NVIDIA 470xx ഡ്രൈവറും CUDA 11.4 ഉം

Daniel Marino

2024, നവംബർ 13, ബുധനാഴ്‌ച 7:42:02 PM

CUDA, NVIDIA ഡ്രൈവറുകളുമായുള്ള അനുയോജ്യത പ്രശ്നങ്ങൾ മറികടക്കുന്നു

നിങ്ങൾ അവസാനം ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തുവെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക CUDA ടൂൾകിറ്റ് പോലുള്ള പ്രോജക്റ്റുകൾക്കായി വേഗത്തിലുള്ള പ്രോസസ്സിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ ജിപിയുവിൻ്റെ മുഴുവൻ സാധ്യതകളും പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ വേഗത്തിലുള്ള വിസ്‌പർ. എന്നാൽ നിങ്ങൾ ഡൈവ് ചെയ്യാൻ തയ്യാറായിരിക്കുന്നതുപോലെ, നിങ്ങൾ ഒരു അപ്രതീക്ഷിത റോഡ് ബ്ലോക്ക് അടിച്ചു: കുപ്രസിദ്ധമായ "CUDA ഡ്രൈവർ പതിപ്പ് CUDA റൺടൈം പതിപ്പിന് പര്യാപ്തമല്ല" പിശക്. 🛑

എല്ലാം ശരിയാണെന്ന് തോന്നുമ്പോൾ പോലും ഈ പിശക് പലപ്പോഴും സംഭവിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ കാര്യത്തിൽ, നിങ്ങൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തു CUDA 11.4, കൂടാതെ നിങ്ങളുടെ NVIDIA ഡ്രൈവർ പതിപ്പ്, 470xx, CUDA 11.x ടൂൾകിറ്റുകൾക്കായുള്ള NVIDIA യുടെ ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ അനുസരിച്ച് അനുയോജ്യമാണ്. nvidia-smi കമാൻഡ് ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾ രണ്ടുതവണ പരിശോധിക്കുക, അത് CUDA 11.4 സജീവമാണെന്ന് സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു.

എന്നിരുന്നാലും, റൺടൈം പൊരുത്തക്കേട് തുടരുന്നു, എന്തുകൊണ്ടെന്നതിനെക്കുറിച്ച് ആശയക്കുഴപ്പം സൃഷ്ടിക്കുന്നു CUDA പ്രതീക്ഷിച്ച പോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നില്ല. എൻവിഡിയയുടെ സൈറ്റിൽ നിന്നുള്ള സിയുഡിഎ ഇൻസ്റ്റാളേഷൻ ആർട്ടിക്‌സ് റിപ്പോസിറ്ററിയുടെ എൻവിഡിയ ഡ്രൈവറുമായി പൊരുത്തപ്പെടൽ പ്രശ്‌നങ്ങൾക്ക് കാരണമാകുമോ എന്ന് നിങ്ങൾ ആശ്ചര്യപ്പെടാൻ തുടങ്ങുന്നു.

ഈ സാഹചര്യം പരിചിതമാണെന്ന് തോന്നുന്നുവെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ ഒറ്റയ്ക്കല്ല! പലരും ഈ അനുയോജ്യത വെല്ലുവിളി നേരിടുകയും കുടുങ്ങിപ്പോകുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനും നിങ്ങളുടെ ജിപിയു സുഗമമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനും ചില ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ് പാതകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാം. 🖥️

