NVIDIA 470xx ಚಾಲಕ ಮತ್ತು CUDA 11.4

Daniel Marino

ಬುಧವಾರ, ನವೆಂಬರ್ 13, 2024 07:25:14 ಅಪರಾಹ್ನ

CUDA ಮತ್ತು NVIDIA ಡ್ರೈವರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವುದು

ನೀವು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ CUDA ಟೂಲ್ಕಿಟ್ ನಿಮ್ಮ GPU ನ ಪೂರ್ಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹತೋಟಿಗೆ ತರಲು, ನಂತಹ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ವೇಗವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು ವೇಗವಾಗಿ-ಪಿಸುಮಾತು. ಆದರೆ ನೀವು ಧುಮುಕಲು ಸಿದ್ಧರಾಗಿರುವಂತೆಯೇ, ನೀವು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ರೋಡ್‌ಬ್ಲಾಕ್ ಅನ್ನು ಹೊಡೆದಿದ್ದೀರಿ: ಕುಖ್ಯಾತ "CUDA ಡ್ರೈವರ್ ಆವೃತ್ತಿಯು CUDA ರನ್‌ಟೈಮ್ ಆವೃತ್ತಿಗೆ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ" ದೋಷ. 🛑

ಎಲ್ಲವೂ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿರುವಂತೆ ತೋರುತ್ತಿರುವಾಗಲೂ ಈ ದೋಷವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಹೊಡೆಯುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ನೀವು ಸ್ಥಾಪಿಸಿರುವಿರಿ CUDA 11.4, ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ NVIDIA ಡ್ರೈವರ್ ಆವೃತ್ತಿ, 470xx, CUDA 11.x ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ NVIDIA ದ ದಾಖಲಾತಿಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ನೀವು nvidia-smi ಆಜ್ಞೆಯೊಂದಿಗೆ ಎರಡು ಬಾರಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ಇದು CUDA 11.4 ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ರನ್‌ಟೈಮ್ ಅಸಾಮರಸ್ಯವು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ, ಏಕೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಗೊಂದಲವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ CUDA ನಿರೀಕ್ಷೆಯಂತೆ ನಡೆಯುತ್ತಿಲ್ಲ. NVIDIA ನ ಸೈಟ್‌ನಿಂದ CUDA ಸ್ಥಾಪನೆಯು ಆರ್ಟಿಕ್ಸ್ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯ NVIDIA ಡ್ರೈವರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದೇ ಎಂದು ನೀವು ಆಶ್ಚರ್ಯ ಪಡುತ್ತೀರಿ.

ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ಪರಿಚಿತವಾಗಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಒಬ್ಬಂಟಿಯಾಗಿಲ್ಲ! ಅನೇಕರು ಈ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸವಾಲನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅಂಟಿಕೊಂಡಿರುತ್ತಾರೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ GPU ಸರಾಗವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕೆಲವು ದೋಷನಿವಾರಣೆ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ. 🖥️

