Η εγκατάσταση του CUDA σε Windows δεν χρειάζεται να είναι δύσκολη αν ξέρετε πού να απευθυνθείτε και ποιες εκδόσεις να αντιστοιχίσετε. Σε αυτόν τον πρακτικό οδηγό, θα σας καθοδηγήσω βήμα προς βήμα σε όλα όσα χρειάζεστε για να εγκαταστήσετε το κιτ εργαλείων, το σωστό πρόγραμμα οδήγησης και τα βοηθητικά προγράμματα επαλήθευσης, τόσο σε εγγενή Windows όσο και χρησιμοποιώντας WSL. Η ιδέα είναι να τερματίσετε την GPU σας. πραγματικά επιταχυνόμενος τα φόρτα εργασίας σας, χωρίς εκπλήξεις συμβατότητας.
Εκτός από τη βασική εγκατάσταση, θα καλύψω περιπτώσεις χρήσης σε πραγματικό κόσμο και ειδικές απαιτήσεις (όπως το ML.NET Model Builder με legacy dependencies), εναλλακτικές λύσεις εγκατάστασης με Conda και pip, ενσωμάτωση με το Visual Studio και τις κλασικές δοκιμές deviceQuery και bandwidthTest. Θα δείτε επίσης πώς να κάνετε διάγνωση. τυπικά προβλήματα οδηγών, ανίχνευση GPU και αναντιστοιχίες εκδόσεων CUDA που συνήθως επιβραδύνουν τους χρήστες την πρώτη φορά.
Τι είναι το CUDA και γιατί είναι σημαντικό στα Windows;
Το CUDA είναι η πλατφόρμα και το μοντέλο του Προγραμματισμός NVIDIA για παράλληλη υπολογιστική που σας επιτρέπει να μεταφέρετε τα πιο απαιτητικά μέρη των εφαρμογών σας στην GPU. Η CPU χειρίζεται τη διαδοχική εργασία και η GPU χειρίζεται την μαζικά παράλληλο, το καθένα με τη δική του μνήμη, αποφεύγοντας τα σημεία συμφόρησης και επιτρέποντας την ταυτόχρονη εργασία.
Οι GPU με δυνατότητα CUDA διαθέτουν εκατοντάδες ή χιλιάδες πυρήνες που εκτελούν δεκάδες χιλιάδες νήματα. Βιβλιοθήκες όπως cuBLAS, cuDNN και NVCC Ολοκληρώστε το κιτ ώστε να μπορείτε να μεταγλωττίσετε, να εντοπίσετε σφάλματα και να δημιουργήσετε προφίλ για το λογισμικό σας με επιτάχυνση GPU στα Windows.
Απαιτήσεις συστήματος και συμβατότητα σε Windows
Πρώτα απ 'όλα, πρέπει να ελέγξετε ότι το σύστημά σας είναι συμβατό με το κιτ εργαλείων που θέλετε. Στα τρέχοντα συστήματα Windows, Υποστήριξη CUDA 13.0 U1Windows 11 24H2, 23H2, 22H2-SV2; Windows 10 22H2; Windows Server 2022 και 2025.
Υποστηριζόμενοι μεταγλωττιστές και IDE: Visual Studio 2022 17.x (MSVC 193x) με C++11/14/17/20 και Visual Studio 2019 16.x (MSVC 192x) με C++11/14/17. Το υποστήριξη για το VS2017 Αφαιρέθηκε στην έκδοση CUDA 13.0 και για το VS2015 έχει καταργηθεί από την έκδοση CUDA 11.1, οπότε προσαρμόστε τα έργα σας.
Σημαντική σημείωση 32-bit: Από την έκδοση CUDA 12.0, δεν υπάρχει πλέον αλυσίδα εργαλείων 32-bit (εγγενής ή cross-platform). Τα προγράμματα οδήγησης θα συνεχίσουν να εκτελούν δυαδικά αρχεία 32-bit στην GeForce. Αρχιτεκτονική Άντα; Το Hopper δεν υποστηρίζει πλέον 32 bit.
