లోపాలు లేకుండా Windowsలో CUDAని ఎలా ఇన్‌స్టాల్ చేయాలి: డెవలపర్‌లు మరియు సృష్టికర్తల కోసం ఒక గైడ్.

విండోస్‌లో CUDA ని ఇన్‌స్టాల్ చేస్తోంది ప్రతి దశలో ఎక్కడ ప్రారంభించాలో మరియు ఏమి తనిఖీ చేయాలో మీకు తెలిస్తే అది తలనొప్పి కానవసరం లేదు. ఈ వ్యాసంలో నేను మీకు ఆచరణాత్మక మార్గంలో మార్గనిర్దేశం చేస్తాను, టూల్‌కిట్ మీ కంప్యూటర్‌లో మొదటిసారి సరిగ్గా పనిచేస్తుందని నిర్ధారించుకోవడానికి అనుకూలత, ఇన్‌స్టాలేషన్, ధృవీకరణ మరియు సాధారణ ట్రబుల్షూటింగ్ యొక్క అన్ని సూక్ష్మ నైపుణ్యాలతో.

విండోస్‌లో క్లాసిక్ టూల్‌కిట్ ఇన్‌స్టాలేషన్‌ను కవర్ చేయడంతో పాటు, మీరు WSLతో CUDAని ఎలా ఉపయోగించాలో, కాండా లేదా పిప్‌తో దాన్ని ఎలా ఇన్‌స్టాల్ చేయాలో, విజువల్ స్టూడియోతో ఉదాహరణలను కంపైల్ చేయాలో మరియు విండోస్‌లో విభిన్న NVIDIA డ్రైవర్ మోడళ్లను ఎలా అర్థం చేసుకోవాలో కూడా చూస్తారు. సమాచారం ఏకీకృతం మరియు తాజాగా ఉంది. హైబ్రిడ్ AMD iGPU + NVIDIA dGPU GPU ఉన్న ల్యాప్‌టాప్ వంటి మీకు సంభవించే అధికారిక మార్గదర్శకాలు మరియు నిజ జీవిత దృశ్యాల ఆధారంగా.

CUDA అంటే ఏమిటి మరియు అది Windows లో ఏమి అందిస్తుంది?

CUDA ఇది NVIDIA యొక్క సమాంతర ప్రోగ్రామింగ్ ప్లాట్‌ఫామ్ మరియు మోడల్, ఇది అనుమతిస్తుంది GPU తో అప్లికేషన్లను వేగవంతం చేయండిAI మరియు డేటా సైన్స్ నుండి సిమ్యులేషన్స్ మరియు ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ వరకు. ఆచరణాత్మక స్థాయిలో, Windowsలో CUDA టూల్‌కిట్‌ను ఇన్‌స్టాల్ చేయడం వలన మీకు nvcc కంపైలర్, రన్‌టైమ్, cuBLAS, cuFFT, cuRAND మరియు cuSOLVER వంటి లైబ్రరీలు, డీబగ్గింగ్ మరియు ప్రొఫైలింగ్ సాధనాలు మరియు కంపైల్ చేయడానికి సిద్ధంగా ఉన్న ఉదాహరణలు లభిస్తాయి.

CUDA డిజైన్ ఒకే అప్లికేషన్‌లో CPU మరియు GPU లను కలపడం సులభం చేస్తుంది: భాగాలు ప్రాసెసర్‌లో సీరియల్స్ మరియు GPU లోని సమాంతర విభాగాలు, ఇవి సమాంతరంగా నడుస్తున్న వందల లేదా వేల థ్రెడ్‌లను అందిస్తాయి. షేర్డ్ ఆన్-చిప్ మెమరీ మరియు ఆప్టిమైజ్ చేసిన లైబ్రరీలకు ధన్యవాదాలు, పనితీరులో పెరుగుదల ఇది సాధారణంగా తీవ్రమైన లోడ్ల కింద గమనించవచ్చు.