ಆಜ್ಞೆ	ಬಳಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆ
nvidia-smi --query-gpu=driver_version --format=csv,noheader	ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾದ ನಿಖರವಾದ NVIDIA ಚಾಲಕ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. --query-gpu=driver_version ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಡ್ರೈವರ್ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹಿಂಪಡೆಯುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ --format=csv, noheader ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸರಳೀಕೃತ, ಹೆಡರ್-ಮುಕ್ತ CSV ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಆಗಿ ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ.
nvcc --version	ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾದ CUDA ಕಂಪೈಲರ್‌ನ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಆಜ್ಞೆಯು CUDA ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗೆ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು nvcc (NVIDIA ನ CUDA ಕಂಪೈಲರ್) ಬಳಸುವ ನಿಖರವಾದ CUDA ಟೂಲ್ಕಿಟ್ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶವು CUDA ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿ "ಬಿಡುಗಡೆ X.Y" ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
subprocess.check_output()	ಪೈಥಾನ್‌ನಿಂದ ಶೆಲ್ ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನೊಳಗೆ nvidia-smi ಮತ್ತು nvcc ಎರಡೂ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಕರೆಯಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಚಾಲಕ ಮತ್ತು CUDA ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಅವುಗಳ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ.
patch()	ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿನ unittest.mock ಲೈಬ್ರರಿಯಿಂದ ಡೆಕೋರೇಟರ್, ಪ್ಯಾಚ್() ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಟಾರ್ಗೆಟ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಅಣಕು ವಸ್ತುವಿನೊಂದಿಗೆ ತಾತ್ಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. CUDA ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವಾಗ subprocess.check_output() ನಂತಹ ಆಜ್ಞೆಗಳಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಇದು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
sys.exit()	ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆ ಪತ್ತೆಯಾದರೆ ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಅನ್ನು ಕೊನೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಮೊದಲೇ ಕೊನೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು CUDA ಮತ್ತು ಡ್ರೈವರ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಂತಹ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಆವೃತ್ತಿ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
grep -oP 'release \K\d+\.\d+'	nvcc ಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನಿಂದ CUDA ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯಲು grep ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. -oP ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಇಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿದೆ: -o ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಭಾಗವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು -P ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ಮಾದರಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಾಗಿ ಪರ್ಲ್-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ನಿಯಮಿತ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
unittest.main()	ಪೈಥಾನ್‌ನ ಯುನಿಟ್‌ಟೆಸ್ಟ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ ಎಲ್ಲಾ ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ರನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವಾಗ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಪರೀಕ್ಷಾ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಈ ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ.
echo	ಬ್ಯಾಷ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕನ್ಸೋಲ್‌ಗೆ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವಾಗ ದೋಷ ಮತ್ತು ಯಶಸ್ಸಿನ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿ ಮತ್ತು ತಿಳಿವಳಿಕೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.
exit 1	ದೋಷವನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ಶೂನ್ಯವಲ್ಲದ ಸ್ಥಿತಿ ಕೋಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಬ್ಯಾಷ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಕೊನೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳಲ್ಲಿ, ಆವೃತ್ತಿಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳು ಪತ್ತೆಯಾದಾಗ ಮತ್ತಷ್ಟು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಲು ಈ ಆಜ್ಞೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.

CUDA ಮತ್ತು ಚಾಲಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ವಿವರವಾದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

"CUDA ಡ್ರೈವರ್ ಆವೃತ್ತಿಯು ಸಾಕಷ್ಟಿಲ್ಲ" ದೋಷವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ, ಒದಗಿಸಿದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ನಿಮ್ಮದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ CUDA ಟೂಲ್ಕಿಟ್ ಮತ್ತು NVIDIA ಚಾಲಕ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಆವೃತ್ತಿ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆ. ಮೊದಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಬ್ಯಾಷ್ ಶೆಲ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಅಗತ್ಯವಿರುವ CUDA ಮತ್ತು ಡ್ರೈವರ್ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಲು ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸದೆಯೇ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ನೀವು ವಿಭಿನ್ನ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸಬೇಕಾದರೆ ಸಮಯ ಉಳಿತಾಯ. ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ nvidia-smi ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ NVIDIA ಡ್ರೈವರ್ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಕ್ಲೀನ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ, ಅನಗತ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಂತರ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಚಾಲಕ ಆವೃತ್ತಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗದಿದ್ದಲ್ಲಿ, ದೋಷ ಸಂದೇಶವು ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನಂತರ GPU-ಅವಲಂಬಿತ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. 🖥️

