Windows'a CUDA'yı hatasız nasıl kurarsınız: Geliştiriciler ve içerik oluşturucular için bir kılavuz

Windows'a CUDA Kurulumu Nereden başlayacağınızı ve her adımda neyi kontrol edeceğinizi biliyorsanız, başınızı ağrıtacak bir durum olmayacaktır. Bu yazıda size pratik bir şekilde rehberlik edeceğim, araç setinin bilgisayarınızda ilk seferde mükemmel çalışmasını sağlamak için uyumluluk, kurulum, doğrulama ve genel sorun giderme nüanslarının tümü ile birlikte.

Windows'ta klasik Toolkit kurulumunu ele almanın yanı sıra, CUDA'yı WSL ile nasıl kullanacağınızı, Conda veya pip ile nasıl yükleyeceğinizi, Visual Studio ile örnekleri nasıl derleyeceğinizi ve Windows'ta farklı NVIDIA sürücü modellerini nasıl anlayacağınızı da göreceksiniz. Bilgiler bir arada ve günceldir. Hibrit AMD iGPU + NVIDIA dGPU GPU'ya sahip bir dizüstü bilgisayar gibi, başınıza gelebilecek resmi kılavuzlara ve gerçek yaşam senaryolarına dayanmaktadır.

CUDA nedir ve Windows'ta neler sunar?

CUDA NVIDIA'nın paralel programlama platformu ve modelidir. GPU ile uygulamaları hızlandırınYapay zeka ve veri biliminden simülasyonlara ve görüntü işlemeye kadar. Pratik açıdan, CUDA Toolkit'i Windows'a yüklemek size nvcc derleyicisini, çalışma ortamını, cuBLAS, cuFFT, cuRAND ve cuSOLVER gibi kütüphaneleri, hata ayıklama ve profil oluşturma araçlarını ve derlemeye hazır örnekleri sunar.

CUDA tasarımı, CPU ve GPU'yu aynı uygulamada karıştırmayı kolaylaştırır: parçalar işlemcideki seriler ve GPU'daki paralel bölümler, yüzlerce hatta binlerce iş parçacığının paralel çalışmasını sağlar. Paylaşımlı yonga üstü bellek ve optimize edilmiş kütüphaneler sayesinde, performans sıçraması Yoğun yüklenmelerde genellikle fark edilir.

Windows'ta sistem ve derleyici uyumluluğu

Kurulum programını kullanmadan önce uyumluluğunu kontrol etmeniz önerilir. Uyumlu Windows Araç setinin son sürümleri şunlardır: Windows 11 24H2, 23H2 ve 22H2-SV2; Windows 10 22H2; ve Windows Server 2022 ve 2025.

Derleyicilerde tipik destek şunları içerir: Visual Studio 2022 17.x ile MSVC 193x ve Visual Studio 2019 16.x ile MSVC 192x, C++11, C++14, C++17 ve C++20 lehçeleriyle (sürüme bağlı olarak). Visual Studio 2015, CUDA 11.1'de kullanımdan kaldırıldı; VS 2017, 12.5'te kullanımdan kaldırıldı ve 13.0'da kaldırıldı. Sürümünüzün tam matrisini kontrol edin korkudan kaçınmak için.

Eski projeler için önemli: CUDA 12.0'dan başlayarak 32 bit derleme kaldırılır ve x64 sistemlerinde 32 bit x86 ikili dosyalarının yürütülmesi şu şekilde sınırlandırılır: sürücü, quart ve matematik Ada mimarisine kadar GeForce GPU'larda; Hopper artık 32 bit'i desteklemiyor.

Windows'ta Araç Setini seçin ve yükleyin

Yükleyiciyi resmi NVIDIA CUDA web sitesinden indirin. Ağ Yükleyicisini seçebilirsiniz (geri kalanı için interneti kullanan minimum indirme) veya Tam Yükleyici (hepsi tek bir pakette, aşağıdakiler için yararlıdır) ağı olmayan makineler veya kurumsal dağıtımlar). İndirdikten sonra, bozulma olasılığını ortadan kaldırmak için bütünlüğü sağlama toplamıyla (örneğin, MD5) doğrulayın.

Grafiksel yükleyiciyi çalıştırın ve ekrandaki adımları izleyin. Sürümünüz için Sürüm Notlarını okuyun Çünkü değişiklikleri, kesin uyumlulukları ve kritik uyarıları ayrıntılı olarak açıklar. CUDA 13'ten itibaren, Toolkit yükleyicisi artık sürücüyü içermiyor. NVIDIA sürücüsü ayrı olarak kurulur. İlgili sürücü sayfasından.

Sessiz kurulum ve bileşen seçimi

Sessizce dağıtım yapmanız gerekiyorsa, yükleyici -s seçeneğiyle arayüzsüz modu kabul eder ve belirli alt paketleri seçin Her şeyi yüklemek yerine adına göre. Ayrıca -n ile otomatik yeniden başlatmaları da önleyebilirsiniz. Bu ayrıntı düzeyi, yapı ortamlarını özelleştirmek ve ayak izinizi azaltmak için kullanışlıdır.