విండోస్‌లో సిస్టమ్ మరియు కంపైలర్ అనుకూలత

ఇన్‌స్టాలర్‌ను ఉపయోగించే ముందు, అనుకూలతను తనిఖీ చేయడం మంచిది. అనుకూల Windows టూల్‌కిట్ యొక్క ఇటీవలి వెర్షన్‌లలో ఇవి ఉన్నాయి: Windows 11 24H2, 23H2 మరియు 22H2-SV2; Windows 10 22H2; మరియు Windows Server 2022 మరియు 2025.

కంపైలర్లలో, సాధారణ మద్దతులో ఇవి ఉంటాయి విజువల్ స్టూడియో 2022 17.x తో MSVC 193x మరియు C++11, C++14, C++17, మరియు C++20 మాండలికాలతో (వెర్షన్ ఆధారంగా) విజువల్ స్టూడియో 2019 16.xతో MSVC 192x. విజువల్ స్టూడియో 2015 CUDA 11.1లో నిలిపివేయబడింది; VS 2017 12.5లో నిలిపివేయబడింది మరియు 13.0లో తీసివేయబడింది. మీ వెర్షన్ యొక్క ఖచ్చితమైన మ్యాట్రిక్స్‌ను తనిఖీ చేయండి భయాలను నివారించడానికి.

లెగసీ ప్రాజెక్టులకు ముఖ్యమైనది: CUDA 12.0 తో ప్రారంభించి, 32-బిట్ సంకలనం తీసివేయబడుతుంది మరియు x64 వ్యవస్థలపై 32-బిట్ x86 బైనరీల అమలు పరిమితం చేయబడింది డ్రైవర్, క్వార్ట్ మరియు గణితం అడా ఆర్కిటెక్చర్ వరకు జిఫోర్స్ GPU లలో; హాప్పర్ ఇకపై 32 బిట్‌లకు మద్దతు ఇవ్వదు.

Windowsలో Toolkitని ఎంచుకుని, ఇన్‌స్టాల్ చేయండి.

అధికారిక NVIDIA CUDA వెబ్‌సైట్ నుండి ఇన్‌స్టాలర్‌ను డౌన్‌లోడ్ చేసుకోండి. మీరు నెట్‌వర్క్ ఇన్‌స్టాలర్‌ను ఎంచుకోవచ్చు (మిగిలినదానికి ఇంటర్నెట్ ఉపయోగించే కనీస డౌన్‌లోడ్) లేదా పూర్తి ఇన్‌స్టాలర్ (అన్నీ ఒకే ప్యాకేజీలో, ఉపయోగకరంగా ఉంటాయి నెట్‌వర్క్ లేని యంత్రాలు లేదా ఎంటర్‌ప్రైజ్ విస్తరణలు). డౌన్‌లోడ్ చేసిన తర్వాత, అవినీతిని తోసిపుచ్చడానికి చెక్‌సమ్‌తో (ఉదా., MD5) సమగ్రతను ధృవీకరించండి.

గ్రాఫికల్ ఇన్‌స్టాలర్‌ను అమలు చేసి, స్క్రీన్‌పై ఉన్న దశలను అనుసరించండి. మీ వెర్షన్ కోసం విడుదల గమనికలను చదవండి. ఎందుకంటే ఇది మార్పులు, ఖచ్చితమైన అనుకూలతలు మరియు క్లిష్టమైన హెచ్చరికలను వివరంగా తెలియజేస్తుంది. CUDA 13 తో ప్రారంభించి, టూల్‌కిట్ ఇన్‌స్టాలర్ ఇకపై డ్రైవర్‌ను కలిగి ఉండదు. NVIDIA డ్రైవర్ విడిగా ఇన్‌స్టాల్ చేయబడింది. సంబంధిత డ్రైవర్ల పేజీ నుండి.

నిశ్శబ్ద సంస్థాపన మరియు భాగాల ఎంపిక

మీరు నిశ్శబ్దంగా అమలు చేయవలసి వస్తే, ఇన్‌స్టాలర్ -s ఎంపికతో ఇంటర్‌ఫేస్-లెస్ మోడ్‌ను అంగీకరిస్తుంది మరియు అనుమతిస్తుంది నిర్దిష్ట ఉపప్యాకేజీలను ఎంచుకోండి ప్రతిదాన్ని ఇన్‌స్టాల్ చేయడానికి బదులుగా పేరుతో. మీరు -n తో ఆటోమేటిక్ రీస్టార్ట్‌లను కూడా నిరోధించవచ్చు. ఈ గ్రాన్యులారిటీ బిల్డ్ ఎన్విరాన్‌మెంట్‌లను అనుకూలీకరించడానికి మరియు మీ పాదముద్రను తగ్గించడానికి ఉపయోగపడుతుంది.