Συνιστώμενο υλικό: GPU NVIDIA με Compute Capability κατάλληλη για την έκδοσή σας (για γενικά σενάρια, 3.0 ή νεότερη έκδοση· δείτε την επίσημη λίστα), επαρκή μνήμη και σε ορισμένες συγκεκριμένες περιπτώσεις πιο απαιτητική. Για το Model Builder (κατηγοριοποίηση εικόνων), τουλάχιστον 6 GB VRAM αποκλειστικό, ενώ για βασικές χρήσεις αναφέρονται ελάχιστα 4 GB.
Ελέγξτε ότι έχετε συμβατή GPU και ποια έκδοση έχετε
Για να ελέγξετε το μοντέλο της GPU σας στα Windows: Ρυθμίσεις > Σύστημα > Οθόνη > Ρυθμίσεις για προχωρημένους. Εκεί θα δείτε τη μάρκα και το μοντέλο στην ενότητα Πληροφορίες εμφάνισης, πολύ χρήσιμο για την επιβεβαίωση της συμβατότητας.
Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε τη Διαχείριση εργασιών στην καρτέλα Επιδόσεις και να επιλέξετε τον πίνακα GPU για να δείτε λεπτομέρειες. Εάν δεν εμφανίζεται, ανοίξτε το Διαχείριση συσκευών και δείτε τους προσαρμογείς οθόνης. Εάν λείπει το πρόγραμμα οδήγησης NVIDIA, εγκαταστήστε το.
Για να ελέγξετε την εγκατάσταση του CUDA, ανοίξτε ένα PowerShell ή CMD και εκτελέστε nvcc --version o nvcc -VΑυτό επιστρέφει την έκδοση του μεταγλωττιστή NVCC εγκατεστημένο. Εάν δεν ανταποκρίνεται, το κιτ εργαλείων PATH δεν έχει ρυθμιστεί ή δεν εγκαταστάθηκε σωστά.
Εάν χρειάζεται να ενημερώσετε τα προγράμματα οδήγησης, το GeForce Experience προτείνει τις πιο πρόσφατες εκδόσεις ή κατεβάστε τες από την επίσημη ιστοσελίδα των προγραμμάτων οδήγησης της NVIDIA. Ένα ενημερωμένο πρόγραμμα οδήγησης συνήθως επιλύει το πρόβλημα. ασυμβατότητες κιτ εργαλείων και αποτυχίες ανίχνευσης.
Λήψη του NVIDIA CUDA Toolkit: Μορφές και Ακεραιότητα
Μεταβείτε στην επίσημη σελίδα λήψης CUDA της NVIDIA και επιλέξτε Windows. Μπορείτε να επιλέξετε είτε Network Installer (ελάχιστη λήψη και στη συνέχεια πακέτα κατ' απαίτηση) είτε Full Installer (περιλαμβάνονται όλα). Το πλήρες πρόγραμμα εγκατάστασης είναι ιδανικό για υπολογιστές εκτός σύνδεσης ή για εταιρικές αναπτύξεις.
Μετά τη λήψη, είναι καλή πρακτική να επαληθεύσετε το δημοσιευμένο άθροισμα ελέγχου MD5 για να βεβαιωθείτε ότι το αρχείο δεν είναι κατεστραμμένο. Εάν το hash δεν ταιριάζει, κατεβάστε ξανά τον εγκαταστάτη και αποφεύγει πονοκεφάλους αργότερα.
Από την έκδοση CUDA 13, το πρόγραμμα οδήγησης NVIDIA δεν περιλαμβάνεται πλέον στο Toolkit. Εγκαταστήστε το πρόγραμμα οδήγησης ξεχωριστά από το Σελίδα προγραμμάτων οδήγησης NVIDIA και στη συνέχεια το Toolkit· αποφύγετε την ανάμειξη ασύμβατων εκδόσεων.
Εγκατάσταση σε Windows: γραφική, αθόρυβη και λειτουργία εξαγωγής
Γραφική εγκατάσταση: Εκτελέστε το πρόγραμμα εγκατάστασης και ακολουθήστε τα βήματα. Επιλέξτε μια τοποθεσία, αποδεχτείτε την άδεια χρήσης και επιλέξτε εξαρτήματα όπως Toolkit, Nsight Compute/Systems και παραδείγματα.