കമാൻഡ്	ഉപയോഗത്തിൻ്റെ ഉദാഹരണം
nvidia-smi --query-gpu=driver_version --format=csv,noheader	ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്ത കൃത്യമായ NVIDIA ഡ്രൈവർ പതിപ്പ് അന്വേഷിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. --query-gpu=driver_version ഫ്ലാഗ്, ഡ്രൈവർ പതിപ്പ് മാത്രമേ വീണ്ടെടുക്കുന്നുള്ളൂ എന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു, അതേസമയം --format=csv,noheader ഫലം ഒരു ലളിതമായ, ഹെഡ്ഡർ-ഫ്രീ CSV ഫോർമാറ്റിൽ ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യുന്നു, ഇത് പ്രോഗ്രാമാറ്റിക് ആയി പാഴ്‌സ് ചെയ്യാൻ എളുപ്പമാണ്.
nvcc --version	ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്ത CUDA കംപൈലറിൻ്റെ പതിപ്പ് പരിശോധിക്കുന്നു. nvcc (NVIDIA യുടെ CUDA കംപൈലർ) ഉപയോഗിക്കുന്ന കൃത്യമായ CUDA ടൂൾകിറ്റ് പതിപ്പ് സ്ഥിരീകരിക്കുന്നതിനാൽ CUDA അനുയോജ്യതയ്ക്ക് ഈ കമാൻഡ് പ്രധാനമാണ്. ഫലം CUDA പതിപ്പിനെ സൂചിപ്പിക്കുന്ന ഔട്ട്‌പുട്ടിൽ "റിലീസ് X.Y" ഉൾപ്പെടുന്നു.
subprocess.check_output()	പൈത്തണിനുള്ളിൽ നിന്ന് ഒരു ഷെൽ കമാൻഡ് എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുകയും ഔട്ട്പുട്ട് തിരികെ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ സന്ദർഭത്തിൽ, ഒരു പൈത്തൺ സ്ക്രിപ്റ്റിനുള്ളിൽ എൻവിഡിയ-സ്മി, എൻവിസിസി കമാൻഡുകൾ വിളിക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഡ്രൈവറും CUDA പതിപ്പും പരിശോധിക്കുന്നതിനായി അവയുടെ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ ക്യാപ്ചർ ചെയ്യുന്നു.
patch()	പൈത്തണിലെ unittest.mock ലൈബ്രറിയിൽ നിന്നുള്ള ഒരു ഡെക്കറേറ്റർ, പാച്ച്() ടെസ്റ്റിംഗ് സമയത്ത് ടാർഗെറ്റ് ഫംഗ്‌ഷനെ ഒരു മോക്ക് ഒബ്‌ജക്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് താൽക്കാലികമായി മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു. CUDA കോംപാറ്റിബിലിറ്റി പരിശോധനകൾ പരിശോധിക്കുമ്പോൾ subprocess.check_output() പോലുള്ള കമാൻഡുകളിൽ നിന്നുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട ഔട്ട്പുട്ടുകൾ അനുകരിക്കാൻ ഇത് ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
sys.exit()	ഒരു അനുയോജ്യത പ്രശ്നം കണ്ടെത്തിയാൽ പൈത്തൺ സ്ക്രിപ്റ്റ് എക്സിക്യൂഷൻ അവസാനിപ്പിക്കുന്നു. CUDA, ഡ്രൈവർ അനുയോജ്യത എന്നിവ പോലുള്ള കർശനമായ പതിപ്പ് പരിശോധനകൾ ആവശ്യമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഇത് നിർണായകമാണ്, നേരത്തെ അവസാനിപ്പിക്കാനും പ്രശ്നം റിപ്പോർട്ടുചെയ്യാനും സ്ക്രിപ്റ്റിനെ ഇത് അനുവദിക്കുന്നു.
grep -oP 'release \K\d+\.\d+'	nvcc യുടെ ഔട്ട്പുട്ടിൽ നിന്ന് CUDA പതിപ്പ് തിരയുന്നതിനും വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനും grep ഉപയോഗിക്കുന്നു. -oP ഫ്ലാഗ് ഇവിടെ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്: -o പൊരുത്തമുള്ള ഭാഗം മാത്രം ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ -P കൂടുതൽ വിപുലമായ പാറ്റേൺ പൊരുത്തപ്പെടുത്തലിനായി Perl-ന് അനുയോജ്യമായ റെഗുലർ എക്സ്പ്രഷനുകൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
unittest.main()	പൈത്തണിൻ്റെ യൂണിറ്റ്ടെസ്റ്റ് ചട്ടക്കൂടിൽ നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നതുപോലെ, ഒരു സ്ക്രിപ്റ്റിനുള്ളിൽ എല്ലാ യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകളും റൺ ചെയ്യുന്നു. സ്ക്രിപ്റ്റ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുമ്പോൾ, പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന പതിപ്പുകൾ ഉണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിച്ച്, കോംപാറ്റിബിലിറ്റി ടെസ്റ്റ് ഫംഗ്ഷനുകൾ സ്വയമേവ നടപ്പിലാക്കാൻ ഈ കമാൻഡ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
echo	ബാഷ് സ്ക്രിപ്റ്റുകളിൽ കൺസോളിലേക്ക് ഒരു സന്ദേശം ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യുന്നു. അനുയോജ്യത പരിശോധിക്കുമ്പോൾ പിശകുകളും വിജയ സന്ദേശങ്ങളും പ്രദർശിപ്പിക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് ഔട്ട്പുട്ട് ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദവും വിജ്ഞാനപ്രദവുമാക്കുന്നു.
exit 1	ഒരു പിശക് സൂചിപ്പിക്കാൻ പൂജ്യമല്ലാത്ത സ്റ്റാറ്റസ് കോഡ് ഉള്ള ഒരു ബാഷ് സ്ക്രിപ്റ്റ് അവസാനിപ്പിക്കുന്നു. അനുയോജ്യത പരിശോധനകളിൽ, പതിപ്പ് പൊരുത്തക്കേടുകൾ കണ്ടെത്തുമ്പോൾ തുടർന്നുള്ള എക്സിക്യൂഷൻ നിർത്തുന്നതിന് ഈ കമാൻഡ് നിർണായകമാണ്.