Her zamanki alt paketler arasında şu gibi öğeleri bulacaksınız: nvcc, cudart, cuBLAS, cuFFT, cuRAND, cuSOLVER, cuSPARSENsight Compute, Nsight Systems, Visual Studio entegrasyonu, NVRTC, NVTX, NVJitLink, demangler'lar ve cuobjdump veya nvdisasm gibi yardımcı programlar. Derleme ve profilleme yapacaksanız, Nsight araçlarını seçinSadece çalıştırıyorsanız, çalışma süresi yeterli olabilir.

Yükleyiciyi çıkarın ve içeriğini inceleyin

Denetim veya kurumsal paketleme için, 7-Zip veya WinZip gibi LZMA'yı destekleyen araçlar kullanılarak tam yükleyici çıkarılabilir. CUDAToolkit ağacını ve modüllerini bulacaksınız Visual Studio entegrasyon dosyaları ayrı klasörlere yerleştirilir. Bu klasörlerdeki .dll ve .nvi dosyaları, yüklenebilir içeriğin bir parçası değildir.

Conda ile Windows'a CUDA Kurulumu

Ortamınızı Conda ile yönetmeyi tercih ederseniz NVIDIA, anaconda.org/nvidia adresinde paketler yayınlıyor. Araç Takımının temel kurulumu Bunu tek bir komutla, `conda install`, yapabilirsiniz; ayrıca örneğin 11.3.1 sürümünde kilitlemek için `release` etiketini ekleyerek önceki sürümleri de düzeltebilirsiniz. kaldırma Aynı derecede doğrudan.

CUDA'yı pip (wheels) üzerinden kurun

NVIDIA, Windows için CUDA çalışma zamanına odaklanan Python tekerlekleri sunmaktadır. Bunlar öncelikle CUDA'yı Python ile kullanma ve tüm geliştirme araçlarını içermiyorlar. Öncelikle, pip'in NVIDIA NGC dizinini bilmesi için nvidia-pyindex'i yükleyin ve hatalardan kaçınmak için pip ve setuptools'un güncel olduğundan emin olun. Daha sonra meta paketleri yükleyin örneğin nvidia-cuda-runtime-cu12 veya nvidia-cublas-cu12 gibi ihtiyacınız olan.

Bu meta paketler nvidia-cublas-cu129, nvidia-cuda-nvrtc-cu129, nvidia-npp-cu129 ve diğerleri gibi belirli paketleri hedefler. Ortamın pip tarafından yönetildiğini unutmayın.CUDA'yı sanal ortamın dışında kullanmak istiyorsanız, sistem yollarını ve değişkenlerini doğru şekilde bağlayacak şekilde ayarlamanız gerekecektir.

Windows'ta kurulumu doğrulayın

Yüklenen sürümü onaylamak için bir komut istemi açın ve nvcc -V komutunu çalıştırın. CUDA Örneklerini Klonlayın Örnekleri GitHub'dan indirin ve Visual Studio ile derleyin. deviceQuery ve bandwidthTest'i çalıştırın: GPU ile başarılı bir iletişim varsa, cihazın algılandığını ve testleri geçmek Hata yok. deviceQuery cihaz bulamazsa, sürücüyü ve GPU'nun sistemde görünür olup olmadığını kontrol edin.

CUDA hızlandırmalı WSL

Windows 11 ve Windows 10'un en son sürümleri, WSL içinde CUDA hızlandırmalı ML çerçevelerini ve araçlarını çalıştırmayı destekler; bunlara şunlar dahildir: PyTorch, TensorFlow ve Docker NVIDIA Container Toolkit'i kullanarak önce WSL'de CUDA destekli sürücüyü kurun, ardından WSL'yi etkinleştirin ve Ubuntu veya Debian gibi bir glibc dağıtımını kurun.

Güncel bir WSL çekirdeğine (en az 5.10.43.3) sahip olduğunuzdan emin olun. Şunu kontrol et: PowerShell'den `wsl cat /proc/version` komutunu kullanın. Ardından, kütüphaneleri ve kapsayıcıları yüklemek ve Linux iş akışlarınızı ortamınızdan ayrılmadan Windows'ta çalıştırmaya başlamak için WSL'deki CUDA kullanıcı kılavuzunu izleyin.

Windows'ta CUDA'yı kaldırın

CUDA'yı Windows'a yükledikten sonra önceki sürüme geri dönmek ister misiniz? Tüm alt paketler geri alınabilir. Denetim Masası'ndan Kaldır Programlar ve Özellikler'i Kullanma. Araç setini Conda veya pip ile yönetiyorsanız, herhangi bir paket kalıntısı bırakmamak için her yöneticinin kaldırma mekanizmalarını kullanın.

