NVIDIA 470xx ਡਰਾਈਵਰ ਅਤੇ CUDA 11.4 ਦੀ

Daniel Marino

ਬੁੱਧਵਾਰ, 13 ਨਵੰਬਰ 2024 7:59:18 ਬਾ.ਦੁ.

CUDA ਅਤੇ NVIDIA ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ 'ਤੇ ਕਾਬੂ ਪਾਉਣਾ

ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇੰਸਟਾਲ ਕੀਤਾ ਹੈ CUDA ਟੂਲਕਿੱਟ ਵਰਗੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ GPU ਦੀ ਪੂਰੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਲਈ ਤੇਜ਼-ਫੁਸਫੁਸ. ਪਰ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਸੀਂ ਡੁਬਕੀ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਅਣਕਿਆਸੀ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਮਾਰਿਆ: ਬਦਨਾਮ "CUDA ਡਰਾਈਵਰ ਸੰਸਕਰਣ CUDA ਰਨਟਾਈਮ ਸੰਸਕਰਣ ਲਈ ਨਾਕਾਫੀ ਹੈ" ਗਲਤੀ। 🛑

ਇਹ ਗਲਤੀ ਅਕਸਰ ਉਦੋਂ ਵੀ ਮਾਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਭ ਕੁਝ ਆਪਣੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ CUDA 11.4, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡਾ NVIDIA ਡਰਾਈਵਰ ਸੰਸਕਰਣ, 470xx, CUDA 11.x ਟੂਲਕਿੱਟਾਂ ਲਈ NVIDIA ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਅਨੁਕੂਲ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ nvidia-smi ਕਮਾਂਡ ਨਾਲ ਦੋ ਵਾਰ ਜਾਂਚ ਕਰੋ, ਜੋ ਇਹ ਵੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ CUDA 11.4 ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਰਨਟਾਈਮ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ ਜਾਰੀ ਹੈ, ਕਿਉਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਭੰਬਲਭੂਸਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ CUDA ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਨਹੀਂ ਚੱਲ ਰਿਹਾ। ਤੁਸੀਂ ਸੋਚਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ NVIDIA ਦੀ ਸਾਈਟ ਤੋਂ CUDA ਸਥਾਪਨਾ ਆਰਟਿਕਸ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਦੇ NVIDIA ਡਰਾਈਵਰ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਜੇ ਇਹ ਸਥਿਤੀ ਜਾਣੂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਕੱਲੇ ਨਹੀਂ ਹੋ! ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਇਸ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫਸਿਆ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਆਓ ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ GPU ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਕੁਝ ਸਮੱਸਿਆ-ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਰਗਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ। 🖥️

ਹੁਕਮ	ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ
nvidia-smi --query-gpu=driver_version --format=csv,noheader	ਸਹੀ NVIDIA ਡ੍ਰਾਈਵਰ ਸੰਸਕਰਣ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। --query-gpu=driver_version ਫਲੈਗ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ ਡਰਾਈਵਰ ਸੰਸਕਰਣ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ --format=csv,noheader ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਰਲ, ਸਿਰਲੇਖ-ਮੁਕਤ CSV ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਆਊਟਪੁੱਟ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਾਰਸ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ।
nvcc --version	ਸਥਾਪਿਤ CUDA ਕੰਪਾਈਲਰ ਦੇ ਸੰਸਕਰਣ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਮਾਂਡ CUDA ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ ਕੁੰਜੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਹੀ CUDA ਟੂਲਕਿੱਟ ਸੰਸਕਰਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ nvcc (NVIDIA ਦਾ CUDA ਕੰਪਾਈਲਰ) ਵਰਤਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ "ਰਿਲੀਜ਼ X.Y" ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ CUDA ਸੰਸਕਰਣ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
subprocess.check_output()	ਪਾਈਥਨ ਦੇ ਅੰਦਰੋਂ ਸ਼ੈੱਲ ਕਮਾਂਡ ਚਲਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਾਪਸ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੇ ਅੰਦਰ nvidia-smi ਅਤੇ nvcc ਕਮਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਡਰਾਈਵਰ ਅਤੇ CUDA ਸੰਸਕਰਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਲਈ।
patch()	Python ਵਿੱਚ unittest.mock ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦਾ ਇੱਕ ਸਜਾਵਟ, patch() ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਅਸਥਾਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟਾਰਗੇਟ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੌਕ ਆਬਜੈਕਟ ਨਾਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ CUDA ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਜਾਂਚਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ subprocess.check_output() ਵਰਗੀਆਂ ਕਮਾਂਡਾਂ ਤੋਂ ਖਾਸ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
sys.exit()	ਜੇਕਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਖਤਮ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ CUDA ਅਤੇ ਡਰਾਈਵਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਰਗੇ ਸਖਤ ਸੰਸਕਰਣ ਜਾਂਚਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
grep -oP 'release \K\d+\.\d+'	nvcc ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤੋਂ CUDA ਸੰਸਕਰਣ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ grep ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। -oP ਫਲੈਗ ਇੱਥੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ: -o ਸਿਰਫ਼ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ -P ਪਰਲ-ਅਨੁਕੂਲ ਰੈਗੂਲਰ ਸਮੀਕਰਨ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਉੱਨਤ ਪੈਟਰਨ ਮੈਚਿੰਗ ਲਈ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
unittest.main()	ਪਾਇਥਨ ਦੇ ਯੂਨਿਟਸਟ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਇੱਕ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਾਰੇ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਮਾਂਡ ਆਟੋਮੈਟਿਕਲੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਟੈਸਟ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਚਲਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਸੰਭਾਵਿਤ ਸੰਸਕਰਣ ਮੌਜੂਦ ਹਨ।
echo	Bash ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਸੋਲ ਲਈ ਇੱਕ ਸੁਨੇਹਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵੇਲੇ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭਰਪੂਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਗਲਤੀ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
exit 1	ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਜ਼ੀਰੋ ਸਥਿਤੀ ਕੋਡ ਨਾਲ ਇੱਕ Bash ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਜਾਂਚਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਕਮਾਂਡ ਹੋਰ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸੰਸਕਰਣ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।