CUDA, ഡ്രൈവർ അനുയോജ്യത എന്നിവ പരിശോധിക്കുന്നതിനുള്ള വിശദമായ ഗൈഡ്

"CUDA ഡ്രൈവർ പതിപ്പ് അപര്യാപ്തമാണ്" എന്ന പിശക് പരിഹരിക്കുന്നതിൽ, നൽകിയിരിക്കുന്ന സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ നിങ്ങളുടെ കാര്യം ഉറപ്പാക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു CUDA ടൂൾകിറ്റ് പതിപ്പ് സ്ഥിരീകരണം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി നിർദ്ദിഷ്ട കമാൻഡുകൾ ഉപയോഗിച്ച് എൻവിഡിയ ഡ്രൈവർ പതിപ്പുകൾ അനുയോജ്യമാണ്. ആദ്യ സ്ക്രിപ്റ്റ് ഒരു ബാഷ് ഷെൽ സ്ക്രിപ്റ്റ് ആണ്, അത് എളുപ്പത്തിൽ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനായി ആവശ്യമായ CUDA, ഡ്രൈവർ പതിപ്പുകൾ എന്നിവ വേരിയബിളുകളായി നിർവചിച്ചുകൊണ്ട് ആരംഭിക്കുന്നു. മുഴുവൻ സ്ക്രിപ്റ്റിലും മാറ്റം വരുത്താതെ മൂല്യങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കാൻ ഈ സമീപനം നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു, നിങ്ങൾക്ക് വ്യത്യസ്ത പതിപ്പുകൾ ട്രബിൾഷൂട്ട് ചെയ്യണമെങ്കിൽ സമയ ലാഭം. ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കിയ ഫ്ലാഗുകളുള്ള nvidia-smi കമാൻഡ് ഉപയോഗിച്ച്, സ്‌ക്രിപ്റ്റ് NVIDIA ഡ്രൈവർ പതിപ്പ് ക്ലീൻ ഫോർമാറ്റിൽ ലഭ്യമാക്കുന്നു, അനാവശ്യ ഡാറ്റ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നു. ഈ വിവരങ്ങൾ ആവശ്യമായ ഡ്രൈവർ പതിപ്പുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. ഒരു പൊരുത്തക്കേട് ഉണ്ടെങ്കിൽ, ഒരു പിശക് സന്ദേശം പ്രത്യക്ഷപ്പെടുകയും സ്ക്രിപ്റ്റ് നിർത്തുകയും ചെയ്യും, ഇത് പിന്നീട് GPU-ആശ്രിത ടാസ്ക്കുകളിൽ പ്രശ്നങ്ങൾ തടയാൻ സഹായിക്കുന്നു. 🖥️