సాధారణ ఉపప్యాకేజీలలో మీరు ఇలాంటి వస్తువులను కనుగొంటారు nvcc, cudart, cuBLAS, cuFFT, cuRAND, cuSOLVER, cuSPARSENsight Compute, Nsight Systems, Visual Studio ఇంటిగ్రేషన్, NVRTC, NVTX, NVJitLink, demanglers, మరియు cuobjdump లేదా nvdisasm వంటి యుటిలిటీలు. మీరు కంపైల్ చేసి ప్రొఫైల్ చేయబోతున్నట్లయితే, Nsight సాధనాలను ఎంచుకోండిమీరు దీన్ని అమలు చేస్తుంటే, రన్‌టైమ్ సరిపోతుంది.

ఇన్‌స్టాలర్‌ను సంగ్రహించి, కంటెంట్‌లను సమీక్షించండి

ఆడిటింగ్ లేదా కార్పొరేట్ ప్యాకేజింగ్ కోసం, 7-Zip లేదా WinZip వంటి LZMA-సపోర్టింగ్ సాధనాలను ఉపయోగించి పూర్తి ఇన్‌స్టాలర్‌ను సంగ్రహించవచ్చు. మీరు CUDAToolkit చెట్టు మరియు మాడ్యూళ్ళను కనుగొంటారు. విజువల్ స్టూడియో ఇంటిగ్రేషన్ ఫైల్స్ ప్రత్యేక ఫోల్డర్లలో ఉంచబడతాయి. ఆ ఫోల్డర్లలోని .dll మరియు .nvi ఫైల్స్ ఇన్‌స్టాల్ చేయగల కంటెంట్‌లో భాగం కావు.

కాండాతో విండోస్‌లో CUDA ని ఇన్‌స్టాల్ చేయండి

మీరు కాండాతో పర్యావరణాన్ని నిర్వహించాలనుకుంటే, NVIDIA anaconda.org/nvidiaలో ప్యాకేజీలను ప్రచురిస్తుంది. టూల్‌కిట్ యొక్క ప్రాథమిక సంస్థాపన ఇది `conda install` అనే ఒకే కమాండ్‌తో పూర్తవుతుంది మరియు మీరు `release` ట్యాగ్‌ను జోడించడం ద్వారా మునుపటి వెర్షన్‌లను కూడా పరిష్కరించవచ్చు, ఉదాహరణకు, వెర్షన్ 11.3.1ని లాక్ చేయడానికి. అన్ఇన్స్టాల్ ఇది అంతే ప్రత్యక్షమైనది.

పిప్ (చక్రాలు) ద్వారా CUDA ని ఇన్‌స్టాల్ చేయండి

NVIDIA Windows కోసం CUDA రన్‌టైమ్‌పై దృష్టి సారించిన పైథాన్ వీల్స్‌ను అందిస్తుంది. అవి ప్రధానంగా దీని కోసం ఉద్దేశించబడ్డాయి పైథాన్‌తో CUDA ని ఉపయోగించడం మరియు అవి పూర్తి అభివృద్ధి సాధనాలను కలిగి ఉండవు. ముందుగా, nvidia-pyindexని ఇన్‌స్టాల్ చేయండి, తద్వారా pip NVIDIA NGC సూచికను తెలుసుకుంటుంది మరియు లోపాలను నివారించడానికి మీరు pip మరియు సెటప్‌టూల్స్‌ను నవీకరించారని నిర్ధారించుకోండి. తరువాత మెటాప్యాకేజీలను ఇన్‌స్టాల్ చేయండి మీకు అవసరమైనవి, nvidia-cuda-runtime-cu12 లేదా nvidia-cublas-cu12 వంటివి.