CUDA ਅਤੇ ਡਰਾਈਵਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਗਾਈਡ

"CUDA ਡਰਾਈਵਰ ਸੰਸਕਰਣ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਹੈ" ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ CUDA ਟੂਲਕਿੱਟ ਅਤੇ NVIDIA ਡਰਾਈਵਰ ਸੰਸਕਰਣ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ, ਵਰਜਨ ਤਸਦੀਕ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਖਾਸ ਕਮਾਂਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਇੱਕ Bash ਸ਼ੈੱਲ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਹੈ ਜੋ ਆਸਾਨ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ CUDA ਅਤੇ ਡਰਾਈਵਰ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਜੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਮੁੱਚੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਬਦਲੇ ਬਿਨਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਤਾਂ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਣ ਵਾਲਾ। ਕਸਟਮਾਈਜ਼ਡ ਫਲੈਗਾਂ ਦੇ ਨਾਲ nvidia-smi ਕਮਾਂਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਬੇਲੋੜੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ NVIDIA ਡਰਾਈਵਰ ਸੰਸਕਰਣ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਫਿਰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡਰਾਈਵਰ ਸੰਸਕਰਣ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਸੁਨੇਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਰੋਕ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ GPU-ਨਿਰਭਰ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। 🖥️

