Klaidos „CUDA tvarkyklės versija yra nepakankama“ taisymas naudojant NVIDIA 470xx tvarkyklę ir CUDA 11.4

Suderinamumo problemų sprendimas naudojant CUDA ir NVIDIA tvarkykles

Įsivaizduokite, kad pagaliau įdiegėte CUDA įrankių rinkinys kad išnaudotumėte visą savo GPU potencialą greičiau apdorojant tokius projektus kaip greičiau-šnabždėti. Tačiau kaip tik pasiruošę pasinerti, susidūrėte su netikėta kliūtimi: liūdnai pagarsėjusia klaida „CUDA tvarkyklės versijos nepakanka CUDA vykdymo laiko versijai“. 🛑

Ši klaida dažnai ištinka net tada, kai atrodo, kad viskas yra vietoje. Jūsų atveju, jūs įdiegėte CUDA 11.4, o jūsų NVIDIA tvarkyklės versija 470xx atrodo suderinama pagal NVIDIA dokumentaciją, skirtą CUDA 11.x įrankių rinkiniams. Dar kartą patikrinkite komandą nvidia-smi, kuri taip pat patvirtina, kad CUDA 11.4 yra aktyvus.

Tačiau vykdymo laiko neatitikimas tęsiasi, todėl kyla painiavos, kodėl CUDA veikia ne taip, kaip tikėtasi. Pradedate svarstyti, ar CUDA diegimas iš NVIDIA svetainės gali sukelti suderinamumo problemų su Artix saugyklos NVIDIA tvarkykle.

Jei ši situacija jums pažįstama, jūs ne vieni! Daugelis susiduria su šiuo suderinamumo iššūkiu ir jaučiasi įstrigę. Išnagrinėkime keletą trikčių šalinimo būdų, kaip išspręsti šią problemą ir užtikrinti, kad GPU veiktų sklandžiai. 🖥️

Išsamus CUDA ir tvarkyklių suderinamumo patikrinimo vadovas

Spręsdami klaidą „CUDA tvarkyklės versija yra nepakankama“, pateikti scenarijai siekia užtikrinti, kad jūsų CUDA įrankių rinkinys ir NVIDIA tvarkyklių versijos yra suderinamos, naudojant konkrečias komandas versijos tikrinimui. Pirmasis scenarijus yra „Bash“ apvalkalo scenarijus, kuris pradedamas apibrėžiant reikiamas CUDA ir tvarkyklės versijas kaip kintamuosius, kad būtų lengva atnaujinti. Šis metodas leidžia koreguoti reikšmes nekeičiant viso scenarijaus, o tai leidžia sutaupyti laiko, jei reikia šalinti skirtingų versijų triktis. Naudodamas komandą nvidia-smi su tinkintomis vėliavėlėmis, scenarijus nuskaito NVIDIA tvarkyklės versiją švariu formatu, išfiltruodamas nereikalingus duomenis. Tada ši informacija palyginama su reikiama tvarkyklės versija. Jei yra neatitikimų, rodomas klaidos pranešimas ir sustabdomas scenarijus, o tai padeda išvengti problemų vėliau atliekant nuo GPU priklausančias užduotis. 🖥️

Tada Bash scenarijus naudoja nvcc --version, kad patikrintų įdiegto CUDA įrankių rinkinio versiją. Taikydamas reguliariąją išraišką, scenarijus ištraukia versijos numerį iš nvcc išvesties, konkrečiai taikydamas formatą, esantį CUDA leidimo informacijoje. Šis metodas yra patikimas, nes pagauna tik skaitinę versiją, nepaisydamas papildomo teksto. Jei scenarijus aptinka CUDA versijos neatitikimą, jis sustabdomas pateikiant išėjimo kodą ir naudingą pranešimą. Visa ši sąranka veikia kaip apsaugos priemonė, ypač naudinga, jei dažnai dirbate su GPU skaičiavimu arba keliais CUDA projektais, kuriems gali prireikti specifinių konfigūracijų. Tokios suderinamumo patikros sutaupo laiko ir nusivylimo, nes anksti nustato klaidas ir pateikia aiškius atsiliepimus prieš pradedant bet kokius CUDA procesus.

