Kļūdas "CUDA draivera versija nav pietiekama" labošana, izmantojot NVIDIA 470xx draiveri un CUDA 11.4

Saderības problēmu pārvarēšana ar CUDA un NVIDIA draiveriem

Iedomājieties, ka beidzot esat instalējis CUDA rīkkopa lai pilnībā izmantotu sava GPU potenciālu ar ātrāku apstrādi tādiem projektiem kā ātrāk-čuksti. Bet tieši tad, kad esat gatavs ienirt, jūs saskaraties ar negaidītu šķērsli: bēdīgi slavenā kļūda “CUDA draivera versija nav pietiekama CUDA izpildlaika versijai”. 🛑

Šī kļūda bieži rodas pat tad, kad šķiet, ka viss ir vietā. Jūsu gadījumā esat instalējis CUDA 11.4, un jūsu NVIDIA draivera versija 470xx šķiet saderīga saskaņā ar NVIDIA dokumentāciju par CUDA 11.x rīkkopām. Jūs vēlreiz pārbaudiet, izmantojot komandu nvidia-smi, kas arī apstiprina, ka CUDA 11.4 ir aktīvs.

Tomēr izpildlaika neatbilstība turpinās, radot neskaidrības par iemeslu CUDA nedarbojas, kā paredzēts. Jūs sākat domāt, vai CUDA instalēšana no NVIDIA vietnes varētu izraisīt saderības problēmas ar Artix repozitorija NVIDIA draiveri.

Ja šī situācija šķiet pazīstama, jūs neesat viens! Daudzi saskaras ar šo saderības izaicinājumu un jūtas iestrēguši. Izpētīsim dažus problēmu novēršanas ceļus, lai atrisinātu šo problēmu un nodrošinātu nevainojamu GPU darbību. 🖥️

Detalizēts ceļvedis CUDA un draiveru saderības pārbaudei

Risinot kļūdu “CUDA draivera versija nav pietiekama”, sniegto skriptu mērķis ir nodrošināt jūsu CUDA rīku komplekts un NVIDIA draiveru versijas ir saderīgas, izmantojot īpašas komandas versijas verifikācijai. Pirmais skripts ir Bash čaulas skripts, kas sākas, definējot nepieciešamās CUDA un draivera versijas kā mainīgos, lai tos varētu viegli atjaunināt. Šī pieeja ļauj pielāgot vērtības, nemainot visu skriptu, tādējādi ietaupot laiku, ja nepieciešams novērst dažādas versijas. Izmantojot komandu nvidia-smi ar pielāgotiem karodziņiem, skripts ienes NVIDIA draivera versiju tīrā formātā, filtrējot nevajadzīgos datus. Pēc tam šī informācija tiek salīdzināta ar nepieciešamo draivera versiju. Ja tiek konstatēta neatbilstība, tiek parādīts kļūdas ziņojums, kas aptur skriptu, kas palīdz novērst problēmas vēlāk GPU atkarīgos uzdevumos. 🖥️

Pēc tam Bash skripts izmanto nvcc --version, lai pārbaudītu instalētās CUDA rīkkopas versiju. Lietojot regulāro izteiksmi, skripts izvelk versijas numuru no nvcc izvades, īpaši mērķējot uz formātu, kas atrodams CUDA laidiena informācijā. Šī metode ir uzticama, jo tā uztver tikai skaitlisko versiju, ignorējot papildu tekstu. Ja skripts konstatē CUDA versijas neatbilstību, tas tiek apturēts ar izejas kodu un noderīgu ziņojumu. Visa šī iestatīšana darbojas kā drošības līdzeklis, īpaši noderīgi, ja bieži strādājat ar GPU skaitļošanu vai vairākiem CUDA projektiem, kuriem var būt nepieciešamas noteiktas konfigurācijas. Šādas saderības pārbaudes ietaupa laiku un neapmierinātību, jo agrīni konstatē kļūdas, sniedzot skaidru atgriezenisko saiti pirms jebkādu CUDA procesu sākšanas.