ਅੱਗੇ, Bash ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਇੰਸਟਾਲ CUDA ਟੂਲਕਿੱਟ ਦੇ ਸੰਸਕਰਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ nvcc --version ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਨਿਯਮਤ ਸਮੀਕਰਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ nvcc ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤੋਂ ਸੰਸਕਰਣ ਨੰਬਰ ਕੱਢਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ CUDA ਦੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਪਾਏ ਗਏ ਫਾਰਮੈਟ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਵਾਧੂ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਿਰਫ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਸੰਸਕਰਣ ਨੂੰ ਫੜਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਇੱਕ CUDA ਸੰਸਕਰਣ ਬੇਮੇਲ ਲੱਭਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਐਗਜ਼ਿਟ ਕੋਡ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਦਦਗਾਰ ਸੰਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਰੁਕ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪੂਰਾ ਸੈੱਟਅੱਪ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਅਕਸਰ GPU ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਜਾਂ ਮਲਟੀਪਲ CUDA ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਖਾਸ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਜਾਂਚਾਂ ਕਿਸੇ ਵੀ CUDA ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇ ਕੇ, ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਫੜ ਕੇ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਨਿਰਾਸ਼ਾ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਪਾਈਥਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜਿੱਥੇ CUDA- ਅਧਾਰਤ ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਪਾਇਥਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ੈੱਲ ਕਮਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸਬਪ੍ਰੋਸੈਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਂਦੀ ਹੈ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਪ-ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ nvidia-smi ਅਤੇ nvcc ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪਾਰਸ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਲਚਕਤਾ ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪਾਈਥਨ-ਅਧਾਰਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਸੈਟਅਪ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕਸ ਜਾਂ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਵਰਗੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਜਾਂ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਅਕਸਰ ਸਖਤ CUDA ਸੰਸਕਰਣ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਪਾਈਥਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਜਾਂਚ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੇ ਵਿਹਾਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਯੂਨਿਟਟੈਸਟ ਅਤੇ ਮਖੌਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਮਾਂਡ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਜਾਂਚ ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਅਸਲ CUDA ਜਾਂ ਡਰਾਈਵਰ ਸੰਸਕਰਣ ਟੈਸਟਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ ਵੱਖਰੇ ਹੋਣ। ਇਹ ਟੈਸਟ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਿਵਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਕਈ ਵਰਕਸਟੇਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੀ ਇਹ ਅੰਤਮ ਪਰਤ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜੋ ML ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਜਾਂ GPU- ਤੀਬਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਸਥਿਰ CUDA ਸੈੱਟਅੱਪਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਮਾਮੂਲੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਮੁੱਦਾ ਵੀ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਅਤੇ ਟੈਸਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇਹ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ NVIDIA ਡਰਾਈਵਰ ਅਤੇ CUDA ਟੂਲਕਿੱਟ ਇੱਕਸੁਰਤਾ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਗਲਤੀਆਂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹੋਏ। 🚀

ਹੱਲ 1: ਸ਼ੈੱਲ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ CUDA ਅਤੇ NVIDIA ਡਰਾਈਵਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ

ਇਹ ਹੱਲ ਇੰਸਟਾਲ ਕੀਤੇ CUDA ਸੰਸਕਰਣ ਅਤੇ NVIDIA ਡਰਾਈਵਰ ਸੰਸਕਰਣ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ Bash ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।

#!/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."

ਹੱਲ 2: CUDA ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ

ਇਹ ਹੱਲ CUDA ਸੰਸਕਰਣ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਪਰੋਗਰਾਮੈਟਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਂਚਣ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਾਈਥਨ ਨਿਰਭਰਤਾ ਸੈਟਅਪਸ ਵਾਲੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ।

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}")

ਹੱਲ 3: ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਜਾਂਚਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ

ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੈੱਟਅੱਪਾਂ ਵਿੱਚ CUDA ਅਤੇ ਡਰਾਈਵਰ ਸੰਸਕਰਣ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਜਾਂਚਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹਰੇਕ ਹੱਲ ਲਈ Python ਵਿੱਚ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ।

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 ਡਰਾਈਵਰ ਅਤੇ ਰਨਟਾਈਮ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

