer Anjeun pertama kalina.

Salian nutupan pamasangan Toolkit klasik dina Windows, anjeun ogé bakal ningali kumaha ngagunakeun CUDA sareng WSL, pasang sareng Conda atanapi pip, nyusun conto sareng Visual Studio, sareng ngartos modél supir NVIDIA anu béda dina Windows. Inpormasi dihijikeun sareng up-to-date. Dumasar pituduh resmi sareng skénario kahirupan nyata anu tiasa kajantenan ka anjeun, sapertos laptop sareng hibrida AMD iGPU + NVIDIA dGPU GPU.

Naon CUDA sareng naon anu ditawarkeun dina Windows?

CUDA Éta mangrupikeun platform pemrograman paralel NVIDIA sareng modél anu ngamungkinkeun ngagancangkeun aplikasi kalawan GPUTi AI sareng élmu data ka simulasi sareng pamrosésan gambar. Dina tingkat praktis, masang CUDA Toolkit dina Windows masihan anjeun kompiler nvcc, runtime, perpustakaan sapertos cuBLAS, cuFFT, cuRAND, sareng cuSOLVER, alat debugging sareng profiling, sareng conto anu siap dikompilasi.

Desain CUDA ngagampangkeun nyampur CPU sareng GPU dina aplikasi anu sami: bagian-bagian serials dina processor jeung bagian paralel on GPU, nu nyadiakeun ratusan atawa rébuan threads ngajalankeun paralel. Hatur nuhun kana mémori on-chip anu dibagikeun sareng perpustakaan anu dioptimalkeun, kabisat kinerja Ieu biasana noticeable dina beban intensif.

Kasaluyuan sistem sareng kompiler dina Windows

Sateuacan nganggo installer, éta sasaena pariksa kasaluyuan. Windows cocog Versi panganyarna tina toolkit ngawengku: Windows 11 24H2, 23H2 jeung 22H2-SV2; Windows 10 22H2; sareng Windows Server 2022 sareng 2025.

Dina compilers, rojongan has ngawengku MSVC 193x kalawan Visual Studio 2022 17.x sarta MSVC 192x kalawan Visual Studio 2019 16.x, kalawan C ++ 11, C ++ 14, C ++ 17, sarta C ++ 20 dialek (gumantung versi). Visual Studio 2015 ieu deprecated di CUDA 11.1; VS 2017 ieu deprecated di 12.5 sarta dihapus dina 13.0. Pariksa matriks pasti tina versi anjeun pikeun nyingkahan pikasieuneun.

Penting pikeun proyék warisan: Dimimitian ku CUDA 12.0, kompilasi 32-bit dihapus, sareng palaksanaan binari 32-bit x86 dina sistem x64 dugi ka supir, quart jeung math on GeForce GPUs nepi ka arsitéktur Ada; Hopper henteu deui ngadukung 32 bit.

Pilih sareng pasang Toolkit dina Windows

Unduh pamasang tina situs wéb NVIDIA CUDA resmi. Anjeun tiasa milih Network Installer (download minimal anu ngagunakeun internét pikeun sésana) atanapi Full Installer (sadayana dina pakét tunggal, mangpaat pikeun mesin tanpa jaringan atanapi deployments perusahaan). Saatos diunduh, pariksa integritas nganggo checksum (contona, MD5) pikeun ngaleungitkeun korupsi.

Jalankeun pamasang grafis sareng turutan léngkah-léngkah dina layar. Baca Catetan Release pikeun versi anjeun sabab rinci parobahan, kasaluyuan pasti, sarta warnings kritis. Dimimitian ku CUDA 13, pamasang Toolkit henteu deui kalebet supir. Supir NVIDIA dipasang nyalira. tina halaman supir anu cocog.

Pamasangan jempé sareng pilihan komponén

Lamun perlu nyebarkeun cicingeun, installer nu narima mode interface-kurang kalawan pilihan -s tur ngidinan pilih subpakét husus ku ngaran tinimbang masang sagalana. Anjeun oge bisa nyegah balikan deui otomatis kalawan -n. Granularitas ieu mangpaat pikeun ngaropéa lingkungan ngawangun sareng ngirangan tapak suku anjeun.