Σιωπηλή εγκατάσταση: Μπορείτε να εκκινήσετε το πρόγραμμα εγκατάστασης με -s για αθόρυβη λειτουργία και προσθέστε παραμέτρους για συγκεκριμένα υποπακέτα. Εάν δεν θέλετε αυτόματη επανεκκίνηση, προσθέστε -n και διαχειρίζεστε την επανεκκίνηση στο τέλος.
Χειροκίνητη εξαγωγή: Με το 7-Zip/WinZip, μπορείτε να εξαγάγετε ολόκληρο το πακέτο για να ελέγξετε τα περιεχόμενά του. Το Toolkit βρίσκεται μέσα στον φάκελο. Εργαλειοθήκη CUDA και ενσωμάτωση του Visual Studio στον ομώνυμο κατάλογο. Τα αρχεία .dll και .nvi που βλέπετε στη ρίζα του προγράμματος εγκατάστασης δεν είναι αρχεία που μπορούν να εγκατασταθούν καθαυτά.
Προεπιλεγμένη διαδρομή κιτ εργαλείων: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v13.0. Κατά την εγκατάσταση υποπακέτων Μπορείτε να επιλέξετε μόνο ό,τι χρειάζεστε (για παράδειγμα, nvcc_13.0 για τον μεταγλωττιστή, cudart_13.0 για τον χρόνο εκτέλεσης, cublas_13.0/cublas_dev_13.0, cufft_13.0, curand_13.0, cusolver_13.0, cusparse_13.0, nsight_compute_13.0, nsight_systems_13.0, nvrtc_13.0, nvdisasm_13.0, nvprune_13.0, opencl_13.0, sanitizer_13.0, thrust_13.0, Κ.λπ.). Με αυτόν τον τρόπο μειώνετε το αποτύπωμα και τους χρόνους εγκατάστασης.
Απεγκατάσταση: Όλα τα δευτερεύοντα πακέτα μπορούν να καταργηθούν από τον Πίνακα Ελέγχου > Προγράμματα και Δυνατότητες. Χρήσιμο εάν θέλετε να επανεγκαταστήσετε μια έκδοση. καθάρισμα ή αλλάξτε κλαδιά χωρίς να αφήσετε υπολείμματα.
Μοντέλα προγραμμάτων οδήγησης στα Windows: WDDM vs TCC
Στα Windows 10 και νεότερες εκδόσεις, το πρόγραμμα οδήγησης NVIDIA μπορεί να λειτουργήσει σε δύο λειτουργίες: WDDM (για συσκευές προβολής) και TCC (για GPU υπολογιστών όπως Tesla ή ορισμένες Titans). Μπορείτε να ελέγξετε και να αλλάξετε τη λειτουργία με nvidia-smi σε υποστηριζόμενες κάρτες· οι περισσότερες σύγχρονες κάρτες GeForce χρησιμοποιούν WDDM από προεπιλογή.
Επαλήθευση της εγκατάστασης: nvcc, δείγματα και δοκιμές
Ελέγξτε την έκδοση NVCC με nvcc -VΕάν η εντολή λειτουργεί, το PATH και η βασική εγκατάσταση έχει ολοκληρωθεί.
Κλωνοποιήστε τα δείγματα CUDA από το GitHub στο δείγματα-nvidia/cuda, μεταγλωττίστε τα και εκτελέστε τα deviceQueryΘα πρέπει να εντοπίσει τη συσκευή σας και να επιστρέψει ένα πέρασε το τεστ; αν όχι, ελέγξτε το πρόγραμμα οδήγησης και το υλικό.
Επίσης τρέχει bandwidthTest για την επικύρωση του εύρους ζώνης της συσκευής υποδοχής. Εάν οι δοκιμές είναι επιτυχείς, η επικοινωνία CPU-GPU είναι εντάξει. Οποιαδήποτε σφάλματα εδώ συνήθως υποδεικνύουν προγράμματα οδήγησης ή την εγκατάσταση του Toolkit.
