NVIDIA 470xx sürücüsünü ve CUDA 11.4'ü kullanarak "CUDA Sürücü Sürümü Yetersiz" hatasını düzeltme

CUDA ve NVIDIA Sürücüleriyle Uyumluluk Sorunlarının Aşılması

Sonunda yüklediğinizi hayal edin CUDA Araç Seti gibi projeler için daha hızlı işlem yaparak GPU'nuzun tüm potansiyelinden yararlanmak için daha hızlı fısıltı. Ancak tam dalmaya hazır olduğunuzda beklenmedik bir engelle karşılaşırsınız: kötü şöhretli "CUDA sürücü sürümü, CUDA çalışma zamanı sürümü için yetersiz" hatası. 🛑

Bu hata çoğu zaman her şey yerli yerinde görünse bile ortaya çıkar. Senin durumunda, yükledin CUDA11.4ve NVIDIA sürücü sürümünüz olan 470xx, NVIDIA'nın CUDA 11.x araç kitlerine ilişkin belgelerine göre uyumlu görünüyor. CUDA 11.4'ün etkin olduğunu da doğrulayan nvidia-smi komutuyla iki kez kontrol edersiniz.

Ancak çalışma zamanı uyumsuzluğu devam ediyor ve bunun nedeni konusunda kafa karışıklığı yaratıyor CUDA beklendiği gibi çalışmıyor. NVIDIA sitesinden CUDA kurulumunun Artix deposunun NVIDIA sürücüsüyle uyumluluk sorunlarına neden olup olmadığını merak etmeye başlıyorsunuz.

Bu durum size tanıdık geliyorsa yalnız değilsiniz! Birçoğu bu uyumluluk sorunuyla karşı karşıya kalıyor ve kendini sıkışmış hissediyor. Bu sorunu çözmek ve GPU'nuzun sorunsuz çalışmasını sağlamak için bazı sorun giderme yollarını inceleyelim. 🖥️

CUDA ve Sürücü Uyumluluğunu Kontrol Etmeye İlişkin Ayrıntılı Kılavuz

"CUDA sürücü sürümü yetersiz" hatasının giderilmesinde sağlanan komut dosyaları, CUDA araç seti ve NVIDIA sürücü sürümleri uyumludur ve sürüm doğrulamayı gerçekleştirmek için belirli komutlar kullanılır. İlk betik, gerekli CUDA ve sürücü sürümlerini kolay güncelleme için değişkenler olarak tanımlayarak başlayan bir Bash kabuk betiğidir. Bu yaklaşım, komut dosyasının tamamını değiştirmeden değerleri ayarlamanıza olanak tanır; farklı sürümlerdeki sorunları gidermeniz gerektiğinde zaman tasarrufu sağlar. Özelleştirilmiş bayraklarla nvidia-smi komutunu kullanan komut dosyası, gereksiz verileri filtreleyerek NVIDIA sürücü sürümünü temiz bir formatta getirir. Bu bilgiler daha sonra gerekli sürücü sürümüyle karşılaştırılır. Bir uyumsuzluk varsa bir hata mesajı görünür ve komut dosyasını durdurur; bu da daha sonra GPU'ya bağlı görevlerde sorunların önlenmesine yardımcı olur. 🖥️

Daha sonra Bash betiği, yüklü CUDA araç kitinin sürümünü doğrulamak için nvcc --version komutunu kullanır. Betik, normal bir ifade uygulayarak, özellikle CUDA'nın sürüm bilgilerinde bulunan formatı hedefleyerek nvcc'nin çıktısından sürüm numarasını çıkarır. Bu yöntem güvenilirdir çünkü fazladan metni göz ardı ederek yalnızca sayısal sürümü yakalar. Komut dosyası bir CUDA sürüm uyuşmazlığı bulursa, bir çıkış kodu ve faydalı bir mesajla durur. Bu kurulumun tamamı bir koruma görevi görür; özellikle GPU bilgi işlemle veya belirli yapılandırmalar gerektirebilecek birden fazla CUDA projesiyle sık sık çalışıyorsanız kullanışlıdır. Bunun gibi uyumluluk kontrolleri, hataları erken yakalayarak ve herhangi bir CUDA süreci başlamadan önce net geri bildirim sağlayarak zamandan ve hayal kırıklığından tasarruf sağlar.