അടുത്തതായി, ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്ത CUDA ടൂൾകിറ്റിൻ്റെ പതിപ്പ് പരിശോധിക്കാൻ ബാഷ് സ്ക്രിപ്റ്റ് nvcc --version ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു സാധാരണ എക്‌സ്‌പ്രഷൻ പ്രയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, സ്‌ക്രിപ്റ്റ് എൻവിസിസിയുടെ ഔട്ട്‌പുട്ടിൽ നിന്ന് പതിപ്പ് നമ്പർ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും CUDA-യുടെ റിലീസ് വിവരങ്ങളിൽ കാണുന്ന ഫോർമാറ്റിനെ ടാർഗെറ്റുചെയ്യുന്നു. ഈ രീതി വിശ്വസനീയമാണ്, കാരണം ഇത് അധിക വാചകം അവഗണിച്ച് സംഖ്യാ പതിപ്പ് മാത്രം പിടിക്കുന്നു. സ്ക്രിപ്റ്റ് CUDA പതിപ്പ് പൊരുത്തക്കേട് കണ്ടെത്തുകയാണെങ്കിൽ, അത് ഒരു എക്സിറ്റ് കോഡും സഹായകരമായ സന്ദേശവും ഉപയോഗിച്ച് നിർത്തുന്നു. ഈ മുഴുവൻ സജ്ജീകരണവും ഒരു സംരക്ഷണമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, പ്രത്യേക കോൺഫിഗറേഷനുകൾ ആവശ്യമായി വന്നേക്കാവുന്ന ജിപിയു കമ്പ്യൂട്ടിംഗിലോ ഒന്നിലധികം CUDA പ്രോജക്ടുകളിലോ നിങ്ങൾ ഇടയ്ക്കിടെ പ്രവർത്തിക്കുകയാണെങ്കിൽ പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ഏതെങ്കിലും CUDA പ്രക്രിയകൾ ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് വ്യക്തമായ ഫീഡ്‌ബാക്ക് നൽകിക്കൊണ്ട് നേരത്തെ തന്നെ പിശകുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിലൂടെ ഇതുപോലുള്ള അനുയോജ്യത പരിശോധനകൾ സമയവും നിരാശയും ലാഭിക്കുന്നു.

പൈത്തൺ സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉദാഹരണത്തിൽ, അനുയോജ്യത സമാനമായി പരിശോധിച്ചു, എന്നാൽ ഇത് CUDA അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പൈത്തൺ ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന പൈത്തൺ പരിതസ്ഥിതികളിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ്. പൈത്തണിനുള്ളിൽ ഷെൽ കമാൻഡുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് സബ്പ്രോസസ് ലൈബ്രറിയെ ഈ സ്ക്രിപ്റ്റ് സ്വാധീനിക്കുന്നു, വിശകലനത്തിനായി ഔട്ട്പുട്ടുകൾ ക്യാപ്ചർ ചെയ്യുന്നു. ഉപപ്രോസസ്സ് ഉപയോഗിച്ച്, ഞങ്ങൾ nvidia-smi, nvcc എന്നിവയെ വിളിക്കുന്നു, തുടർന്ന് ആവശ്യമായ പതിപ്പുകൾ പരിശോധിക്കുന്നതിന് അവയുടെ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ പാഴ്സ് ചെയ്യുന്നു. നിങ്ങളുടെ പരിതസ്ഥിതി ഇതിനകം തന്നെ പൈത്തൺ സ്ക്രിപ്റ്റുകളെ വളരെയധികം ആശ്രയിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലോ അല്ലെങ്കിൽ പൈത്തൺ അധിഷ്‌ഠിത ആപ്ലിക്കേഷനിൽ ചെക്കുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിലോ പൈത്തണിൻ്റെ വഴക്കം ഈ സമീപനത്തെ ഉപയോഗപ്രദമാക്കുന്നു. ജൂപ്പിറ്റർ നോട്ട്ബുക്കുകളോ ടെൻസർഫ്ലോ പോലുള്ള ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂടുകളോ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റാ സയൻ്റിസ്റ്റുകൾക്കോ ഡെവലപ്പർമാർക്കോ ഈ സജ്ജീകരണം പ്രത്യേകിച്ചും സഹായകരമാണ്, ഇതിന് പലപ്പോഴും കർശനമായ CUDA പതിപ്പ് അനുയോജ്യത ആവശ്യമാണ്.

അവസാനമായി, പൈത്തൺ കോംപാറ്റിബിലിറ്റി ചെക്ക് സ്ക്രിപ്റ്റിൻ്റെ സ്വഭാവം സാധൂകരിക്കുന്നതിന് യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. യൂണിറ്റ്ടെസ്റ്റ്, മോക്കിംഗ് കമാൻഡ് ഔട്ട്പുട്ടുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, ടെസ്റ്റിംഗ് മെഷീനിൽ യഥാർത്ഥ CUDA അല്ലെങ്കിൽ ഡ്രൈവർ പതിപ്പുകൾ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, ഓരോ ചെക്കും പ്രതീക്ഷിച്ച പോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഈ ടെസ്റ്റുകൾ വ്യത്യസ്‌ത സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ഉടനീളം അനുയോജ്യത സ്‌ക്രിപ്റ്റ് കൃത്യമാണെന്ന് ആത്മവിശ്വാസം നൽകുന്നു, ഇത് ടീമുകളിൽ പങ്കിടുന്നതോ ഒന്നിലധികം വർക്ക്‌സ്റ്റേഷനുകളിലേക്ക് വിന്യസിക്കുന്നതോ എളുപ്പമാക്കുന്നു. ML പ്രോജക്റ്റുകൾക്കോ ജിപിയു-ഇൻ്റൻസീവ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കോ സ്ഥിരമായ CUDA സജ്ജീകരണങ്ങളെ ആശ്രയിക്കുന്ന ഡെവലപ്പർമാർക്ക് ഈ അന്തിമ പരിശോധന പാളി നിർണായകമാണ്, ചെറിയ അനുയോജ്യത പ്രശ്നം പോലും വർക്ക്ഫ്ലോകളെ തടസ്സപ്പെടുത്താം. ഈ സ്ക്രിപ്റ്റുകളും ടെസ്റ്റുകളും ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങളുടെ NVIDIA ഡ്രൈവറും CUDA ടൂൾകിറ്റും യോജിപ്പിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് സ്ഥിരീകരിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് വിശ്വസനീയമായ ഒരു രീതി ഉണ്ടായിരിക്കും, അവ സംഭവിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് പിശകുകൾ ഒഴിവാക്കും. 🚀