ಮುಂದೆ, ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾದ CUDA ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್‌ನ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಬ್ಯಾಷ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ nvcc --version ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನಿಯಮಿತ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ nvcc ಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನಿಂದ ಆವೃತ್ತಿ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ CUDA ಯ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಹಿತಿಯಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ CUDA ಆವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದಿರುವುದನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡರೆ, ಅದು ನಿರ್ಗಮನ ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಸಹಾಯಕ ಸಂದೇಶದೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಗಿತಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸೆಟಪ್ ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ GPU ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಬಹು CUDA ಯೋಜನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು ಯಾವುದೇ CUDA ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಮೊದಲು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ದೋಷಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲಕ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಹತಾಶೆಯನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಅದೇ ರೀತಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ CUDA- ಆಧಾರಿತ ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿರುವ ಪೈಥಾನ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಶೆಲ್ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಸಬ್‌ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ. ಉಪಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ, ನಾವು nvidia-smi ಮತ್ತು nvcc ಎರಡನ್ನೂ ಕರೆಯುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಆವೃತ್ತಿಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಅವುಗಳ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸರವು ಈಗಾಗಲೇ ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಪೈಥಾನ್-ಆಧಾರಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ನೀವು ಚೆಕ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ ಪೈಥಾನ್‌ನ ನಮ್ಯತೆಯು ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಜುಪಿಟರ್ ನೋಟ್‌ಬುಕ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋನಂತಹ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಅಥವಾ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಈ ಸೆಟಪ್ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ CUDA ಆವೃತ್ತಿಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಪೈಥಾನ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಚೆಕ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಯುನಿಟೆಸ್ಟ್ ಮತ್ತು ಮಾಕಿಂಗ್ ಕಮಾಂಡ್ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ಪರೀಕ್ಷಾ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ CUDA ಅಥವಾ ಚಾಲಕ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಭಿನ್ನವಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಪ್ರತಿ ಚೆಕ್ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಸಿಸ್ಟಂಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ನಿಖರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ತಂಡಗಳಲ್ಲಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಥವಾ ಬಹು ಕಾರ್ಯಸ್ಥಳಗಳಿಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ. ML ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ GPU-ತೀವ್ರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ಥಿರವಾದ CUDA ಸೆಟಪ್‌ಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಈ ಅಂತಿಮ ಹಂತದ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಸಣ್ಣ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಸಹ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ, ನಿಮ್ಮ NVIDIA ಡ್ರೈವರ್ ಮತ್ತು CUDA ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಸಾಮರಸ್ಯದಿಂದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ನೀವು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ವಿಧಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತೀರಿ, ಅವುಗಳು ಸಂಭವಿಸುವ ಮೊದಲು ದೋಷಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತವೆ. 🚀

ಪರಿಹಾರ 1: ಶೆಲ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಬಳಸಿ CUDA ಮತ್ತು NVIDIA ಚಾಲಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ

ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾದ CUDA ಆವೃತ್ತಿ ಮತ್ತು NVIDIA ಚಾಲಕ ಆವೃತ್ತಿಯ ನಡುವಿನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಈ ಪರಿಹಾರವು ಬ್ಯಾಷ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

#!/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."

ಪರಿಹಾರ 2: CUDA ಅನುಸ್ಥಾಪನೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್

ಈ ಪರಿಹಾರವು CUDA ಆವೃತ್ತಿಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಕ್ ಆಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಪೈಥಾನ್ ಅವಲಂಬನೆ ಸೆಟಪ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

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}")

ಪರಿಹಾರ 3: ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಲು ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು

ವಿವಿಧ ಸೆಟಪ್‌ಗಳಲ್ಲಿ CUDA ಮತ್ತು ಚಾಲಕ ಆವೃತ್ತಿಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಪ್ರತಿ ಪರಿಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು.

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()

CUDA ಡ್ರೈವರ್ ಮತ್ತು ರನ್ಟೈಮ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

CUDA ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವಾಗ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ NVIDIA GeForce 920M ನಂತಹ ಹಳೆಯ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ "CUDA ಚಾಲಕ ಆವೃತ್ತಿಯು ಸಾಕಷ್ಟಿಲ್ಲ"ದೋಷ. ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾದ CUDA ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಆವೃತ್ತಿಯು ಪ್ರಸ್ತುತ NVIDIA ಡ್ರೈವರ್‌ಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದಿದ್ದಾಗ ಇದು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಚಾಲಕವು ಸಾಕಷ್ಟು ಇತ್ತೀಚಿನದಾಗಿದ್ದರೆ ಯಾವುದೇ CUDA ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹಲವರು ಊಹಿಸುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ CUDA ಟೂಲ್ಕಿಟ್ ಆವೃತ್ತಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಾಲಕ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, CUDA 11.x ಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆವೃತ್ತಿ 450 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡ್ರೈವರ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳು ರನ್‌ಟೈಮ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. CUDA-ಅವಲಂಬಿತ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ಚಾಲಕ ಮತ್ತು CUDA ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.

ಸಂಬಂಧಿತ ಪರಿಗಣನೆಯು NVIDIA-ಒದಗಿಸಿದ ಚಾಲಕವನ್ನು ಬಳಸಬೇಕೆ ಅಥವಾ Artix ನಂತಹ Linux ವಿತರಣೆಯ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯಿಂದ ಒಂದನ್ನು ಬಳಸಬೇಕೆ ಎಂಬುದು. ಈ ರೆಪೊಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ NVIDIA ನ ಅಧಿಕೃತ ಬಿಡುಗಡೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗದೇ ಇರಬಹುದು, ಇದು ಸಂಭಾವ್ಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, NVIDIA ನ ಸೈಟ್‌ನಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಡ್ರೈವರ್‌ಗಳನ್ನು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕೆಲವು ಬಳಕೆದಾರರು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ. ರೆಪೊಸಿಟರಿ ಡ್ರೈವರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿದ್ದರೂ, ಈ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಮರುಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು CUDA ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಅದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಾಲಕ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ.