CUDA ਸੈਟ ਅਪ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ NVIDIA GeForce 920M ਵਰਗੇ ਪੁਰਾਣੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ 'ਤੇ, ਇੱਕ ਆਮ ਮੁੱਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ "CUDA ਡਰਾਈਵਰ ਸੰਸਕਰਣ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਹੈ"ਗਲਤੀ. ਇਹ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਥਾਪਿਤ CUDA ਟੂਲਕਿੱਟ ਸੰਸਕਰਣ ਮੌਜੂਦਾ NVIDIA ਡਰਾਈਵਰ ਨਾਲ ਅਸੰਗਤ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਇਹ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵੀ CUDA ਸੰਸਕਰਣ ਨੂੰ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨਾ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ ਜੇਕਰ ਡਰਾਈਵਰ ਕਾਫ਼ੀ ਤਾਜ਼ਾ ਹੈ, ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਹਰੇਕ CUDA ਟੂਲਕਿੱਟ ਸੰਸਕਰਣ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਡਰਾਈਵਰ ਲੋੜਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, CUDA 11.x ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਜਨ 450 ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਦੇ ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਮਾਮੂਲੀ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਰਨਟਾਈਮ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। CUDA-ਨਿਰਭਰ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਡਰਾਈਵਰ ਅਤੇ CUDA ਟੂਲਕਿੱਟ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਇੱਕ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਚਾਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੀ NVIDIA ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਡਰਾਈਵਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਹੈ ਜਾਂ ਲੀਨਕਸ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਰਟਿਕਸ। ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਰੈਪੋ ਹਮੇਸ਼ਾ NVIDIA ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਰੀਲੀਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਕਸਾਰ ਨਾ ਹੋਣ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵੀ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਕੁਝ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੇ ਪਾਇਆ ਹੈ ਕਿ NVIDIA ਦੀ ਸਾਈਟ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਨੂੰ ਡਾਉਨਲੋਡ ਕਰਨਾ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਡਰਾਈਵਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਵਧੇਰੇ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹੈ, ਇਸ ਚੋਣ ਲਈ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ CUDA ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਜੋ ਖਾਸ ਡਰਾਈਵਰ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਇਕ ਹੋਰ ਪਹਿਲੂ ਅਕਸਰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਮਾਂਡਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੈੱਟਅੱਪ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ nvidia-smi, ਜੋ ਕਿ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਡਰਾਈਵਰ ਅਤੇ CUDA ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਹੈ nvcc --version ਇਹ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਕੰਪਾਈਲਰ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ CUDA ਟੂਲਕਿੱਟ ਸੰਸਕਰਣ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਜਾਂਚਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਦਾ GPU ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਟੈਕ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਲਾਈਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, CUDA-ਨਿਰਭਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵੇਲੇ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੇਰਵੇ ਰਨਟਾਈਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਕੇ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਂ ਸਮਾਨ GPU-ਭਾਰੀ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਰਵਿਘਨ, ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ CUDA ਵਾਤਾਵਰਣ ਬਣਾਉਣ ਦੁਆਰਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਨਿਰਾਸ਼ਾ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ। 🚀

CUDA ਅਤੇ NVIDIA ਡਰਾਈਵਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਬਾਰੇ ਆਮ ਸਵਾਲ

"CUDA ਡਰਾਈਵਰ ਸੰਸਕਰਣ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਹੈ" ਗਲਤੀ ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
ਇਹ ਗਲਤੀ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮੌਜੂਦਾ CUDA toolkit ਇੰਸਟਾਲ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਹੈ NVIDIA driver. CUDA ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਸਿਸਟਮ ਤੇ ਸਥਾਪਿਤ CUDA ਸੰਸਕਰਣ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਿਵੇਂ ਕਰਾਂ?
ਆਪਣੇ CUDA ਸੰਸਕਰਣ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ nvcc --version ਕਮਾਂਡ, ਜੋ ਕੰਪਾਈਲਰ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ CUDA ਟੂਲਕਿੱਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਕੀ ਮੈਂ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ CUDA ਦੇ ਕਈ ਸੰਸਕਰਣ ਸਥਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
ਹਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਤੇ ਕਈ CUDA ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਖਾਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਸਹੀ ਸੰਸਕਰਣ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਹੈ।
ਕੀ ਲੀਨਕਸ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਜਾਂ NVIDIA ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਤੋਂ NVIDIA ਡਰਾਈਵਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਬਿਹਤਰ ਹੈ?
ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ NVIDIA ਦੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਤੋਂ ਸਿੱਧਾ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨਾ ਕਈ ਵਾਰ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਰਾਈਵਰ ਸੰਸਕਰਣ ਤੁਹਾਡੀਆਂ CUDA ਟੂਲਕਿੱਟ ਲੋੜਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।
ਮੈਂ ਆਪਣੀ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ NVIDIA ਡਰਾਈਵਰ ਸੰਸਕਰਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਾਂ?
ਦ nvidia-smi --query-gpu=driver_version --format=csv,noheader ਕਮਾਂਡ ਇੱਕ ਸਰਲ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਡਰਾਈਵਰ ਸੰਸਕਰਣ ਦਾ ਸਪਸ਼ਟ ਡਿਸਪਲੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਕੀ ਮੈਂ ਇੱਕ ਡਰਾਈਵਰ ਸੰਸਕਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਜੋ CUDA ਟੂਲਕਿੱਟ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਤੋਂ ਥੋੜ੍ਹਾ ਵੱਖਰਾ ਹੈ?
ਹਾਲਾਂਕਿ ਕੁਝ ਮਾਮੂਲੀ ਸੰਸਕਰਣ ਬੇਮੇਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰਨਟਾਈਮ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ NVIDIA ਦੀਆਂ ਸਹੀ ਡਰਾਈਵਰ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ।
CUDA ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਵਾਰ ਪੁਰਾਣੇ ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਨੂੰ ਅਣਇੰਸਟੌਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਪੈਂਦੀ ਹੈ?
ਪੁਰਾਣੇ ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ CUDA ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਦੀ ਘਾਟ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਡਰਾਈਵਰ ਟੂਲਕਿੱਟ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਨਿਰਵਿਘਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਅਕਸਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਮੈਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਮੇਰਾ CUDA ਸੰਸਕਰਣ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਖੋਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਰਨਟਾਈਮ 'ਤੇ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਵਰਤ ਕੇ ਆਪਣੇ ਡਰਾਈਵਰ ਸੰਸਕਰਣ ਦੀ ਦੁਬਾਰਾ ਜਾਂਚ ਕਰੋ nvidia-smi. ਜੇਕਰ ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਸਹੀ ਡਰਾਈਵਰ ਅਤੇ CUDA ਟੂਲਕਿੱਟ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ।
ਕੀ CUDA ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਮੇਰੇ NVIDIA ਡਰਾਈਵਰ ਨੂੰ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?
ਹਾਂ, ਪਰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਨਵਾਂ ਡਰਾਈਵਰ ਅਜੇ ਵੀ ਤੁਹਾਡੀ ਸਥਾਪਿਤ CUDA ਟੂਲਕਿੱਟ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਛੋਟੇ ਡਰਾਈਵਰ ਅੱਪਗਰੇਡ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਵੱਡੇ ਅੱਪਗਰੇਡਾਂ ਲਈ CUDA ਟੂਲਕਿੱਟ ਅੱਪਡੇਟ ਦੀ ਵੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਮੈਂ CUDA ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਅਣਇੰਸਟੌਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸੰਸਕਰਣ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ apt-get remove --purge cuda ਅਣਇੰਸਟੌਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਮਾਂਡ, ਲੋੜੀਂਦੇ ਸੰਸਕਰਣ ਦੀ ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਸਥਾਪਨਾ ਦੇ ਬਾਅਦ. ਇਹ ਹੋਰ ਸਿਸਟਮ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਟੂਲਕਿੱਟ ਨੂੰ ਰੀਸੈਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।