പരിഹാരം 1: ഷെൽ സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് CUDA, NVIDIA ഡ്രൈവർ അനുയോജ്യത പരിശോധിക്കുക

ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്ത CUDA പതിപ്പും NVIDIA ഡ്രൈവർ പതിപ്പും തമ്മിലുള്ള അനുയോജ്യത പരിശോധിക്കാൻ ഈ പരിഹാരം ഒരു ബാഷ് സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

#!/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."

പരിഹാരം 2: CUDA ഇൻസ്റ്റാളേഷൻ സാധൂകരിക്കുന്നതിനുള്ള പൈത്തൺ സ്ക്രിപ്റ്റ്

പൈത്തൺ ഡിപൻഡൻസി സജ്ജീകരണങ്ങളുള്ള എൻവയോൺമെൻ്റുകൾക്ക് ഉപയോഗപ്രദമായ, CUDA പതിപ്പ് അനുയോജ്യത പ്രോഗ്രാമാറ്റിക് ആയി പരിശോധിക്കാൻ ഈ പരിഹാരം പൈത്തൺ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

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}")

പരിഹാരം 3: അനുയോജ്യത പരിശോധനകൾ സ്ഥിരീകരിക്കാൻ പൈത്തണിലെ യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ

വ്യത്യസ്ത സജ്ജീകരണങ്ങളിൽ CUDA, ഡ്രൈവർ പതിപ്പ് അനുയോജ്യതാ പരിശോധനകൾ എന്നിവ സാധൂകരിക്കുന്നതിന് ഓരോ പരിഹാരത്തിനും പൈത്തണിലെ യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ.

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 ഡ്രൈവറും റൺടൈം അനുയോജ്യതയും മനസ്സിലാക്കുന്നു

CUDA സജ്ജീകരിക്കുമ്പോൾ, പ്രത്യേകിച്ച് NVIDIA GeForce 920M പോലുള്ള പഴയ ഹാർഡ്‌വെയറിൽ, ഒരു പൊതു പ്രശ്നം ഇതാണ് "CUDA ഡ്രൈവർ പതിപ്പ് അപര്യാപ്തമാണ്”പിശക്. ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്ത CUDA ടൂൾകിറ്റ് പതിപ്പ് നിലവിലെ NVIDIA ഡ്രൈവറുമായി പൊരുത്തപ്പെടാത്തപ്പോൾ ഇത് സംഭവിക്കുന്നു. ഡ്രൈവർ വേണ്ടത്ര സമീപകാലമാണെങ്കിൽ ഏതെങ്കിലും CUDA പതിപ്പ് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നത് പ്രവർത്തിക്കുമെന്ന് പലരും അനുമാനിക്കുന്നു, എന്നാൽ വാസ്തവത്തിൽ, ഓരോ CUDA ടൂൾകിറ്റ് പതിപ്പിനും പ്രത്യേക ഡ്രൈവർ ആവശ്യകതകളുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, CUDA 11.x ന് സാധാരണയായി പതിപ്പ് 450-ന് മുകളിലുള്ള ഡ്രൈവറുകൾ ആവശ്യമാണ്, എന്നിരുന്നാലും ചെറിയ പൊരുത്തക്കേടുകൾ റൺടൈം പിശകുകൾക്ക് കാരണമാകും. CUDA-ആശ്രിത സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് നിങ്ങളുടെ ഡ്രൈവർ, CUDA ടൂൾകിറ്റ് പതിപ്പുകൾ സ്ഥിരീകരിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.