Sürüm uyumluluk notları

CUDA 11.8, kararlılığı ve ekosistem desteği nedeniyle oldukça popüler bir sürümdü. Tipik gereksinimler 11.8 için: Compute Capability 3.0 veya üzeri, 64 bit, en az 8 GB RAM ve en az 4 GB GPU belleğine sahip GPU. Linux'ta Ubuntu 18.04/20.04, RHEL/CentOS 7/8 vb. dağıtımlarla iyi entegre olur.

CUDA 12.x, çalışma zamanı ve kütüphane iyileştirmelerini sunar ve bağımlılıkları zorlar en son sürücülerCUDA 13 sürücüyü Toolkit yükleyicisinden kalıcı olarak ayırır: sürücüyü kendiniz yüklemeyi unutmayın. Önemli açıklamaCUDA, NVIDIA teknolojisidir ve NVIDIA GPU'ları gerektirir; eğer herhangi bir yerde AMD GPU'larıyla da uyumlu olduğunu görürseniz, bu CUDA yığını için doğru değildir.

Windows'a CUDA Kurulumu: Yaygın Sorunların Giderilmesi

• Kurulum programı başarısız oluyor veya işi bitiremiyor.Yükleyici günlüklerini kontrol edin ve virüsten koruma yazılımınızı, disk alanınızı ve yönetici izinlerinizi doğrulayın. Ağ dengesizse Tam Yükleyici ile veya kullanıcı arayüzü çakışmaları varsa sessiz modda yeniden deneyin.
• deviceQuery GPU'yu algılamıyorSürücünün doğru olduğundan, GPU'nun etkin olduğundan ve uygulamanın dGPU'yu kullandığından emin olun. Sürücüyü güncelleyin ve gerekirse Araç Setini yeniden yükleyin.
• Kitapçılarla çatışmalarBirden fazla araç kiti yüklüyse, CUDA_PATH ve PATH değerlerini doğrulayın. Python'da, PyTorch veya TensorFlow sürümlerinin ve yapılandırmalarının CUDA/cuDNN sürümünüzle uyumlu olduğundan emin olun.
• Visual Studio .cu'yu derlemiyorCUDA Yapı Özelleştirmelerini projenize ekleyin ve .cu dosyalarını CUDA C/C++ olarak işaretleyin. MSVC'nin araç setinizle uyumlu olduğunu doğrulayın.

Araçlar, örnekler ve belgeler

CUDA'yı Windows'a yüklemek için Araç Takımı, nvcc ve kitaplıklara ek olarak, Nsight Systems ve Nsight Compute gibi profilleri ve analiz araçlarını ve CUDA C++ dili için HTML/PDF belgelerini içerir. daha iyi uygulamalarResmi örnekler GitHub'da yer alıyor ve sürücüleri, bellek performansını ve çoklu işlemcileri doğrulamak için mükemmel bir temel oluşturuyor.

Conda veya pip'i klasik yükleyiciye kıyasla ne zaman kullanmalısınız?

Belirli CUDA sürümleriyle tutarlı bağımlılıkları paketleyen ML çerçevelerini çalıştırmaya odaklandığınızda Conda ve pip idealdir. avantajOrtam izolasyonu ve daha az sürtünme. Dezavantaj: Yerel C++ geliştirme veya VS ile tam entegrasyon için klasik Toolkit yükleyicisi şunları sunar: tüm araçlar ve en eksiksiz deneyim.

Hızlı SSS

• GPU'mun CUDA uyumlu olup olmadığını nasıl anlarım? Aygıt Yöneticisi'ni açın, Ekran bağdaştırıcıları'na gidin ve modeli kontrol edin; NVIDIA'nın resmi CUDA GPU listesiyle karşılaştırın. Ayrıca nvidia-smi komutunu çalıştırıp doğrulayabilirsiniz. GPU'nuz görünüyor.
• CUDA olmadan antrenman yapabilir miyim? Evet, CPU'da çalışacaktır, ancak daha yavaş olacaktır. GPU'yu Windows'ta PyTorch veya TensorFlow ile kullanmak için, şunları yüklediğinizden emin olun: uyumlu yapılar CUDA sürümünüzle veya NVIDIA kapsayıcılarıyla WSL kullanın.
• Belirli eski sürümlerBazı araçlar, CUDA 10.1 ile cuDNN 7.6.4 gibi kombinasyonlar gerektirir. Bu durumda, tam olarak bu sürümleri yükleyin ve cuDNN'nin DLL'si İlgili araç setinin bin klasöründe, aynı anda birden fazla cuDNN'nin bulunmasını önleyerek.

Windows'a CUDA kurmak ve işinizi eksiksiz bir kılavuzla hızlandırmak istiyorsanız, yukarıdaki adımlar ve öneriler her şeyi halletmenize yardımcı olacaktır. Tam oturuyor. ilk yapıdan itibaren.