إصلاح الخطأ "إصدار برنامج تشغيل CUDA غير كافٍ" باستخدام برنامج تشغيل NVIDIA 470xx وCUDA 11.4

الحل 1: التحقق من توافق برامج تشغيل CUDA وNVIDIA باستخدام Shell Script

يستخدم هذا الحل برنامج Bash النصي للتحقق من التوافق بين إصدار CUDA المثبت وإصدار برنامج تشغيل NVIDIA.

#!/bin/bash
# Check if the NVIDIA driver and CUDA version are compatible
REQUIRED_DRIVER_VERSION=470
REQUIRED_CUDA_VERSION="11.4"

# Check NVIDIA driver version
INSTALLED_DRIVER_VERSION=$(nvidia-smi --query-gpu=driver_version --format=csv,noheader)
if [[ "$INSTALLED_DRIVER_VERSION" != "$REQUIRED_DRIVER_VERSION" ]]; then
  echo "Error: Incompatible NVIDIA driver version $INSTALLED_DRIVER_VERSION. Required: $REQUIRED_DRIVER_VERSION"
  exit 1
fi

# Check CUDA version
INSTALLED_CUDA_VERSION=$(nvcc --version | grep -oP 'release \K\d+\.\d+')
if [[ "$INSTALLED_CUDA_VERSION" != "$REQUIRED_CUDA_VERSION" ]]; then
  echo "Error: CUDA version mismatch. Installed: $INSTALLED_CUDA_VERSION, Required: $REQUIRED_CUDA_VERSION"
  exit 1
fi

echo "Success: CUDA $REQUIRED_CUDA_VERSION and NVIDIA driver $REQUIRED_DRIVER_VERSION are compatible."

الحل 2: برنامج Python النصي للتحقق من صحة تثبيت CUDA

يستخدم هذا الحل لغة Python للتحقق من توافق إصدار CUDA برمجيًا، وهو مفيد للبيئات التي تحتوي على إعدادات تبعية Python.

import subprocess
import sys

REQUIRED_CUDA_VERSION = "11.4"
REQUIRED_DRIVER_VERSION = 470

def get_cuda_version():
    try:
        output = subprocess.check_output(["nvcc", "--version"]).decode()
        for line in output.splitlines():
            if "release" in line:
                return line.split("release")[-1].strip()
    except subprocess.CalledProcessError:
        return None

def get_driver_version():
    try:
        output = subprocess.check_output(["nvidia-smi", "--query-gpu=driver_version", "--format=csv,noheader"]).decode()
        return float(output.strip())
    except subprocess.CalledProcessError:
        return None

cuda_version = get_cuda_version()
driver_version = get_driver_version()

if cuda_version == REQUIRED_CUDA_VERSION and driver_version == REQUIRED_DRIVER_VERSION:
    print("CUDA and NVIDIA driver are compatible.")
else:
    sys.exit(f"Compatibility check failed: CUDA {cuda_version}, Driver {driver_version}")

الحل 3: اختبارات الوحدة في Python لتأكيد عمليات التحقق من التوافق

اختبارات الوحدة في Python لكل حل للتحقق من صحة CUDA وفحوصات توافق إصدار برنامج التشغيل في إعدادات مختلفة.

import unittest
from unittest.mock import patch

REQUIRED_CUDA_VERSION = "11.4"
REQUIRED_DRIVER_VERSION = 470

class TestCUDACompatibility(unittest.TestCase):
    @patch("subprocess.check_output")
    def test_get_cuda_version(self, mock_subproc):
        mock_subproc.return_value = b"release 11.4"
        self.assertEqual(get_cuda_version(), REQUIRED_CUDA_VERSION)

    @patch("subprocess.check_output")
    def test_get_driver_version(self, mock_subproc):
        mock_subproc.return_value = b"470"
        self.assertEqual(get_driver_version(), REQUIRED_DRIVER_VERSION)