ఈ మెటాప్యాకేజీలు nvidia-cublas-cu129, nvidia-cuda-nvrtc-cu129, nvidia-npp-cu129 మరియు ఇతర నిర్దిష్ట ప్యాకేజీలను లక్ష్యంగా చేసుకుంటాయి. పర్యావరణం పిప్ ద్వారా నిర్వహించబడుతుందని గుర్తుంచుకోండి.మీరు virtualenv వెలుపల CUDAని ఉపయోగించాలనుకుంటే, సరిగ్గా లింక్ చేయడానికి మీరు సిస్టమ్ పాత్‌లు మరియు వేరియబుల్‌లను సర్దుబాటు చేయాలి.

Windows లో ఇన్‌స్టాలేషన్‌ను ధృవీకరించండి

ఇన్‌స్టాల్ చేయబడిన వెర్షన్‌ను నిర్ధారించడానికి కమాండ్ ప్రాంప్ట్‌ను తెరిచి nvcc -Vని అమలు చేయండి. CUDA నమూనాలను క్లోన్ చేయండి GitHub నుండి ఉదాహరణలను డౌన్‌లోడ్ చేసుకోండి మరియు వాటిని Visual Studioతో కంపైల్ చేయండి. deviceQuery మరియు bandwidthTestను అమలు చేయండి: GPUతో విజయవంతమైన కమ్యూనికేషన్ ఉంటే, మీరు పరికరం గుర్తించబడటం చూస్తారు మరియు పరీక్షలలో ఉత్తీర్ణత సాధించడం లోపాలు లేవు. deviceQuery పరికరాలను కనుగొనలేకపోతే, డ్రైవర్‌ను తనిఖీ చేయండి మరియు సిస్టమ్‌లో GPU కనిపిస్తుందో లేదో తనిఖీ చేయండి.

CUDA త్వరణంతో WSL

Windows 11 మరియు Windows 10 యొక్క తాజా వెర్షన్‌లు WSLలో CUDA-యాక్సిలరేటెడ్ ML ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు మరియు సాధనాలను అమలు చేయడానికి మద్దతు ఇస్తాయి, వీటిలో పైటోర్చ్, టెన్సార్‌ఫ్లో మరియు డాకర్ NVIDIA కంటైనర్ టూల్‌కిట్ ఉపయోగించి, ముందుగా WSLలో CUDA-ప్రారంభించబడిన డ్రైవర్‌ను ఇన్‌స్టాల్ చేయండి, ఆపై WSLని ప్రారంభించండి మరియు ఉబుంటు లేదా డెబియన్ వంటి glibc పంపిణీని ఇన్‌స్టాల్ చేయండి.

మీ దగ్గర నవీకరించబడిన WSL కెర్నల్ ఉందని నిర్ధారించుకోండి (కనీసం 5.10.43.3). దీనితో తనిఖీ చేయండి పవర్‌షెల్ నుండి `wsl cat /proc/version` ని ఉపయోగించండి. ఆపై లైబ్రరీలు మరియు కంటైనర్‌లను ఇన్‌స్టాల్ చేయడానికి WSL లోని CUDA యూజర్ గైడ్‌ను అనుసరించండి మరియు మీ పర్యావరణాన్ని వదలకుండా Windows లో మీ Linux వర్క్‌ఫ్లోలను అమలు చేయడం ప్రారంభించండి.

విండోస్‌లో CUDA ని అన్‌ఇన్‌స్టాల్ చేయండి

Windows లో CUDA ని ఇన్‌స్టాల్ చేసిన తర్వాత, మీరు మునుపటి వెర్షన్‌కి తిరిగి వెళ్లాలనుకుంటున్నారా? అన్ని సబ్‌ప్యాకేజీలను తిరిగి మార్చవచ్చు. కంట్రోల్ ప్యానెల్ నుండి అన్‌ఇన్‌స్టాల్ చేయండి ప్రోగ్రామ్‌లు మరియు ఫీచర్‌లను ఉపయోగించడం. మీరు టూల్‌కిట్‌ను కాండా లేదా పిప్‌తో నిర్వహిస్తుంటే, ప్యాకేజీ అవశేషాలను వదిలివేయకుండా ఉండటానికి ప్రతి మేనేజర్ యొక్క అన్‌ఇన్‌స్టాలేషన్ విధానాలను ఉపయోగించండి.