Ενσωμάτωση με το Visual Studio και την υποδομή του έργου
Τα δείγματα και τα έργα σας μπορούν να μεταγλωττιστούν με λύσεις VS 2019/2022. Τα πρότυπα NVIDIA δημιουργούν ένα έργο C++ με το Δημιουργήστε προσαρμογές του CUDA για την έκδοσή σας (για παράδειγμα, CUDA 13.0 Runtime).
Αρχεία .props του Toolkit: Το VS 2019 έχει τα props στο C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Professional\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations και VS 2022 στο C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Professional\MSBuild\Microsoft\VC\v170\BuildCustomizationsΑυτές οι διαδρομές επιτρέπουν στην VS να βρει κανόνες και ιδιότητες από το CUDA.
Σε νέα έργα, δημιουργήστε από τα Πρότυπα NVIDIA > CUDA για την εγκατεστημένη έκδοση. Σε υπάρχοντα έργα, μεταβείτε στη διεύθυνση Δημιουργία Εξαρτήσεων > Δημιουργία Προσαρμογών και σημειώστε την έκδοση CUDA σας ή δείξτε το $(CUDA_PATH) αν θέλετε να χρησιμοποιείτε πάντα την πιο πρόσφατα εγκατεστημένη.
Μετά την εγκατάσταση ή την απεγκατάσταση των Toolkits, επιβεβαιώστε ότι $(CUDA_PATH) δείχνει στον σωστό φάκελο. Πρόσβαση Μεταβλητές Περιβάλλοντος από τις Ιδιότητες συστήματος για να ελέγξετε και να προσαρμόσετε την τιμή, εάν είναι απαραίτητο.
Τα αρχεία με κώδικα CUDA πρέπει να έχουν επισημανθεί ως τύπου CUDA C/C++. Μπορείτε να τα προσθέσετε από Προσθήκη νέου στοιχείου > NVIDIA CUDA 13.0 > Κώδικας CUDA C/C++ στο Visual Studio.
Εγκατάσταση CUDA με Conda και pip
Conda: Η NVIDIA δημοσιεύει πακέτα στο κανάλι Anaconda (anaconda.org/nvidia) για να εγκαταστήσετε το πλήρες Toolkit ή συγκεκριμένες προηγούμενες εκδόσεις. Για να καρφιτσώσετε μια προηγούμενη έκδοση, προσθέστε το ετικέτα κυκλοφορίας στην εντολή install και το Conda θα επιλύσει τις εξαρτήσεις.
pip: Η NVIDIA παρέχει το Wheels για την εγκατάσταση στοιχείων CUDA που προσανατολίζονται κυρίως στο περιβάλλον εκτέλεσης Python. Πρώτη εγκατάσταση nvidia-pyindex και βεβαιωθείτε ότι έχετε ενημερώσει το pip και το setuptools. Μπορείτε να συμπεριλάβετε την αντίστοιχη γραμμή στο requirements.txt Αν προτιμάς.
Μεταπακέτα στα Windows για CUDA 12 (cu12) που αντλούν από την πιο πρόσφατη διαθέσιμη έκδοση: μεταξύ άλλων, nvidia-cublas-cu12, nvidia-cuda-cccl-cu12, nvidia-cuda-cupti-cu12, nvidia-cuda-nvcc-cu12, nvidia-cuda-nvrtc-cu12, nvidia-cuda-opencl-cu12, nvidia-cuda-runtime-cu12, nvidia-cuda-sanitizer-api-cu12, nvidia-cufft-cu12, nvidia-curand-cu12, nvidia-cusolver-cu12, nvidia-cusparse-cu12, nvidia-npp-cu12, nvidia-nvfatbin-cu12, nvidia-nvjitlink-cu12, nvidia-nvjpeg-cu12, nvidia-nvml-dev-cu12, nvidia-nvtx-cu12.