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

أسئلة شائعة حول توافق برامج تشغيل CUDA وNVIDIA

1. ماذا يعني الخطأ "إصدار برنامج تشغيل CUDA غير كافٍ"؟
2. يشير هذا الخطأ إلى أن التيار CUDA toolkit غير متوافق مع المثبتة NVIDIA driver. يحتاج كلاهما إلى مطابقة إصدارات محددة حتى يعمل برنامج CUDA بشكل صحيح.
3. كيف يمكنني التحقق من إصدار CUDA المثبت على نظامي؟
4. للتحقق من إصدار CUDA لديك، يمكنك استخدام ملف nvcc --version الأمر الذي يكشف عن مجموعة أدوات CUDA المستخدمة من قبل المترجم.
5. هل يمكنني تثبيت إصدارات متعددة من CUDA على جهاز واحد؟
6. نعم، يمكنك تثبيت إصدارات CUDA متعددة على نظام واحد. ومع ذلك، قد تحتاج إلى ضبط متغيرات البيئة لديك للتأكد من أن الإصدار الصحيح نشط لتطبيقات معينة.
7. هل من الأفضل استخدام برنامج تشغيل NVIDIA من مستودع Linux أم من موقع NVIDIA الإلكتروني؟
8. إذا واجهت مشكلات في التوافق مع برامج تشغيل المستودع، فإن التثبيت مباشرة من موقع NVIDIA على الويب يمكن أن يحل هذه المشكلات في بعض الأحيان، لأنه يضمن توافق إصدار برنامج التشغيل مع متطلبات مجموعة أدوات CUDA الخاصة بك.
9. كيف يمكنني التأكد من إصدار برنامج تشغيل NVIDIA على جهازي؟
10. ال nvidia-smi --query-gpu=driver_version --format=csv,noheader يوفر الأمر عرضًا واضحًا لإصدار برنامج التشغيل الخاص بك بتنسيق مبسط.
11. هل يمكنني استخدام إصدار برنامج تشغيل مختلف قليلاً عن متطلبات مجموعة أدوات CUDA؟
12. على الرغم من أن بعض حالات عدم تطابق الإصدارات البسيطة قد تنجح، إلا أنه من الأكثر أمانًا عادةً اتباع توصيات برنامج التشغيل الدقيقة الخاصة بـ NVIDIA لمنع حدوث أخطاء في وقت التشغيل.
13. لماذا يتطلب تثبيت CUDA أحيانًا إلغاء تثبيت برامج التشغيل الأقدم؟
14. قد تفتقر برامج التشغيل الأقدم إلى الدعم لإصدارات CUDA الأحدث، لذا فإن التأكد من أن برنامج التشغيل الخاص بك يلبي متطلبات مجموعة الأدوات غالبًا ما يكون ضروريًا للحصول على أداء سلس.
15. ماذا علي أن أفعل إذا تم اكتشاف إصدار CUDA الخاص بي بشكل صحيح ولكنه فشل في وقت التشغيل؟
16. تحقق من إصدار برنامج التشغيل الخاص بك مرة أخرى باستخدام nvidia-smi. إذا استمر الفشل، فحاول إعادة تثبيت برنامج التشغيل الصحيح ومجموعة أدوات CUDA من مصادر رسمية.
17. هل من الممكن ترقية برنامج تشغيل NVIDIA الخاص بي فقط دون التأثير على CUDA؟
18. نعم، ولكن تأكد من أن برنامج التشغيل الجديد لا يزال يدعم مجموعة أدوات CUDA المثبتة لديك. عادةً ما تحافظ الترقيات البسيطة لبرنامج التشغيل على التوافق، على الرغم من أن الترقيات الرئيسية قد تحتاج إلى تحديث مجموعة أدوات CUDA أيضًا.
19. كيف يمكنني إلغاء تثبيت CUDA وإعادة تثبيت إصدار معين؟
20. استخدم apt-get remove --purge cuda أمر لإلغاء التثبيت، متبوعًا بتثبيت جديد للإصدار المطلوب. يؤدي هذا إلى إعادة تعيين مجموعة الأدوات دون التأثير على حزم النظام الأخرى.

حل مشكلات توافق CUDA

بالنسبة للمستخدمين الذين يعملون مع مهام وحدة معالجة الرسومات، يجب التحقق من التوافق بين مجموعة أدوات كودا ويمكن لبرامج تشغيل NVIDIA منع حدوث أخطاء وقت التشغيل المحبطة. تنشأ هذه المشكلة غالبًا عندما تقترح البرامج أو المستودعات إصدارات برامج تشغيل لا تدعم بشكل كامل مجموعة أدوات CUDA المثبتة. قد يساعد تحديث برامج التشغيل مباشرة من NVIDIA واستخدام أدوات مثل nvcc لتأكيد تفاصيل الإصدار يمكن أن توفر الوضوح.

هناك طريقة أخرى لتجنب أخطاء CUDA وهي اختبار التثبيت باستخدام البرامج النصية الصغيرة المستندة إلى CUDA قبل تشغيل التطبيقات المعقدة. يساعد هذا الاحتياط في التحقق من محاذاة جميع المكونات، مما يضمن إمكانية الاستفادة الكاملة من وحدة معالجة الرسومات دون استكشاف الأخطاء وإصلاحها غير الضرورية. 🖥️