CUDA ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ

GPU ਕਾਰਜਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ, ਵਿਚਕਾਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹੋਏ CUDA ਟੂਲਕਿੱਟ ਅਤੇ NVIDIA ਡਰਾਈਵਰ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਰਨਟਾਈਮ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮੁੱਦਾ ਅਕਸਰ ਉਦੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਜਾਂ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀਆਂ ਡਰਾਈਵਰ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਥਾਪਿਤ CUDA ਟੂਲਕਿੱਟ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। NVIDIA ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ nvcc ਵਰਜਨ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।

CUDA ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਛੋਟੀਆਂ CUDA-ਅਧਾਰਿਤ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨਾਲ ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਸਾਵਧਾਨੀ ਇਹ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਾਰੇ ਹਿੱਸੇ ਇੱਕਸਾਰ ਹਨ, ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਬੇਲੋੜੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ GPU ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। 🖥️

CUDA ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਮੁੱਦਿਆਂ ਲਈ ਹਵਾਲੇ ਅਤੇ ਸਰੋਤ

NVIDIA ਡਰਾਈਵਰ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਲਈ CUDA ਟੂਲਕਿੱਟ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਧਿਕਾਰਤ NVIDIA ਵੈੱਬਸਾਈਟ 'ਤੇ ਪਾਈ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ: NVIDIA CUDA ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ .
ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਮੇਤ CUDA ਟੂਲਕਿੱਟ ਸੰਸਕਰਣ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਵੇਰਵੇ nvcc ਅਤੇ nvidia-smi, NVIDIA CUDA ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹਨ: NVIDIA CUDA ਡਾਉਨਲੋਡਸ .
ਲੀਨਕਸ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਰਟਿਕਸ 'ਤੇ CUDA ਅਤੇ NVIDIA ਡਰਾਈਵਰ ਮੁੱਦਿਆਂ ਬਾਰੇ ਸਮੱਸਿਆ-ਨਿਪਟਾਰਾ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਫੋਰਮ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ: NVIDIA ਡਿਵੈਲਪਰ ਫੋਰਮ .

NVIDIA 470xx ਡਰਾਈਵਰ ਅਤੇ CUDA 11.4 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ "CUDA ਡਰਾਈਵਰ ਸੰਸਕਰਣ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਹੈ" ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