ಅನುಸ್ಥಾಪನೆಯ ಹೊರತಾಗಿ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡೆಗಣಿಸಲ್ಪಡುವ ಇನ್ನೊಂದು ಅಂಶವೆಂದರೆ ಆಜ್ಞೆಗಳ ಮೂಲಕ ಸೆಟಪ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು nvidia-smi, ಇದು ಸಕ್ರಿಯ ಚಾಲಕ ಮತ್ತು CUDA ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ಓಡುತ್ತಿದೆ nvcc --version ಇದು ಕಂಪೈಲರ್‌ನಿಂದ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿರುವ CUDA ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆಯಾದ್ದರಿಂದ ಇದು ಸಹ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಚೆಕ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದರಿಂದ ಸಿಸ್ಟಂನ GPU ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಸ್ಟಾಕ್ ಸರಿಯಾಗಿ ಜೋಡಣೆಯಾಗುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, CUDA-ಅವಲಂಬಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವಾಗ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ವಿವರಗಳು ರನ್‌ಟೈಮ್‌ನ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಮೊದಲು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಗಮನಾರ್ಹ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಹತಾಶೆಯನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಅಥವಾ ಅಂತಹುದೇ GPU-ಭಾರೀ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಸುಗಮವಾದ, ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ CUDA ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. 🚀

CUDA ಮತ್ತು NVIDIA ಚಾಲಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಕುರಿತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

"CUDA ಡ್ರೈವರ್ ಆವೃತ್ತಿ ಸಾಕಷ್ಟಿಲ್ಲ" ದೋಷದ ಅರ್ಥವೇನು?
ಈ ದೋಷವು ಪ್ರಸ್ತುತ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ CUDA toolkit ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾದವುಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ NVIDIA driver. CUDA ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಎರಡೂ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆವೃತ್ತಿಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗಬೇಕು.
ನನ್ನ ಸಿಸ್ಟಂನಲ್ಲಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾದ CUDA ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು?
ನಿಮ್ಮ CUDA ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು, ನೀವು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು nvcc --version ಕಮಾಂಡ್, ಇದು ಕಂಪೈಲರ್‌ನಿಂದ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿರುವ CUDA ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಅನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ನಾನು ಒಂದೇ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ CUDA ಯ ಬಹು ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದೇ?
ಹೌದು, ನೀವು ಒಂದು ಸಿಸ್ಟಂನಲ್ಲಿ ಬಹು CUDA ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ಆವೃತ್ತಿಯು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸರ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ನೀವು ಸರಿಹೊಂದಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು.
ಲಿನಕ್ಸ್ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯಿಂದ ಅಥವಾ NVIDIA ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನಿಂದ NVIDIA ಡ್ರೈವರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಉತ್ತಮವೇ?
ನೀವು ರೆಪೊಸಿಟರಿ ಡ್ರೈವರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಿದರೆ, NVIDIA ನ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದರಿಂದ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಇವುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಡ್ರೈವರ್ ಆವೃತ್ತಿಯು ನಿಮ್ಮ CUDA ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ನನ್ನ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ NVIDIA ಚಾಲಕ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ದೃಢೀಕರಿಸುವುದು?
ದಿ nvidia-smi --query-gpu=driver_version --format=csv,noheader ಆಜ್ಞೆಯು ನಿಮ್ಮ ಚಾಲಕ ಆವೃತ್ತಿಯ ಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರದರ್ಶನವನ್ನು ಸರಳೀಕೃತ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
CUDA ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್‌ನ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಿಂತ ಸ್ವಲ್ಪ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ಚಾಲಕ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ನಾನು ಬಳಸಬಹುದೇ?
ಕೆಲವು ಸಣ್ಣ ಆವೃತ್ತಿಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳು ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದಾದರೂ, ರನ್ಟೈಮ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು NVIDIA ನ ನಿಖರವಾದ ಚಾಲಕ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ.
CUDA ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಹಳೆಯ ಡ್ರೈವರ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್‌ಇನ್‌ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ?
ಹಳೆಯ ಡ್ರೈವರ್‌ಗಳು ಹೊಸ CUDA ಆವೃತ್ತಿಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಚಾಲಕವು ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್‌ನ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸುಗಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ನನ್ನ CUDA ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಪತ್ತೆಮಾಡಿದರೆ ಆದರೆ ರನ್‌ಟೈಮ್‌ನಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾದರೆ ನಾನು ಏನು ಮಾಡಬೇಕು?
ಬಳಸಿ ನಿಮ್ಮ ಚಾಲಕ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ nvidia-smi. ಇದು ಇನ್ನೂ ವಿಫಲವಾದಲ್ಲಿ, ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಸರಿಯಾದ ಚಾಲಕ ಮತ್ತು CUDA ಟೂಲ್ಕಿಟ್ ಅನ್ನು ಮರುಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ.
CUDA ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರದೆ ನನ್ನ NVIDIA ಡ್ರೈವರ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅಪ್‌ಗ್ರೇಡ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವೇ?
ಹೌದು, ಆದರೆ ನಿಮ್ಮ ಇನ್‌ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿದ CUDA ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಸ ಡ್ರೈವರ್ ಇನ್ನೂ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಚಿಕ್ಕ ಚಾಲಕ ಅಪ್‌ಗ್ರೇಡ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಆದರೂ ಪ್ರಮುಖ ಅಪ್‌ಗ್ರೇಡ್‌ಗಳಿಗೆ CUDA ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ನವೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
ನಾನು CUDA ಅನ್ನು ಅನ್‌ಇನ್‌ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಮರುಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು ಹೇಗೆ?
ಬಳಸಿ apt-get remove --purge cuda ಅಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಆದೇಶ, ನಂತರ ಬಯಸಿದ ಆವೃತ್ತಿಯ ಹೊಸ ಸ್ಥಾಪನೆ. ಇದು ಇತರ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಪ್ಯಾಕೇಜುಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರದಂತೆ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ ಅನ್ನು ಮರುಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ.