എൻവിഡിയ നൽകുന്ന ഡ്രൈവർ ഉപയോഗിക്കണോ അതോ ആർട്ടിക്സ് പോലെയുള്ള ലിനക്സ് വിതരണത്തിൻ്റെ ശേഖരത്തിൽ നിന്നുള്ള ഡ്രൈവർ ഉപയോഗിക്കണമോ എന്നതാണ് അനുബന്ധ പരിഗണന. ഈ റിപ്പോകൾ എല്ലായ്പ്പോഴും എൻവിഡിയയുടെ ഔദ്യോഗിക റിലീസുകളുമായി യോജിച്ചേക്കില്ല, ഇത് പൊരുത്തക്കേടുകൾക്ക് കാരണമാകുന്നു. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, എൻവിഡിയയുടെ സൈറ്റിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് ഡ്രൈവറുകൾ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുന്നത് അനുയോജ്യത പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുമെന്ന് ചില ഉപയോക്താക്കൾ കണ്ടെത്തി. ഒരു റിപ്പോസിറ്ററി ഡ്രൈവർ ഉപയോഗിക്കുന്നത് കൂടുതൽ സൗകര്യപ്രദമാണെങ്കിലും, ഈ തിരഞ്ഞെടുപ്പിനായി വീണ്ടും സന്ദർശിക്കേണ്ടതായി വന്നേക്കാം CUDA അപേക്ഷകൾ അത് നിർദ്ദിഷ്ട ഡ്രൈവർ പിന്തുണ ആവശ്യപ്പെടുന്നു.

ഇൻസ്റ്റാളേഷനുപുറമെ, പലപ്പോഴും അവഗണിക്കപ്പെടുന്ന മറ്റൊരു വശം പോലുള്ള കമാൻഡുകൾ വഴി സജ്ജീകരണം പരിശോധിക്കുന്നു nvidia-smi, ഇത് സജീവ ഡ്രൈവർ, CUDA പതിപ്പുകൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. ഓടുന്നു nvcc --version കംപൈലർ ഉപയോഗിക്കുന്ന CUDA ടൂൾകിറ്റ് പതിപ്പ് കാണിക്കുന്നതിനാൽ ഇത് പ്രധാനമാണ്. ഈ ചെക്കുകൾ ചേർക്കുന്നത് സിസ്റ്റത്തിൻ്റെ GPU സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ സ്റ്റാക്ക് ശരിയായി വിന്യസിക്കുന്നത് ഉറപ്പാക്കുന്നു, CUDA- ആശ്രിത ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുമ്പോൾ പിശകുകൾ കുറയ്ക്കുന്നു. ഈ വിശദാംശങ്ങൾ റൺടൈമിനെ ബാധിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അനുയോജ്യത പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിലൂടെ കാര്യമായ സമയവും നിരാശയും ലാഭിക്കുകയും ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിനോ സമാനമായ ജിപിയു-ഹെവി ടാസ്‌ക്കുകൾക്കോ വേണ്ടി സുഗമവും കൂടുതൽ വിശ്വസനീയവുമായ CUDA അന്തരീക്ഷം സൃഷ്‌ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. 🚀

