Виправлення помилки «Версія драйвера CUDA недостатня» за допомогою драйвера NVIDIA 470xx і CUDA 11.4

Подолання проблем сумісності з драйверами CUDA та NVIDIA

Уявіть, що ви нарешті встановили Набір інструментів CUDA щоб використовувати весь потенціал вашого GPU за допомогою швидшої обробки для таких проектів, як швидше-пошепки. Але як тільки ви були готові зануритися, ви натрапили на неочікувану перешкоду: сумнозвісна помилка «Версії драйвера CUDA недостатньо для версії середовища виконання CUDA». 🛑

Ця помилка часто вражає навіть тоді, коли здається, що все на місці. У вашому випадку ви встановили CUDA 11.4, і ваша версія драйвера NVIDIA, 470xx, виглядає сумісною згідно з документацією NVIDIA для наборів інструментів CUDA 11.x. Ви двічі перевіряєте за допомогою команди nvidia-smi, яка також підтверджує активність CUDA 11.4.

Однак невідповідність часу виконання продовжується, створюючи плутанину навколо причин CUDA працює не так, як очікувалося. Ви починаєте задаватися питанням, чи може інсталяція CUDA з сайту NVIDIA спричиняти проблеми сумісності з драйвером NVIDIA сховища Artix.

Якщо ця ситуація здається вам знайомою, ви не самотні! Багато хто стикається з цією проблемою сумісності та відчуває, що застряг. Давайте розглянемо деякі шляхи усунення несправностей, щоб вирішити цю проблему та забезпечити безперебійну роботу графічного процесора. 🖥️

Детальний посібник із перевірки сумісності CUDA та драйвера

Щоб усунути помилку «Версія драйвера CUDA недостатня», надані сценарії мають на меті забезпечити ваш Набір інструментів CUDA і версії драйверів NVIDIA сумісні, використовуючи спеціальні команди для перевірки версії. Перший сценарій — це сценарій оболонки Bash, який починається з визначення необхідних версій CUDA та драйверів як змінних для легкого оновлення. Цей підхід дозволяє вам коригувати значення, не змінюючи весь сценарій, заощаджуючи час, якщо вам потрібно усунути проблеми з різними версіями. Використовуючи команду nvidia-smi з налаштованими прапорцями, сценарій отримує версію драйвера NVIDIA у чистому форматі, відфільтровуючи непотрібні дані. Потім ця інформація порівнюється з необхідною версією драйвера. Якщо є невідповідність, з’являється повідомлення про помилку та зупиняється сценарій, що допомагає запобігти проблемам у завданнях, що залежать від GPU. 🖥️

Далі сценарій Bash використовує nvcc --version для перевірки версії встановленого набору інструментів CUDA. Застосовуючи регулярний вираз, сценарій витягує номер версії з виводу nvcc, спеціально орієнтуючись на формат, який міститься в інформації про випуск CUDA. Цей метод є надійним, оскільки він ловить лише числову версію, ігноруючи додатковий текст. Якщо сценарій виявляє невідповідність версії CUDA, він зупиняється з кодом виходу та корисним повідомленням. Усе це налаштування діє як запобіжний захід, особливо корисний, якщо ви часто працюєте з GPU-обчисленнями або кількома проектами CUDA, які можуть вимагати певних конфігурацій. Подібні перевірки сумісності економлять час і розчарування, виявляючи помилки на ранній стадії, надаючи чіткий зворотний зв’язок до початку будь-яких процесів CUDA.

У прикладі сценарію Python сумісність перевіряється так само, але він розроблений для інтеграції в середовища Python, де можуть використовуватися бібліотеки Python на основі CUDA. Цей сценарій використовує бібліотеку підпроцесів для виконання команд оболонки в Python, збираючи результати для аналізу. За допомогою підпроцесу ми викликаємо як nvidia-smi, так і nvcc, а потім аналізуємо їхні виходи, щоб перевірити відповідність потрібним версіям. Гнучкість Python робить цей підхід корисним, якщо ваше середовище вже значною мірою покладається на сценарії Python або якщо ви хочете автоматизувати перевірки в програмі на основі Python. Це налаштування особливо корисно для дослідників даних або розробників, які використовують Jupyter Notebooks або фреймворки глибокого навчання, такі як TensorFlow, які часто вимагають суворої сумісності з версіями CUDA.

Нарешті, модульні тести включені для перевірки поведінки сценарію перевірки сумісності Python. Використовуючи вихідні дані команд unittest і mocking, сценарій гарантує, що кожна перевірка виконується належним чином, навіть якщо фактичні версії CUDA або драйверів відрізняються на машині для тестування. Ці тести дають впевненість у тому, що сценарій сумісності є точним у різних системах, полегшуючи спільний доступ до нього в групах або розгортання на кількох робочих станціях. Цей останній рівень тестування має вирішальне значення для розробників, які залежать від стабільних налаштувань CUDA для проектів ML або додатків із інтенсивним використанням GPU, де навіть незначна проблема сумісності може порушити робочі процеси. За допомогою цих сценаріїв і тестів ви матимете надійний спосіб перевірити, чи ваш драйвер NVIDIA та інструментарій CUDA працюють узгоджено, уникаючи помилок до їх виникнення. 🚀

#!/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()

Розуміння драйвера CUDA та сумісності середовища виконання

Під час налаштування CUDA, особливо на старішому апаратному забезпеченні, наприклад NVIDIA GeForce 920M, типовою проблемою є «Недостатня версія драйвера CUDA» помилка. Це трапляється, коли встановлена ​​версія набору інструментів CUDA несумісна з поточним драйвером NVIDIA. Багато хто припускає, що просте встановлення будь-якої версії CUDA спрацює, якщо драйвер досить свіжий, але насправді кожна версія набору інструментів CUDA має особливі вимоги до драйвера. Наприклад, для CUDA 11.x зазвичай потрібні драйвери версії вище 450, але незначні невідповідності можуть спричинити помилки виконання. Важливо підтвердити версії драйвера та набору інструментів CUDA перед встановленням програмного забезпечення, залежного від CUDA.

Пов’язане питання полягає в тому, чи використовувати драйвер, наданий NVIDIA, чи драйвер зі сховища дистрибутива Linux, наприклад Artix. Ці репозиторії можуть не завжди ідеально узгоджуватися з офіційними випусками NVIDIA, що спричиняє потенційні невідповідності. У цьому випадку деякі користувачі виявили, що завантаження драйверів безпосередньо з сайту NVIDIA вирішує проблеми сумісності. Хоча використання драйвера сховища зручніше, цей вибір, можливо, доведеться переглянути Програми CUDA які потребують спеціальної підтримки драйверів.

Окрім інсталяції, ще одним аспектом, який часто забувають, є перевірка налаштувань за допомогою таких команд, як nvidia-smi, який відображає активні версії драйвера та CUDA. Біг nvcc --version також важливий, оскільки він показує версію набору інструментів CUDA, яку використовує компілятор. Додавання цих перевірок гарантує правильне вирівнювання системного програмного стека графічного процесора, що зменшує кількість помилок під час запуску програм, що залежать від CUDA. Ці деталі значно економлять час і розчарування, вирішуючи проблеми сумісності до того, як вони вплинуть на час виконання, створюючи більш плавне та надійніше середовище CUDA для глибокого навчання або подібних завдань, що навантажують GPU. 🚀