వెర్షన్ అనుకూలత గమనికలు

CUDA 11.8 దాని స్థిరత్వం మరియు పర్యావరణ వ్యవస్థ మద్దతు కారణంగా చాలా ప్రజాదరణ పొందిన విడుదల. సాధారణ అవసరాలు 11.8 కోసం: కంప్యూట్ కెపాబిలిటీ 3.0 లేదా అంతకంటే ఎక్కువ, 64-బిట్, కనీసం 8 GB RAM మరియు కనీసం 4 GB GPU మెమరీ కలిగిన GPU. Linuxలో, ఇది Ubuntu 18.04/20.04, RHEL/CentOS 7/8, మొదలైన పంపిణీలతో బాగా కలిసిపోతుంది.

CUDA 12.x రన్‌టైమ్ మరియు లైబ్రరీ మెరుగుదలలను పరిచయం చేస్తుంది మరియు ఆధారపడటాలను పెంచుతుంది తాజా డ్రైవర్లుCUDA 13 డ్రైవర్‌ను టూల్‌కిట్ ఇన్‌స్టాలర్ నుండి శాశ్వతంగా వేరు చేస్తుంది: డ్రైవర్‌ను మీరే ఇన్‌స్టాల్ చేసుకోవడం గుర్తుంచుకోండి. ముఖ్యమైన స్పష్టీకరణCUDA అనేది NVIDIA టెక్నాలజీ మరియు దీనికి NVIDIA GPUలు అవసరం; ఇది AMD GPUలకు కూడా అనుకూలంగా ఉందని మీరు ఎక్కడైనా చూసినట్లయితే, అది CUDA స్టాక్‌కు సరైనది కాదు.

విండోస్‌లో CUDA ని ఇన్‌స్టాల్ చేయడం: సాధారణ సమస్యలను పరిష్కరించడం

• ఇన్‌స్టాలర్ విఫలమైంది లేదా పనిని పూర్తి చేయలేదు.ఇన్‌స్టాలర్ లాగ్‌లను తనిఖీ చేసి, మీ యాంటీవైరస్, డిస్క్ స్థలం మరియు నిర్వాహక అనుమతులను ధృవీకరించండి. నెట్‌వర్క్ అస్థిరంగా ఉంటే పూర్తి ఇన్‌స్టాలర్‌తో లేదా UI వైరుధ్యాలు ఉంటే నిశ్శబ్ద మోడ్‌లో మళ్లీ ప్రయత్నించండి.
• deviceQuery GPUని గుర్తించలేదు.డ్రైవర్ సరైనదేనా, GPU యాక్టివ్‌గా ఉందో, యాప్ dGPUని ఉపయోగిస్తుందో లేదో తనిఖీ చేయండి. అవసరమైతే డ్రైవర్‌ను అప్‌డేట్ చేసి, టూల్‌కిట్‌ను తిరిగి ఇన్‌స్టాల్ చేయండి.
• పుస్తక దుకాణాలతో విభేదాలుమీరు బహుళ టూల్‌కిట్‌లను ఇన్‌స్టాల్ చేసి ఉంటే, CUDA_PATH మరియు PATH లను ధృవీకరించండి. పైథాన్‌లో, PyTorch లేదా TensorFlow వెర్షన్‌లు మరియు వాటి కాన్ఫిగరేషన్‌లు మీ CUDA/cuDNN వెర్షన్‌తో అనుకూలంగా ఉన్నాయో లేదో తనిఖీ చేయండి.
• విజువల్ స్టూడియో .cu ని కంపైల్ చేయదు.మీ ప్రాజెక్ట్‌కు CUDA బిల్డ్ కస్టమైజేషన్‌లను జోడించి, .cu ఫైల్‌లను CUDA C/C++ గా గుర్తించండి. MSVC మీ టూల్‌కిట్‌తో అనుకూలంగా ఉందో లేదో ధృవీకరించండి.