Αυτά τα μεταπακέτα εγκαθιστούν συγκεκριμένα πακέτα με έκδοση, για παράδειγμα με επίθημα cu129: nvidia-cublas-cu129, nvidia-cuda-cccl-cu129, nvidia-cuda-cupti-cu129, nvidia-cuda-nvcc-cu129, nvidia-cuda-nvrtc-cu129, nvidia-cuda-opencl-cu129, nvidia-cuda-runtime-cu129, nvidia-cuda-sanitizer-api-cu129, nvidia-cufft-cu129, nvidia-curand-cu129, nvidia-cusolver-cu129, nvidia-cusparse-cu129, nvidia-npp-cu129, nvidia-nvfatbin-cu129, nvidia-nvjitlink-cu129, nvidia-nvjpeg-cu129, nvidia-nvml-dev-cu129, nvidia-nvtx-cu129Να θυμάστε ότι τα CUDA Wheels δεν περιλαμβάνουν εργαλεία προγραμματισμού, μόνο το περιβάλλον εκτέλεσης.
Η χρήση του pip σημαίνει ότι το περιβάλλον CUDA είναι συνδεδεμένο με το περιβάλλον Python σας. Εάν σκοπεύετε να μεταγλωττίσετε ή να εκτελέσετε εκτός αυτού του περιβάλλοντος, εγκαταστήστε επίσης το Εργαλειοθήκη σε επίπεδο συστήματος για να αποφευχθούν ασυνέπειες στις διαδρομές.
CUDA σε WSL: Windows 11 και Windows 10 21H2
Τα Windows 11 και τα Windows 10 21H2 (και νεότερες εκδόσεις) σάς επιτρέπουν να εκτελείτε πλαίσια και βιβλιοθήκες ML με επιτάχυνση CUDA εντός του WSL. Αυτό περιλαμβάνει PyTorch, TensorFlow, Docker και το NVIDIA Container Toolkit, όπως ακριβώς θα κάνατε σε εγγενές Linux.
Βήμα 1: Εγκαταστήστε το πρόγραμμα οδήγησης NVIDIA με δυνατότητα CUDA για WSL από την επίσημη ιστοσελίδα. Αυτό το πρόγραμμα οδήγησης έχει σχεδιαστεί ειδικά για να εκθέτει την GPU μέσα σε διανομές. Linux σε WSL.
Βήμα 2: Ενεργοποιήστε το WSL και προσθέστε μια διανομή που βασίζεται σε glibc (Ubuntu/Debian). Ενημερώστε τον πυρήνα από το Windows Update και επαληθεύστε ότι είναι 5.10.43.3 ή υψηλότερη τρέξιμο wsl cat /proc/version στο PowerShell.
Βήμα 3: Ακολουθήστε τον οδηγό NVIDIA CUDA σε WSL για να εγκαταστήσετε το Toolkit μέσα στη διανομή ή/και να διαμορφώσετε το NVIDIA Docker. Θα μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το συνηθισμένο Linux ρέει με επιτάχυνση και να διαχωρίζουν τέλεια το περιβάλλον από τα Windows που φιλοξενούν.
Σενάριο πραγματικής ζωής: μικτός φορητός υπολογιστής AMD + NVIDIA και σφάλματα με 12.8/11.8
Ας υποθέσουμε ότι έχουμε ένα Lenovo Ideapad 5 Pro με AMD Ryzen, AMD Radeon iGPU και NVIDIA GeForce GTX dGPU. Κατά την εκτέλεση nvidia-smi εμφανίζεται 526.56 οδηγού και CUDA Έκδοση 12.0, αλλά η προσπάθεια εγκατάστασης της CUDA 12.8 ή 11.8 δεν φαίνεται να λειτουργεί.
Κλειδιά για την κατανόησή του: η σειρά CUDA Version του nvidia-smi υποδεικνύει τη μέγιστη έκδοση χρόνου εκτέλεσης CUDA που υποστηρίζεται από το πρόγραμμα οδήγησης σας, όχι το εγκατεστημένο Toolkit. Το πρόγραμμα οδήγησης 526.56 Υποστηρίζει τις εκδόσεις CUDA 12.0 και 11.8, αλλά όχι την 12.8, η οποία απαιτεί πολύ νεότερο πρόγραμμα οδήγησης (κλάδος 55x/56x). Ενημερώστε σε ένα πρόσφατο πρόγραμμα οδήγησης (Studio ή Game Ready DCH) από την ιστοσελίδα της NVIDIA και επαναλάβετε την εγκατάσταση.