Diantara subpackages biasa anjeun bakal mendakan barang sapertos nvcc, cudart, cuBLAS, cuFFT, cuRAND, cuSOLVER, cuSPARSENsight Compute, Nsight Systems, integrasi Visual Studio, NVRTC, NVTX, NVJitLink, demanglers, sarta utiliti kawas cuobjdump atanapi nvdisasm. Upami anjeun badé nyusun sareng profil, pilih alat NsightUpami anjeun ngan ukur ngajalankeun éta, waktos jalanna tiasa cekap.

Ekstrak installer sareng marios eusina

Pikeun auditing atanapi bungkusan perusahaan, pamasang lengkep tiasa diekstrak nganggo alat anu ngadukung LZMA sapertos 7-Zip atanapi WinZip. Anjeun bakal mendakan tangkal CUDAToolkit sareng modul File integrasi Visual Studio disimpen dina polder anu misah. File .dll sareng .nvi dina polder éta sanés bagian tina eusi anu tiasa dipasang.

Pasang CUDA dina Windows nganggo Conda

Upami anjeun langkung resep ngatur lingkungan sareng Conda, NVIDIA nyebarkeun bungkusan di anaconda.org/nvidia. Pamasangan dasar tina Toolkit Éta dilakukeun ku paréntah tunggal, `conda install`, sareng anjeun ogé tiasa ngalereskeun versi sateuacana ku nambihan tag `release`, contona, pikeun ngonci versi 11.3.1. pamasangan Ieu sagampil langsung.

Pasang CUDA via pip (roda)

NVIDIA nawiskeun roda Python anu difokuskeun kana runtime CUDA pikeun Windows. Aranjeunna utamana dimaksudkeun pikeun Ngagunakeun CUDA kalawan Python sareng aranjeunna henteu kalebet alat pangembangan lengkep. Mimiti, pasang nvidia-pyindex supados pip terang indéks NVIDIA NGC, sareng pastikeun anjeun gaduh pip sareng setuptools diropéa pikeun nyegah kasalahan. Teras pasang metapackages anu anjeun peryogikeun, sapertos nvidia-cuda-runtime-cu12 atanapi nvidia-cublas-cu12.

Metapackages ieu nargétkeun bungkusan khusus sapertos nvidia-cublas-cu129, nvidia-cuda-nvrtc-cu129, nvidia-npp-cu129, sareng anu sanésna. Émut yén lingkungan diurus ku pip.Upami anjeun hoyong nganggo CUDA di luar virtualenv, anjeun kedah nyaluyukeun jalur sistem sareng variabel pikeun nyambungkeun anu leres.

Pariksa pamasangan dina Windows

Buka ajakan paréntah sareng ngajalankeun nvcc -V pikeun mastikeun versi anu dipasang. Kloning Sampel CUDA Unduh conto tina GitHub sareng kompilasi sareng Visual Studio. Jalankeun deviceQuery na bandwidthTest: lamun aya komunikasi suksés jeung GPU, anjeun bakal nempo alat nu dideteksi na lulus tés Taya kasalahan. Upami deviceQuery henteu mendakan alat, pariksa supir sareng yén GPU tiasa katingali dina sistem.

WSL kalawan akselerasi CUDA

Windows 11 sareng vérsi panganyarna tina Windows 10 ngadukung ngajalankeun kerangka ML gancangan CUDA sareng alat dina WSL, kalebet PyTorch, TensorFlow sareng Docker Nganggo NVIDIA Container Toolkit, pasang heula supir anu diaktipkeun ku CUDA di WSL, teras aktipkeun WSL sareng pasang distribusi glibc sapertos Ubuntu atanapi Debian.

Pastikeun anjeun gaduh kernel WSL diropéa (minimal 5.10.43.3). Pariksa deui kaluar kalawan Anggo `wsl cat /proc/version` tina PowerShell. Teras turutan pituduh pangguna CUDA di WSL pikeun masang perpustakaan sareng wadah sareng mimitian ngajalankeun alur kerja Linux anjeun dina Windows tanpa ninggalkeun lingkungan anjeun.

Uninstall CUDA dina Windows

Saatos masang CUDA dina Windows, naha anjeun badé balikan deui ka vérsi sateuacana? Sadaya subpakét tiasa dibalikkeun. Uninstall ti Control Panel Ngagunakeun Program jeung Fitur. Upami anjeun ngatur toolkit nganggo Conda atanapi pip, anggo mékanisme uninstall unggal manajer pikeun ngahindarkeun sésa pakét.