Python betiği örneğinde uyumluluk benzer şekilde kontrol edilir ancak CUDA tabanlı Python kitaplıklarının kullanımda olabileceği Python ortamlarına entegre olacak şekilde tasarlanmıştır. Bu betik, Python'da kabuk komutlarını çalıştırmak ve analiz için çıktıları yakalamak için alt süreç kitaplığından yararlanır. Alt işlemle hem nvidia-smi hem de nvcc'yi çağırırız ve ardından gerekli sürümleri kontrol etmek için çıktılarını ayrıştırırız. Python'un esnekliği, ortamınız zaten ağırlıklı olarak Python komut dosyalarına dayanıyorsa veya Python tabanlı bir uygulamada kontrolleri otomatikleştirmek istiyorsanız bu yaklaşımı yararlı kılar. Bu kurulum özellikle Jupyter Notebook'ları veya genellikle katı CUDA sürüm uyumluluğu gerektiren TensorFlow gibi derin öğrenme çerçevelerini kullanan veri bilimcileri veya geliştiriciler için faydalıdır.

Son olarak, Python uyumluluk kontrolü komut dosyasının davranışını doğrulamak için birim testleri dahil edilmiştir. Betik, birim test ve sahte komut çıktılarını kullanarak, gerçek CUDA veya sürücü sürümleri test makinesinde farklı olsa bile her kontrolün beklendiği gibi gerçekleşmesini sağlar. Bu testler, uyumluluk komut dosyasının farklı sistemlerde doğru olduğuna dair güven vererek ekipler halinde paylaşmayı veya birden fazla iş istasyonuna dağıtmayı kolaylaştırır. Bu son test katmanı, küçük bir uyumluluk sorununun bile iş akışlarını kesintiye uğratabileceği, makine öğrenimi projeleri veya GPU yoğun uygulamalar için kararlı CUDA kurulumlarına bağımlı olan geliştiriciler için kritik öneme sahiptir. Bu komut dosyaları ve testlerle, NVIDIA sürücünüzün ve CUDA araç setinizin uyum içinde çalıştığını doğrulamak ve hataları oluşmadan önce önlemek için güvenilir bir yönteme sahip olacaksınız. 🚀

#!/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 Sürücüsünü ve Çalışma Zamanı Uyumluluğunu Anlamak

CUDA'yı özellikle NVIDIA GeForce 920M gibi eski donanımlarda kurarken yaygın bir sorun "CUDA sürücü sürümü yetersiz” hatası. Bu, yüklü CUDA araç seti sürümü mevcut NVIDIA sürücüsüyle uyumlu olmadığında meydana gelir. Birçoğu, sürücünün yeterince güncel olması durumunda herhangi bir CUDA sürümünün kurulmasının işe yarayacağını varsayar, ancak gerçekte her CUDA araç seti sürümünün belirli sürücü gereksinimleri vardır. Örneğin, CUDA 11.x genellikle sürüm 450'nin üzerinde sürücüler gerektirir, ancak küçük uyumsuzluklar çalışma zamanı hatalarına neden olabilir. CUDA'ya bağımlı yazılımı yüklemeden önce hem sürücünüzü hem de CUDA araç seti sürümlerinizi doğrulamanız önemlidir.

İlgili bir husus, NVIDIA tarafından sağlanan sürücünün mü yoksa Artix gibi bir Linux dağıtımının deposundaki sürücünün mü kullanılacağıdır. Bu depolar her zaman NVIDIA'nın resmi sürümleriyle mükemmel şekilde uyum sağlamayabilir ve bu da potansiyel uyumsuzluklara neden olabilir. Bu senaryoda bazı kullanıcılar, sürücüleri doğrudan NVIDIA sitesinden indirmenin uyumluluk sorunlarını çözdüğünü bulmuşlardır. Her ne kadar bir depo sürücüsü kullanmak daha uygun olsa da, bu seçimin yeniden gözden geçirilmesi gerekebilir. CUDA uygulamaları özel sürücü desteği gerektiren.

Kurulumun ötesinde, sıklıkla gözden kaçırılan başka bir husus da kurulumun aşağıdaki gibi komutlar aracılığıyla doğrulanmasıdır: nvidia-smi, etkin sürücü ve CUDA sürümlerini görüntüler. Koşma nvcc --version derleyici tarafından kullanılan CUDA araç seti sürümünü göstermesi açısından da önemlidir. Bu kontrollerin eklenmesi sistemin GPU yazılım yığınının doğru şekilde hizalanmasını sağlayarak CUDA'ya bağımlı uygulamaları çalıştırırken oluşan hataları azaltır. Bu ayrıntılar, uyumluluk sorunlarını çalışma süresini etkilemeden önce ele alarak, derin öğrenme veya benzer GPU ağırlıklı görevler için daha sorunsuz, daha güvenilir bir CUDA ortamı oluşturarak önemli ölçüde zaman ve hayal kırıklığı tasarrufu sağlar. 🚀