Σε υβριδικούς υπολογιστές, ελέγξτε στον Πίνακα Ελέγχου NVIDIA ή στις Ρυθμίσεις Γραφικών των Windows για να βεβαιωθείτε ότι η εφαρμογή υπολογιστών σας χρησιμοποιεί την GPU NVIDIA. Εάν η dGPU δεν χρησιμοποιείται, nvidia-smi Αυτό μπορεί να προκαλέσει προβλήματα ή τα frameworks μπορεί να φορτώνονται στην iGPU της AMD, η οποία δεν υποστηρίζει CUDA. Εξετάστε το ενδεχόμενο μιας καθαρής εγκατάστασης προγράμματος οδήγησης και επαληθεύστε ότι το GeForce Experience ανιχνεύει το υλικό.
Ειδικές Απαιτήσεις: Δημιουργός Μοντέλων ML.NET (μόνο ταξινόμηση εικόνων)
Για το σενάριο ταξινόμησης εικόνων με το Model Builder, η Microsoft απαιτεί μια συγκεκριμένη στοίβα: CUDA 10.1 και cuDNN 7.6.4Να είστε προσεκτικοί με αυτό, επειδή οι νεότερες εκδόσεις δεν υποστηρίζουν αυτήν τη συγκεκριμένη ροή.
Βασικά βήματα με το cuDNN 7.6.4: κατεβάστε το ZIP για το CUDA 10.1, αποσυμπιέστε το και αντιγράψτε το cudnn64_7.dll από cuda\bin a C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\binΔεν μπορείτε να έχετε πολλαπλές εκδόσεις του cuDNN ταυτόχρονα, αφαιρεί τα υπολείμματα άλλων εκδόσεων για την αποφυγή διενέξεων κατά την εκτέλεση.
Απαιτήσεις υλικού για αυτό το σενάριο: τουλάχιστον μία GPU με δυνατότητα CUDA και 6 GB αποκλειστικής μνήμης. Εάν δεν έχετε τοπική GPU, το Model Builder μπορεί να εκπαιδευτεί σε εικονικές μηχανές GPU. Γαλανός, ή τελικά στην CPU, αν και με πολύ μεγαλύτερους χρόνους εκπαίδευσης.
Γρήγορη διάγνωση και επίλυση συνηθισμένων προβλημάτων
Η GPU δεν εμφανίζεται στις Ρυθμίσεις ή στη Διαχείριση Εργασιών: Ανοίξτε τη Διαχείριση Συσκευών, ανατρέξτε στην ενότητα Προσαρμογείς Οθόνης και εγκαταστήστε το κατάλληλο πρόγραμμα οδήγησης. Δεν υπάρχει πρόγραμμα οδήγησης. NVIDIA, Τα Windows δεν θα εκθέσουν την dGPU σε εφαρμογές.
Ελέγξτε την έκδοση CUDA του συστήματος: στην εκτέλεση PowerShell/CMD nvcc --versionΕάν αποτύχει, ελέγξτε ότι το Toolkit είναι εγκατεστημένο και ότι το PATH συμπεριλάβετε τον φάκελο bin από το Εργαλειοθήκη.
Το κιτ εργαλείων δεν ανιχνεύει συσκευές CUDA: Βεβαιωθείτε ότι το πρόγραμμα οδήγησης είναι ενημερωμένο και ότι η GPU σας βρίσκεται στη λίστα με τις συσκευές που υποστηρίζουν CUDA. Ερώτημα συσκευής y Δοκιμή εύρους ζώνης Είναι το θερμόμετρο σας για να επιβεβαιώσετε ότι η στοίβα υλικού-οδηγού-εργαλειοθήκης ανταποκρίνεται.
Λανθασμένη λειτουργία προγράμματος οδήγησης για υπολογισμό: Σε GPU υπολογισμού, χρησιμοποιήστε nvidia-smi για έλεγχο/εναλλαγή του TCC, εάν ισχύει. Στις περισσότερες GeForce φορητούς υπολογιστές, WDDM Είναι η προβλεπόμενη λειτουργία και δεν μπορείτε να την αλλάξετε.