Python scenarijaus pavyzdyje suderinamumas tikrinamas panašiai, tačiau jis skirtas integruotis į Python aplinkas, kuriose gali būti naudojamos CUDA pagrįstos Python bibliotekos. Šis scenarijus naudoja subprocesų biblioteką, kad paleistų apvalkalo komandas Python, fiksuodamas išvestis analizei. Naudodami subprocesą iškviečiame ir nvidia-smi, ir nvcc, o tada analizuojame jų išvestis, kad patikrintume, ar jos atitinka reikiamas versijas. Dėl Python lankstumo šis metodas yra naudingas, jei jūsų aplinka jau labai priklauso nuo Python scenarijų arba jei norite automatizuoti Python pagrindu veikiančios programos patikrinimus. Ši sąranka ypač naudinga duomenų mokslininkams ar kūrėjams, naudojantiems Jupyter Notebooks arba gilaus mokymosi sistemas, tokias kaip TensorFlow, kurioms dažnai reikalingas griežtas CUDA versijų suderinamumas.

Galiausiai įtraukiami vienetų testai, siekiant patvirtinti Python suderinamumo tikrinimo scenarijaus elgesį. Naudodamas unittest ir juokingų komandų išvestis, scenarijus užtikrina, kad kiekvienas patikrinimas būtų atliktas taip, kaip tikėtasi, net jei tikrosios CUDA arba tvarkyklės versijos skiriasi testavimo mašinoje. Šie testai suteikia pasitikėjimo, kad suderinamumo scenarijus yra tikslus įvairiose sistemose, todėl lengviau dalytis komandomis arba įdiegti keliose darbo vietose. Šis paskutinis testavimo sluoksnis yra labai svarbus kūrėjams, kurie priklauso nuo stabilių CUDA sąrankų ML projektams arba daug grafikos procesorių naudojančioms programoms, kur net nedidelė suderinamumo problema gali sutrikdyti darbo eigą. Naudodami šiuos scenarijus ir testus turėsite patikimą metodą patikrinti, ar jūsų NVIDIA tvarkyklė ir CUDA įrankių rinkinys veikia darniai, išvengiant klaidų prieš joms atsirandant. 🚀

#!/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."

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}")

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 tvarkyklės ir vykdymo laiko suderinamumo supratimas

Nustatant CUDA, ypač naudojant senesnę aparatinę įrangą, pvz., NVIDIA GeForce 920M, dažna problema yra „CUDA tvarkyklės versijos nepakanka“ klaida. Taip atsitinka, kai įdiegta CUDA įrankių rinkinio versija nesuderinama su dabartine NVIDIA tvarkykle. Daugelis mano, kad paprastas bet kurios CUDA versijos įdiegimas veiks, jei tvarkyklė yra pakankamai nauja, tačiau iš tikrųjų kiekviena CUDA įrankių rinkinio versija turi specifinius tvarkyklės reikalavimus. Pavyzdžiui, CUDA 11.x paprastai reikalauja tvarkyklių, aukštesnių nei 450 versijos, tačiau nedideli neatitikimai gali sukelti vykdymo klaidų. Prieš diegiant nuo CUDA priklausomą programinę įrangą, būtina patvirtinti tvarkyklės ir CUDA įrankių rinkinio versijas.

Svarstoma, ar naudoti NVIDIA pateiktą tvarkyklę, ar tvarkyklę iš „Linux“ platinimo saugyklos, pvz., „Artix“. Šie atpirkimo sandoriai ne visada gali puikiai atitikti oficialius NVIDIA leidimus, todėl gali atsirasti neatitikimų. Pagal šį scenarijų kai kurie vartotojai pastebėjo, kad tvarkyklių atsisiuntimas tiesiai iš NVIDIA svetainės išsprendžia suderinamumo problemas. Nors naudoti saugyklos tvarkyklę yra patogiau, šį pasirinkimą gali tekti peržiūrėti dar kartą CUDA programos kuriems reikalingas specialus vairuotojų palaikymas.

Be diegimo, dar vienas dažnai nepastebimas aspektas yra sąrankos patikrinimas naudojant tokias komandas kaip nvidia-smi, kuriame rodomos aktyvios tvarkyklės ir CUDA versijos. Bėgimas nvcc --version taip pat yra svarbus, nes parodo CUDA įrankių rinkinio versiją, kurią naudoja kompiliatorius. Pridėjus šiuos patikrinimus, sistemos GPU programinės įrangos krūva bus tinkamai suderinta, todėl sumažės klaidų, kai vykdomos nuo CUDA priklausančios programos. Šios detalės sutaupo daug laiko ir sutaupo nusivylimo, nes išsprendžiamos suderinamumo problemos, kol jos nepaveikia vykdymo, sukuria sklandesnę, patikimesnę CUDA aplinką giliam mokymuisi ar panašioms GPU reikalaujančioms užduotims. 🚀