CUDA, NVIDIA ഡ്രൈവർ അനുയോജ്യതയെക്കുറിച്ചുള്ള പൊതുവായ ചോദ്യങ്ങൾ

"CUDA ഡ്രൈവർ പതിപ്പ് അപര്യാപ്തമാണ്" എന്ന പിശക് എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്?
ഈ പിശക് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് കറൻ്റ് ആണ് CUDA toolkit ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തവയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ല NVIDIA driver. CUDA സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന് രണ്ടും നിർദ്ദിഷ്ട പതിപ്പുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടേണ്ടതുണ്ട്.
എൻ്റെ സിസ്റ്റത്തിൽ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്ത CUDA പതിപ്പ് എങ്ങനെ പരിശോധിക്കാം?
നിങ്ങളുടെ CUDA പതിപ്പ് പരിശോധിക്കാൻ, നിങ്ങൾക്ക് ഇത് ഉപയോഗിക്കാം nvcc --version കമാൻഡ്, ഇത് കമ്പൈലർ ഉപയോഗിക്കുന്ന CUDA ടൂൾകിറ്റ് വെളിപ്പെടുത്തുന്നു.
ഒരു മെഷീനിൽ CUDA-യുടെ ഒന്നിലധികം പതിപ്പുകൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാൻ കഴിയുമോ?
അതെ, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു സിസ്റ്റത്തിൽ ഒന്നിലധികം CUDA പതിപ്പുകൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാൻ കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, നിർദ്ദിഷ്ട ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി ശരിയായ പതിപ്പ് സജീവമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ നിങ്ങളുടെ പരിസ്ഥിതി വേരിയബിളുകൾ ക്രമീകരിക്കേണ്ടി വന്നേക്കാം.
Linux റിപ്പോസിറ്ററിയിൽ നിന്നോ NVIDIA വെബ്സൈറ്റിൽ നിന്നോ NVIDIA ഡ്രൈവർ ഉപയോഗിക്കുന്നതാണോ നല്ലത്?
റിപ്പോസിറ്ററി ഡ്രൈവറുകളുമായി നിങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യത പ്രശ്നങ്ങൾ നേരിടുകയാണെങ്കിൽ, എൻവിഡിയയുടെ വെബ്‌സൈറ്റിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നത് ചിലപ്പോൾ ഇത് പരിഹരിക്കും, കാരണം ഇത് ഡ്രൈവർ പതിപ്പ് നിങ്ങളുടെ CUDA ടൂൾകിറ്റ് ആവശ്യകതകളുമായി യോജിപ്പിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
എൻ്റെ മെഷീനിൽ എൻവിഡിയ ഡ്രൈവർ പതിപ്പ് എങ്ങനെ സ്ഥിരീകരിക്കും?
ദി nvidia-smi --query-gpu=driver_version --format=csv,noheader ലളിതമായ ഒരു ഫോർമാറ്റിൽ നിങ്ങളുടെ ഡ്രൈവർ പതിപ്പിൻ്റെ വ്യക്തമായ ഡിസ്പ്ലേ കമാൻഡ് നൽകുന്നു.
CUDA ടൂൾകിറ്റിൻ്റെ ആവശ്യകതയിൽ നിന്ന് അല്പം വ്യത്യസ്തമായ ഒരു ഡ്രൈവർ പതിപ്പ് എനിക്ക് ഉപയോഗിക്കാമോ?
ചില ചെറിയ പതിപ്പ് പൊരുത്തക്കേടുകൾ പ്രവർത്തിക്കുമെങ്കിലും, റൺടൈം പിശകുകൾ തടയുന്നതിന് NVIDIA-യുടെ കൃത്യമായ ഡ്രൈവർ ശുപാർശകൾ പിന്തുടരുന്നത് സാധാരണയായി സുരക്ഷിതമാണ്.
CUDA ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നതിന് ചിലപ്പോൾ പഴയ ഡ്രൈവറുകൾ അൺഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യേണ്ടത് എന്തുകൊണ്ട്?
പഴയ ഡ്രൈവറുകൾക്ക് പുതിയ CUDA പതിപ്പുകൾക്കുള്ള പിന്തുണ ഇല്ലായിരിക്കാം, അതിനാൽ നിങ്ങളുടെ ഡ്രൈവർ ടൂൾകിറ്റിൻ്റെ ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നത് സുഗമമായ പ്രകടനത്തിന് പലപ്പോഴും ആവശ്യമാണ്.
എൻ്റെ CUDA പതിപ്പ് ശരിയായി കണ്ടെത്തിയെങ്കിലും റൺടൈമിൽ പരാജയപ്പെടുകയാണെങ്കിൽ ഞാൻ എന്തുചെയ്യണം?
ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ ഡ്രൈവർ പതിപ്പ് വീണ്ടും പരിശോധിക്കുക nvidia-smi. ഇത് ഇപ്പോഴും പരാജയപ്പെടുകയാണെങ്കിൽ, ഔദ്യോഗിക ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ശരിയായ ഡ്രൈവറും CUDA ടൂൾകിറ്റും വീണ്ടും ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുക.
CUDA-യെ ബാധിക്കാതെ എൻ്റെ NVIDIA ഡ്രൈവർ മാത്രം അപ്‌ഗ്രേഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയുമോ?
അതെ, എന്നാൽ നിങ്ങളുടെ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്ത CUDA ടൂൾകിറ്റിനെ പുതിയ ഡ്രൈവർ ഇപ്പോഴും പിന്തുണയ്ക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. ചെറിയ ഡ്രൈവർ അപ്‌ഗ്രേഡുകൾ സാധാരണയായി അനുയോജ്യത നിലനിർത്തുന്നു, എന്നിരുന്നാലും പ്രധാന നവീകരണങ്ങൾക്ക് CUDA ടൂൾകിറ്റ് അപ്‌ഡേറ്റും ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം.
എനിക്ക് എങ്ങനെ CUDA അൺഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാനും ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട പതിപ്പ് വീണ്ടും ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാനും കഴിയും?
ഉപയോഗിക്കുക apt-get remove --purge cuda അൺഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാനുള്ള കമാൻഡ്, തുടർന്ന് ആവശ്യമുള്ള പതിപ്പിൻ്റെ പുതിയ ഇൻസ്റ്റാളും. ഇത് മറ്റ് സിസ്റ്റം പാക്കേജുകളെ ബാധിക്കാതെ ടൂൾകിറ്റ് പുനഃസജ്ജമാക്കുന്നു.