Διένεξη εξαρτήσεων με πλαίσια Python: Εάν χρησιμοποιείτε CUDA Wheels μέσω pip, να θυμάστε ότι καλύπτουν μόνο το χρόνο εκτέλεσης και είναι συνδεδεμένα με το εικονικό περιβάλλον. Για να μεταγλωττίσετε επεκτάσεις ή να χρησιμοποιήσετε εργαλεία, εγκαταστήστε επίσης το Εργαλειοθήκη συστήματοςή χρησιμοποιήστε το Conda για να διαχειριστείτε τα πάντα μαζικά.
Παραδείγματα, δείγματα και καλές πρακτικές
Για να επικυρώσετε την απόδοση και τη λειτουργικότητα, μεταγλωττίστε και εκτελέστε deviceQuery y bandwidthTest από λύσεις VS στο αποθετήριο δειγμάτων. Οι κατασκευές συνήθως αφήνουν δυαδικά αρχεία σε διαδρομές όπως Δείγματα CUDA\v13.0\bin\win64\Release αν διατηρούσατε τις προεπιλεγμένες τιμές.
Για να δείτε οπτικά τις δυνατότητες του CUDA, εκτελέστε γραφικά δείγματα όπως particlesΠέρα από την επίδειξη, θα σας βοηθήσουν να λάβετε αναφορές για τη χρήση του κοινόχρηστη μνήμη και μοτίβα πλέγματος/μπλοκ στα δικά σας έργα.
Εναλλακτικές λύσεις cloud με GPU
Αν δεν θέλετε να δυσκολευτείτε με τους τοπικούς οδηγούς ή να χρειάζεστε κορυφές ισχύος, μπορείτε να επιλέξετε στιγμιότυπα cloud με σύγχρονες GPU (A100, RTX 4090, A6000, κ.λπ.). Αυτές οι υπηρεσίες προσφέρουν άμεση ανάπτυξη, πρότυπα για PyTorch/TensorFlow και pay-as-you-go, χρήσιμα για εντατική εκπαίδευση ή γρήγορες δοκιμές.
Σημειώσεις και σημάδια
Η τεχνική τεκμηρίωση και τα πακέτα της NVIDIA υπόκεινται σε αλλαγές χωρίς προειδοποίηση. Ελέγχετε πάντα το σημειώσεις έκδοσης και ενημερωμένες συμβατότητες πριν από την εγκατάσταση προγραμμάτων οδήγησης ή κιτ εργαλείων στην παραγωγή.
Το OpenCL είναι εμπορικό σήμα της Apple Inc. που χρησιμοποιείται κατόπιν αδείας από την Khronos Group. Το NVIDIA και το λογότυπό της είναι εμπορικά σήματα ή σήματα κατατεθέντα της NVIDIA Corporation στις ΗΠΑ και σε άλλες χώρες.
Με το σωστό πρόγραμμα οδήγησης, το σωστό κιτ εργαλείων και μερικές καλογραμμένες δοκιμές, τα Windows αποτελούν ένα σταθερό έδαφος για το CUDA: μπορείτε να αναπτύξετε με το Visual Studio, να επικυρώσετε με τα επίσημα δείγματα, να εκτελέσετε AI frameworks σε WSL όπως και στο Linux και, αν κολλήσετε, να χρησιμοποιήσετε εναλλακτικά προγράμματα εγκατάστασης (Conda/pip) ή ακόμα και το cloud για να αποφύγετε να μείνετε κολλημένοι. το σημαντικό πράγμα είναι να ευθυγραμμιστούν οι εκδόσεις του προγράμματος οδήγησης και του κιτ εργαλείων, να επιβεβαιωθεί ότι η GPU της NVIDIA είναι αυτή που χρησιμοποιείται στην πραγματικότητα και να σας υποστηρίξουμε σε Δοκιμή ερωτήματος συσκευής/εύρους ζώνης για να βεβαιωθούμε ότι όλα είναι πράσινα. Μοιραστείτε αυτό το σεμινάριο και περισσότεροι χρήστες θα μάθουν πώς να εγκαταστήσουν το CUDA στα Windows.