Python skripta piemērā saderība tiek pārbaudīta līdzīgi, taču tā ir paredzēta integrācijai Python vidēs, kurās var tikt izmantotas CUDA balstītas Python bibliotēkas. Šis skripts izmanto apakšprocesu bibliotēku, lai Python palaistu čaulas komandas, tverot izvadus analīzei. Izmantojot apakšprocesu, mēs izsaucam gan nvidia-smi, gan nvcc un pēc tam parsējam to izvadus, lai pārbaudītu atbilstību nepieciešamajām versijām. Python elastība padara šo pieeju noderīgu, ja jūsu vide jau lielā mērā paļaujas uz Python skriptiem vai ja vēlaties automatizēt pārbaudes Python lietojumprogrammā. Šī iestatīšana ir īpaši noderīga datu zinātniekiem vai izstrādātājiem, kuri izmanto Jupyter piezīmjdatorus vai dziļās mācīšanās sistēmas, piemēram, TensorFlow, kurām bieži nepieciešama stingra CUDA versiju saderība.

Visbeidzot, ir iekļauti vienību testi, lai apstiprinātu Python saderības pārbaudes skripta darbību. Izmantojot unittest un ņirgāšanas komandu izvadus, skripts nodrošina, ka katra pārbaude darbojas, kā paredzēts, pat ja faktiskās CUDA vai draivera versijas testēšanas iekārtā atšķiras. Šie testi sniedz pārliecību, ka saderības skripts ir precīzs dažādās sistēmās, atvieglojot koplietošanu komandās vai izvietošanu vairākās darbstacijās. Šis pēdējais testēšanas slānis ir ļoti svarīgs izstrādātājiem, kuri ir atkarīgi no stabiliem CUDA iestatījumiem ML projektiem vai lietojumprogrammām, kurās ir daudz GPU, kur pat neliela saderības problēma var traucēt darbplūsmu. Izmantojot šos skriptus un testus, jums būs uzticama metode, lai pārbaudītu, vai jūsu NVIDIA draiveris un CUDA rīkkopa darbojas saskaņoti, izvairoties no kļūdām pirms to rašanās. 🚀

#!/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()

Izpratne par CUDA draivera un izpildlaika saderību

Iestatot CUDA, īpaši vecākai aparatūrai, piemēram, NVIDIA GeForce 920M, bieži sastopama problēma ir "CUDA draivera versija nav pietiekama” kļūda. Tas notiek, ja instalētā CUDA rīku komplekta versija nav saderīga ar pašreizējo NVIDIA draiveri. Daudzi pieņem, ka vienkārši jebkuras CUDA versijas instalēšana darbosies, ja draiveris ir pietiekami jauns, taču patiesībā katrai CUDA rīku komplekta versijai ir noteiktas īpašas draivera prasības. Piemēram, CUDA 11.x parasti ir nepieciešami draiveri, kuru versija pārsniedz 450, taču nelielas neatbilstības var izraisīt izpildlaika kļūdas. Pirms no CUDA atkarīgas programmatūras instalēšanas ir svarīgi apstiprināt gan draivera, gan CUDA rīkkopas versijas.

Saistīts apsvērums ir tas, vai izmantot NVIDIA nodrošināto draiveri vai to no Linux izplatīšanas krātuves, piemēram, Artix. Šie repo ne vienmēr var pilnībā saskaņot ar NVIDIA oficiālajiem laidieniem, radot iespējamu neatbilstību. Šajā gadījumā daži lietotāji ir atklājuši, ka draiveru lejupielāde tieši no NVIDIA vietnes atrisina saderības problēmas. Lai gan repozitorija draivera izmantošana ir ērtāka, šī izvēle, iespējams, būs jāpārskata CUDA lietojumprogrammas kurām nepieciešams īpašs draivera atbalsts.

Papildus instalēšanai vēl viens aspekts, kas bieži tiek ignorēts, ir iestatīšanas pārbaude, izmantojot tādas komandas kā nvidia-smi, kas parāda aktīvo draiveri un CUDA versijas. Skriešana nvcc --version ir arī svarīgs, jo tas parāda CUDA rīku komplekta versiju, ko izmanto kompilators. Šo pārbaužu pievienošana nodrošina sistēmas GPU programmatūras steku pareizu līdzināšanu, samazinot kļūdas, palaižot no CUDA atkarīgas lietojumprogrammas. Šī informācija ietaupa ievērojamu laiku un neapmierinātību, risinot saderības problēmas, pirms tās ietekmē izpildlaiku, radot vienmērīgāku, uzticamāku CUDA vidi dziļai apmācībai vai līdzīgiem GPU smagiem uzdevumiem. 🚀