CUDA അനുയോജ്യത പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നു

ജിപിയു ടാസ്ക്കുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഉപയോക്താക്കൾക്ക്, ഇവ തമ്മിലുള്ള അനുയോജ്യത പരിശോധിക്കുന്നു CUDA ടൂൾകിറ്റ് NVIDIA ഡ്രൈവറുകൾക്ക് നിരാശാജനകമായ റൺടൈം പിശകുകൾ തടയാൻ കഴിയും. ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്ത CUDA ടൂൾകിറ്റിനെ പൂർണ്ണമായി പിന്തുണയ്ക്കാത്ത ഡ്രൈവർ പതിപ്പുകൾ സോഫ്റ്റ്‌വെയറോ റിപ്പോസിറ്ററികളോ നിർദ്ദേശിക്കുമ്പോൾ ഈ പ്രശ്നം ഉണ്ടാകാറുണ്ട്. NVIDIA-യിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് ഡ്രൈവറുകൾ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് സഹായിച്ചേക്കാം, അതുപോലെയുള്ള ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് nvcc പതിപ്പ് വിശദാംശങ്ങൾ സ്ഥിരീകരിക്കുന്നതിന് വ്യക്തത നൽകാൻ കഴിയും.

CUDA പിശകുകൾ ഒഴിവാക്കാനുള്ള മറ്റൊരു മാർഗ്ഗം സങ്കീർണ്ണമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ചെറിയ CUDA അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇൻസ്റ്റാളേഷൻ പരീക്ഷിക്കുക എന്നതാണ്. ഈ മുൻകരുതൽ എല്ലാ ഘടകങ്ങളും വിന്യസിച്ചിട്ടുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, അനാവശ്യ ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ് കൂടാതെ നിങ്ങൾക്ക് ജിപിയു പൂർണ്ണമായി ഉപയോഗിക്കാനാകുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. 🖥️

CUDA അനുയോജ്യത പ്രശ്നങ്ങൾക്കുള്ള റഫറൻസുകളും ഉറവിടങ്ങളും

NVIDIA ഡ്രൈവർ ആവശ്യകതകളും വിവിധ പതിപ്പുകൾക്കുള്ള CUDA ടൂൾകിറ്റ് അനുയോജ്യതയും സംബന്ധിച്ച വിവരങ്ങൾ ഔദ്യോഗിക NVIDIA വെബ്സൈറ്റിൽ കാണാം: NVIDIA CUDA അനുയോജ്യത ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ .
CUDA ടൂൾകിറ്റ് പതിപ്പ് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുന്നതിനും പരിശോധിക്കുന്നതിനുമുള്ള വിശദാംശങ്ങൾ, ഉപയോഗം ഉൾപ്പെടെ nvcc ഒപ്പം nvidia-smi, NVIDIA CUDA ഇൻസ്റ്റലേഷൻ ഗൈഡിൽ ലഭ്യമാണ്: NVIDIA CUDA ഡൗൺലോഡുകൾ .
Artix പോലുള്ള Linux വിതരണങ്ങളിലെ CUDA, NVIDIA ഡ്രൈവർ പ്രശ്‌നങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗിനും ഉപയോക്തൃ അനുഭവങ്ങൾക്കും, ഈ ഫോറം സഹായകമാകും: എൻവിഡിയ ഡെവലപ്പർ ഫോറങ്ങൾ .

NVIDIA 470xx ഡ്രൈവറും CUDA 11.4 ഉം ഉപയോഗിച്ച് "CUDA ഡ്രൈവർ പതിപ്പ് അപര്യാപ്തമാണ്" എന്ന പിശക് പരിഹരിക്കുന്നു