ఉపకరణాలు, నమూనాలు మరియు డాక్యుమెంటేషన్

nvcc మరియు లైబ్రరీలతో పాటు, Windowsలో CUDAని ఇన్‌స్టాల్ చేయడానికి టూల్‌కిట్‌లో Nsight సిస్టమ్స్ మరియు Nsight కంప్యూట్ వంటి ప్రొఫైల్‌లు మరియు ఎనలైజర్‌లు మరియు CUDA C++ భాష కోసం HTML/PDF డాక్యుమెంటేషన్ మరియు మంచి అభ్యాసాలుఅధికారిక ఉదాహరణలు GitHubలో ఉన్నాయి మరియు డ్రైవర్లు, మెమరీ పనితీరు మరియు మల్టీప్రాసెసర్‌లను ధృవీకరించడానికి ఒక అద్భుతమైన ఆధారం.

క్లాసిక్ ఇన్‌స్టాలర్‌తో పోలిస్తే కాండా లేదా పిప్‌ను ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి

నిర్దిష్ట CUDA వెర్షన్‌లకు అనుగుణంగా డిపెండెన్సీలను ఇప్పటికే ప్యాకేజీ చేసే ML ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను అమలు చేయడంపై మీ దృష్టి ఉన్నప్పుడు కాండా మరియు పిప్ అనువైనవి. ప్రయోజనంపర్యావరణ ఒంటరితనం మరియు తక్కువ ఘర్షణ. ప్రతికూలత: స్థానిక C++ అభివృద్ధి లేదా VSతో పూర్తి ఏకీకరణ కోసం, క్లాసిక్ టూల్‌కిట్ ఇన్‌స్టాలర్ అందిస్తుంది అన్ని సాధనాలు మరియు అత్యంత పూర్తి అనుభవం.

త్వరిత FAQ

• నా GPU CUDA అనుకూలంగా ఉందో లేదో నాకు ఎలా తెలుస్తుంది? డివైస్ మేనేజర్‌ని తెరిచి, డిస్ప్లే అడాప్టర్‌లకు వెళ్లి, మోడల్‌ను తనిఖీ చేయండి; దానిని NVIDIA యొక్క అధికారిక CUDA GPUల జాబితాతో పోల్చండి. మీరు nvidia-smiని కూడా అమలు చేసి, దానిని నిర్ధారించవచ్చు మీ GPU కనిపిస్తుంది.
• నేను CUDA లేకుండా శిక్షణ పొందవచ్చా? అవును, ఇది CPUలో పనిచేస్తుంది, కానీ నెమ్మదిగా ఉంటుంది. Windowsలో PyTorch లేదా TensorFlowతో GPUని ఉపయోగించడానికి, మీరు ఇన్‌స్టాల్ చేశారని నిర్ధారించుకోండి అనుకూలమైన బిల్డ్‌లు మీ CUDA వెర్షన్‌తో లేదా NVIDIA కంటైనర్‌లతో WSLని ఉపయోగించండి.
• నిర్దిష్ట పాత వెర్షన్‌లుకొన్ని సాధనాలకు CUDA 10.1 మరియు cuDNN 7.6.4 వంటి కలయికలు అవసరం. అలాంటప్పుడు, ఆ ఖచ్చితమైన వెర్షన్‌లను ఇన్‌స్టాల్ చేసి, cuDNN యొక్క DLL సంబంధిత టూల్‌కిట్ యొక్క బిన్ ఫోల్డర్‌లో, ఒకే సమయంలో బహుళ cuDNNలను కలిగి ఉండకుండా చేస్తుంది.

మీరు Windows లో CUDA ని ఇన్‌స్టాల్ చేసి, పూర్తి గైడ్‌తో మీ పనిని వేగవంతం చేయాలనుకుంటే, పైన ఉన్న దశలు మరియు సిఫార్సులు ప్రతిదీ పూర్తి చేయడంలో మీకు సహాయపడతాయి. ఇది చేతి తొడుగులా సరిపోతుంది. మొదటి నిర్మాణం నుండి.