Catetan kasaluyuan Vérsi

CUDA 11.8 mangrupikeun sékrési anu populer pisan kusabab stabilitas sareng dukungan ékosistem. Sarat has Pikeun 11.8: GPU sareng Kamampuh Itung 3.0 atanapi langkung luhur, 64-bit, minimum 8 GB RAM sareng sahenteuna 4 GB memori GPU. Dina Linux, éta integrasi saé sareng distribusi sapertos Ubuntu 18.04 / 20.04, RHEL / CentOS 7/8, jsb.

CUDA 12.x ngawanohkeun runtime jeung perpustakaan perbaikan sarta ngadorong kagumantungan tina drivers panganyarnaCUDA 13 permanén misahkeun supir ti installer Toolkit: inget masang supir sorangan. Klarifikasi pentingCUDA nyaéta téknologi NVIDIA sareng ngabutuhkeun GPU NVIDIA; lamun ningali dimana wae eta oge cocog sareng AMD GPUs, éta teu bener pikeun tumpukan CUDA.

Masang CUDA dina Windows: Ngarengsekeun Masalah Umum

• Pamasang gagal atanapi henteu ngabéréskeun padamelan.Pariksa log pamasang sareng pariksa antipirus anjeun, rohangan disk, sareng idin admin. Coba deui nganggo Full Installer upami jaringan teu stabil, atanapi dina modeu jempé upami aya konflik UI.
• deviceQuery teu ngadeteksi GPUPariksa yén supirna leres, yén GPU aktip, sareng yén aplikasina nganggo dGPU. Apdet supir sareng pasang deui Toolkit upami diperyogikeun.
• Konflik jeung toko bukuUpami Anjeun gaduh sababaraha toolkits dipasang, sangkan méré konfirmasi CUDA_PATH na PATH. Dina Python, pariksa yén versi PyTorch atanapi TensorFlow sareng konfigurasina cocog sareng versi CUDA / cuDNN anjeun.
• Visual Studio teu compile .cuTambahkeun CUDA Build Customizations kana proyék anjeun sarta cirian file .cu salaku CUDA C / C ++. Pastikeun yén MSVC cocog sareng toolkit anjeun.

Alat, sampel sareng dokuméntasi

Salian nvcc sareng perpustakaan, Toolkit pikeun masang CUDA dina Windows kalebet profil sareng analisa sapertos Nsight Systems sareng Nsight Compute, sareng dokuméntasi HTML/PDF pikeun basa CUDA C++ sareng prakték pangsaénaConto resmi aya dina GitHub sareng mangrupikeun dasar anu saé pikeun ngesahkeun supir, kinerja mémori, sareng multiprocessor.

Nalika nganggo Conda atanapi pip versus installer klasik

Conda sareng pip idéal nalika fokus anjeun dina ngajalankeun kerangka ML anu parantos ngarangkep katergantungan konsisten sareng versi CUDA khusus. KauntunganIsolasi lingkungan sareng kirang gesekan. disadvantage: Pikeun ngembangkeun C ++ asli atawa integrasi pinuh ku VS, nawarkeun installer Toolkit Palasik sadaya pakakas jeung pangalaman paling lengkep.

FAQ gancang

• Kumaha kuring terang upami GPU kuring cocog sareng CUDA? Buka Manajer Alat, buka adaptor Témbongkeun, sarta pariksa model; bandingkeun sareng daptar resmi CUDA GPUs NVIDIA. Anjeun ogé tiasa ngajalankeun nvidia-smi sareng mastikeun éta GPU anjeun nembongan.
• Dupi abdi tiasa ngalatih tanpa CUDA? Leres, éta bakal tiasa dianggo dina CPU, tapi bakal langkung laun. Pikeun nganggo GPU sareng PyTorch atanapi TensorFlow dina Windows, pastikeun anjeun masang ngawangun cocog nganggo versi CUDA anjeun atanapi nganggo WSL sareng wadah NVIDIA.
• Vérsi heubeul hususSababaraha parabot merlukeun kombinasi kawas CUDA 10.1 kalawan cuDNN 7.6.4. Dina kasus eta, install eta versi pasti na nempatkeun éta DLL tina cuDNN dina folder bin tina toolkit pakait, Ngahindarkeun ngabogaan sababaraha cuDNNs dina waktos anu sareng.

Upami anjeun milarian masang CUDA dina Windows sareng nyepetkeun padamelan anjeun nganggo pituduh anu lengkep, léngkah-léngkah sareng saran di luhur bakal ngabantosan anjeun ngalaksanakeun sadayana. Éta pas sapertos sarung tangan. ti mimiti ngawangun.