CUDA ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು

GPU ಕಾರ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ, ನಡುವಿನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ CUDA ಟೂಲ್ಕಿಟ್ ಮತ್ತು NVIDIA ಡ್ರೈವರ್‌ಗಳು ನಿರಾಶಾದಾಯಕ ರನ್‌ಟೈಮ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಡೆಯಬಹುದು. ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಥವಾ ರೆಪೊಸಿಟರಿಗಳು ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾದ CUDA ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಅನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿಸದ ಚಾಲಕ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಿದಾಗ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ. NVIDIA ನಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಡ್ರೈವರ್‌ಗಳನ್ನು ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡುವುದು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು nvcc ಆವೃತ್ತಿ ವಿವರಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ನೀಡಬಹುದು.

CUDA ದೋಷಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವ ಇನ್ನೊಂದು ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವ ಮೊದಲು ಸಣ್ಣ CUDA- ಆಧಾರಿತ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅನುಸ್ಥಾಪನೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು. ಈ ಮುನ್ನೆಚ್ಚರಿಕೆಯು ಎಲ್ಲಾ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅನಗತ್ಯ ದೋಷನಿವಾರಣೆಯಿಲ್ಲದೆ ನೀವು GPU ಅನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. 🖥️

CUDA ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು

NVIDIA ಚಾಲಕ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಆವೃತ್ತಿಗಳಿಗೆ CUDA ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅಧಿಕೃತ NVIDIA ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾಣಬಹುದು: NVIDIA CUDA ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ದಾಖಲೆ .
ಬಳಕೆ ಸೇರಿದಂತೆ CUDA ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ವಿವರಗಳು nvcc ಮತ್ತು nvidia-smi, NVIDIA CUDA ಅನುಸ್ಥಾಪನಾ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ: NVIDIA CUDA ಡೌನ್‌ಲೋಡ್‌ಗಳು .
Artix ನಂತಹ Linux ವಿತರಣೆಗಳಲ್ಲಿ CUDA ಮತ್ತು NVIDIA ಡ್ರೈವರ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ದೋಷನಿವಾರಣೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವಗಳಿಗಾಗಿ, ಈ ವೇದಿಕೆಯು ಸಹಾಯಕವಾಗಬಹುದು: NVIDIA ಡೆವಲಪರ್ ವೇದಿಕೆಗಳು .

NVIDIA 470xx ಚಾಲಕ ಮತ್ತು CUDA 11.4 ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು "CUDA ಡ್ರೈವರ್ ಆವೃತ್ತಿಯು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ" ದೋಷವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು