Cuda windows how to install

В очередной раз после переустановки Windows осознал, что надо накатить драйвера, CUDA, cuDNN, Tensorflow/Keras для обучения нейронных сетей.

Каждый раз для меня это оказывается несложной, но времязатратной операцией: найти подходящую комбинацию Tensorflow/Keras, CUDA, cuDNN и Python несложно, но вспоминаю про эти зависимости только в тот момент, когда при импорте Tensorflow вижу, что видеокарта не обнаружена и начинаю поиск нужной страницы в документации Tensorflow.

В этот раз ситуация немного усложнилась. Помимо установки Tensorflow мне потребовалось установить PyTorch. Со своими зависимостями и поддерживаемыми версиями Python, CUDA и cuDNN.

По итогам нескольких часов экспериментов решил, что надо зафиксировать все полезные ссылки в одном посте для будущего меня.

Краткий алгоритм установки Tensorflow и PyTorch

Примечание: Установить Tensorflow и PyTorch можно в одном виртуальном окружении, но в статье этого алгоритма нет.

Подготовка к установке

1. Определить какая версия Python поддерживается Tensorflow и PyTorch (на момент написания статьи мне не удалось установить PyTorch в виртуальном окружении с Python 3.9.5)
2. Для выбранной версии Python найти подходящие версии Tensorflow и PyTorch
3. Определить, какие версии CUDA поддерживают выбранные ранее версии Tensorflow и PyTorch
4. Определить поддерживаемую версию cuDNN для Tensorflow – не все поддерживаемые CUDA версии cuDNN поддерживаются Tensorflow. Для PyTorch этой особенности не заметил

Установка CUDA и cuDNN

1. Скачиваем подходящую версию CUDA и устанавливаем. Можно установить со всеми значениями по умолчанию
2. Скачиваем cuDNN, подходящую для выбранной версии Tensorflow (п.1.2). Для скачивания cuDNN потребуется регистрация на сайте NVidia. “Установка” cuDNN заключается в распакове архива и заменой существующих файлов CUDA на файлы из архива

Устанавливаем Tensorflow

1. Создаём виртуальное окружение для Tensorflow c выбранной версией Python. Назовём его, например, py38tf
2. Переключаемся в окружение py38tf и устанавливаем поддерживаемую версию Tensorflow pip install tensorflow==x.x.x
3. Проверяем поддержку GPU командой

   python -c "import tensorflow as tf; print('CUDA available' if tf.config.list_physical_devices('GPU') else 'CUDA not available')"
   

Устанавливаем PyTorch

1. Создаём виртуальное окружение для PyTorch c выбранной версией Python. Назовём его, например, py38torch
2. Переключаемся в окружение py38torch и устанавливаем поддерживаемую версию PyTorch
3. Проверяем поддержку GPU командой

python -c "import torch; print('CUDA available' if torch.cuda.is_available() else 'CUDA not available')"

В моём случае заработала комбинация:

• Python 3.8.8
• Драйвер NVidia 441.22
• CUDA 10.1
• cuDNN 7.6
• Tensorflow 2.3.0
• PyTorch 1.7.1+cu101

Tensorflow и PyTorch установлены в разных виртуальных окружениях.

Итого

Польза этой статьи будет понятна не скоро: систему переустанавливаю я не часто.

Если воспользуетесь этим алгоритмом и найдёте какие-то ошибки – пишите в комментарии

Если вам понравилась статья, то можете зайти в мой telegram-канал. В канал попадают небольшие заметки о Python, .NET, Go.

CUDA Install Guide

This is a must-read guide if you want to setup a new Deep Learning PC. This guide includes the installation of the following:

• NVIDIA Driver
• CUDA Toolkit
• cuDNN
• TensorRT

Recommendation

Debian installation method is recommended for all CUDA toolkit, cuDNN and TensorRT installation.

For PyTorch, CUDA 11.0 and CUDA 10.2 are recommended.

For TensorFlow, up to CUDA 10.2 are supported.

TensorRT is still not supported for Ubuntu 20.04. So, Ubuntu 18.04 is recommended

Install NVIDIA Driver

Windows

Windows Update automatically install and update NVIDIA Driver.

Linux

Update first:

sudo apt update
sudo apt upgrade

Check latest and recommended drivers:

sudo ubuntu-drivers devices

Install recommended driver automatically:

sudo ubuntu-drivers install

Or, Install specific driver version using:

sudo apt install nvidia-driver-xxx

Then reboot:

Verify the Installation

After reboot, verify using:

Install CUDA Toolkit

Installation Steps

1. Go to https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive and choose your desire CUDA toolkit version that is compatible with the framework you want to use.
2. Select your OS.
3. Select your system architecture.
4. Select your OS version.
5. Select Installer Type and Follow the steps provided. (.exe on Windows and .run or .deb on Linux)

Post-Installation Actions

Windows exe CUDA Toolkit installation method automatically adds CUDA Toolkit specific Environment variables. You can skip the following section.

Before CUDA Toolkit can be used on a Linux system, you need to add CUDA Toolkit path to PATH variable.

Open a terminal and run the following command.

export PATH=/usr/local/cuda-11.1/bin${PATH:+:${PATH}}

or add this line to .bashrc file.

In addition, when using the runfile installation method, you also need to add LD_LIBRARY_PATH variable.

For 64-bit system,

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

For 32-bit system,

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.1/lib${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

Note: The above paths change when using a custom install path with the runfile installation method.

Verify the Installation

Check the CUDA Toolkit version with:

Install cuDNN

The NVIDIA CUDA Deep Neural Network library (cuDNN) is a GPU-accelerated lirbary of primitives for deep neural networks. cuDNN provides highly tuned implementations for standard routines such as forward and backward convolution, pooling, normalization and activation layers.

1. Go to https://developer.nvidia.com/cudnn and click «Download cuDNN».
2. You need to sing in to proceed.
3. Then, check «I Agree to the Terms…».
4. Click on your desire cuDNN version compatible with your installed CUDA version. (If you don’t find desire cuDNN version, click on «Archived cuDNN Releases» and find your version. If you don’t know which version to install, latest cuDNN version is recommended).

Windows

1. Choose «cuDNN Library for Windows (x86)» and download. (That is the only one available for Windows).

2. Extract the downloaded zip file to a directory of your choice.

3. Copy the following files into the CUDA Toolkit directory.

   a. Copy <extractpath>\cuda\bin\cudnn*.dll to C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vx.x\bin.

   b. Copy <extractpath>\cuda\include\cudnn*.h to C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vx.x\include.

   c. Copy <extractpath>\cuda\lib\x64\cudnn*.lib to C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vx.x\lib\x64.

Linux

Download the 2 files named as:

1. cuDNN Runtime Library for …
2. cuDNN Developer Library for …

for your installed OS version.

Then, install the downloaded files with the following command:

sudo dpkg -i libcudnn8_x.x.x...deb
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_x.x.x...deb

Install TensorRT

TensorRT is meant for high-performance inference on NVIDIA GPUs. TensorRT takes a trained network, which consists of a network definition and a set of trained parameters, and produces a highly optimized runtime engine that performs inference for that network.

1. Go to https://developer.nvidia.com/tensorrt and click «Download Now».
2. You need to sing in to proceed.
3. Click on your desire TensorRT version. (If you don’t know which version to install, latest TensorRT version is recommended).
4. Then, check «I Agree to the Terms…».
5. Click on your desire TensorRT sub-version. (If you don’t know which version to install, latest version is recommended).

Windows

1. Download «TensorRT 7.x.x for Windows10 and CUDA xx.x ZIP package» that matches CUDA version.
2. Unzip the downloaded archive.
3. Copy the DLL files from <extractpath>/lib to your CUDA installation directory C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vx.x\bin

Then install the uff, graphsurgeon and onnx_graphsurgeon wheel packages.

pip install <extractpath>\graphsurgeon\graphsurgeon-x.x.x-py2.py3-none-any.whl
pip install <extractpath>\uff\uff-x.x.x-py2.py3-none-any.whl
pip install <extractpath>\onnx_graphsurgeon\onnx_graphsurgeon-x.x.x-py2.py3-none-any.whl

Linux

Download «TensorRT 7.x.x for Ubuntu xx.04 and CUDA xx.x DEB local repo package» that matches your OS version, CUDA version and CPU architecture.

Then install with:

os="ubuntuxx04"
tag="cudax.x-trt7.x.x.x-ga-yyyymmdd"

sudo dpkg -i nv-tensorrt-repo-${os}-${tag}_1-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/nv-tensorrt-repo-${tag}/7fa2af80.pub

sudo apt update
sudo apt install -y tensorrt

If you plan to use TensorRT with TensorFlow, install this also:

sudo apt install uff-converter-tf

Verify the Installation

For Linux,

You should see packages related with TensorRT.

Upgrading TensorRT

Download and install the new version as if you didn’t install before. You don’t need to uninstall your previous version.

Uninstalling TensorRT

sudo apt purge "libvinfer*"
sudo apt purge graphsurgeon-tf onnx-graphsurgeon
sudo apt autoremove
sudo pip3 uninstall tensorrt
sudo pip3 uninstall uff
sudo pip3 uninstall graphsurgeon
sudo pip3 uninstall onnx-graphsurgeon

PyCUDA

PyCUDA is used within Python wrappers to access NVIDIA’s CUDA APIs.

Install PyCUDA with:

If you want to upgrade PyCUDA for newest CUDA version or if you change the CUDA version, you need to uninstall and reinstall PyCUDA.

For that purpose, do the following:

1. Uninstall the existing PyCUDA.
2. Upgrade CUDA.
3. Install PyCUDA again.

References

• Official CUDA Toolkit Installation
• Official cuDNN Installation
• Official TensorRT Installation

ПРОГРАММИРОВАНИЕ:

Как установить драйвер NVIDIA CUDA, CUDA Toolkit, CuDNN и TensorRT в Windows

Хорошие и простые руководства с пошаговыми инструкциями

Резюме:

В этой статье устанавливаются драйверы и программы, необходимые для использования графических процессоров NVIDIA для обучения моделей и выполнения пакетных выводов. Он загружает и устанавливает драйверы CUDA, CUDA Toolkits и обновления CUDA Toolkit. Он загружает, распаковывает и перемещает файлы CuDNN и TensorRT в каталог CUDA. Он также настраивает, создает и запускает образец BlackScholes для тестирования графического процессора.

Оглавление:

1. Установить требования
2. Установить драйвер CUDA
3. Установить CUDA Toolkit 10
4. Установить CUDA Toolkit 11
5. Установить библиотеку CuDNN
6. Установить библиотеку TensorRT
7. Протестируйте GPU на образце CUDA

Приложение:

1. Учебники: настройка искусственного интеллекта
2. Учебники: курс искусственного интеллекта
3. Учебники: репозитории искусственного интеллекта

Установите требования:

В этом разделе загружается и устанавливается Visual Studio с поддержкой C и C ++.

# open the powershell shell
1. press “⊞ windows”
2. enter “powershell” into the search bar
3. right-click "windows powershell"
4. click “run as administrator”
# download the visual studio 2019 installer
invoke-webrequest -outfile "$home\downloads\vsc.exe" -uri https://download.visualstudio.microsoft.com/download/pr/45dfa82b-c1f8-4c27-a5a0-1fa7a864ae21/9dd77a8d1121fd4382494e40840faeba0d7339a594a1603f0573d0013b0f0fa5/vs_Community.exe
# open the visual studio 2019 installer
invoke-item "$home\downloads\vsc.exe"
# install visual studio 2019
1. check “desktop development with c++”
2. click "install"

Установите драйвер CUDA:

В этом разделе загружается и устанавливается последняя версия драйвера CUDA на тот момент.

# download the cuda driver installer
invoke-webrequest -outfile "$home\downloads\cuda_driver.exe" -uri https://us.download.nvidia.com/Windows/471.68/471.68-desktop-win10-win11-64bit-international-nsd-dch-whql.exe
# open the cuda driver installer
invoke-item "$home\downloads\cuda_driver.exe"
# install the cuda driver
1. select “nvidia graphics driver”
2. click "agree & continue"
3. click "next"

Установите CUDA Toolkit 10:

В этом разделе загружается и устанавливается CUDA Toolkit 10 и обновления.

# download the cuda toolkit 10 installer
invoke-webrequest -outfile "$home\downloads\cuda_toolkit_10.exe" https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/network_installers/cuda_10.2.89_win10_network.exe
# open the cuda toolkit 10 installer
invoke-item "$home\downloads\cuda_toolkit_10.exe"
# install cuda toolkit 10
1. click "agree & continue"
2. click "next"
3. select custom (advanced)
4. click "next"
5. uncheck “nvidia geforce experience components”
6. uncheck “driver components”
7. uncheck “other components”
8. click "next"
# download the cuda 10 update 1installer
invoke-webrequest -outfile "$home\downloads\cuda_10_update_1.exe" https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/patches/1/cuda_10.2.1_win10.exe
# open the cuda 10 update 1 installer
invoke-item "$home\downloads\cuda_10_update_1.exe"
# install the cuda 10 update 1
1. click "agree & continue"
2. click "next"
# download the cuda 10 update 2 installer
invoke-webrequest -outfile "$home\downloads\cuda_10_update_2.exe" https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/patches/2/cuda_10.2.2_win10.exe
# open the cuda 10 update 2 installer
invoke-item "$home\downloads\cuda_10_update_2.exe"
# install the cuda 10 update 2
1. click "agree & continue"
2. click "next"

Установите CUDA Toolkit 11:

В этом разделе загружается и устанавливается CUDA Toolkit 11.

# download the cuda toolkit 11 installer
invoke-webrequest -outfile "$home\downloads\cuda_toolkit_11.exe" https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.1/network_installers/cuda_11.4.1_win10_network.exe
# open the cuda toolkit 11 installer
invoke-item "$home\downloads\cuda_toolkit_11.exe"
# install cuda toolkit 11
1. click "agree & continue"
2. click "next"
3. select custom (advanced)
4. click "next"
5. uncheck “nvidia geforce experience components”
6. uncheck “driver components”
7. uncheck “other components”
8. click "next"

Установите библиотеку CuDNN:

Этот раздел присоединяется к Программе разработчика NVIDIA и загружает библиотеку CuDNN, распаковывает и перемещает файлы в каталог CUDA.

# join the nvidia developer program
start-process iexplore "https://developer.nvidia.com/developer-program"
# download the cudnn library for cuda toolkit 10 
start-process iexplore https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/8.2.2/10.2_07062021/cudnn-10.2-windows10-x64-v8.2.2.26.zip
# unzip the cudnn library for cuda toolkit 10
expand-archive "$home\downloads\cudnn-10.2-windows10-x64-v8.2.2.26.zip" -destinationpath "$home\downloads\cudnn_cuda_toolkit_10\"
# move the dll files
move-item "$home\downloads\cudnn_cuda_toolkit_10\cuda\bin\cudnn*.dll" "c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v10.2\bin\"
# move the h files
move-item "$home\downloads\cudnn_cuda_toolkit_10\cuda\include\cudnn*.h" "c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v10.2\include\"
# move the lib files
move-item "$home\downloads\cudnn_cuda_toolkit_10\cuda\lib\x64\cudnn*.lib" "c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v10.2\lib\x64"
# download the cudnn library for cuda toolkit 11
start-process iexplore https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/8.2.2/11.4_07062021/cudnn-11.4-windows-x64-v8.2.2.26.zip
# unzip the cudnn library for cuda toolkit 11
expand-archive "$home\downloads\cudnn-11.4-windows-x64-v8.2.2.26.zip" -destinationpath "$home\downloads\cudnn_cuda_toolkit_11\"
# move the dll files
move-item "$home\downloads\cudnn_cuda_toolkit_11\cuda\bin\cudnn*.dll" "c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v11.4\bin\"
# move the h files
move-item "$home\downloads\cudnn_cuda_toolkit_11\cuda\include\cudnn*.h" "c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v11.4\include\"
# move the lib files
move-item "$home\downloads\cudnn_cuda_toolkit_11\cuda\lib\x64\cudnn*.lib" "c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v11.4\lib\x64"

Установите библиотеку TensorRT:

Этот раздел загружает библиотеку TensorRT, распаковывает и перемещает файлы в каталог CUDA и устанавливает несколько необходимых программ на Python.

# download the tensorrt library for cuda toolkit 10
start-process iexplore https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/tensorrt/secure/8.0.1/zip/tensorrt-8.0.1.6.windows10.x86_64.cuda-10.2.cudnn8.2.zip
# unzip the tensorrt library for cuda 10
expand-archive "$home\downloads\tensorrt-8.0.1.6.windows10.x86_64.cuda-10.2.cudnn8.2.zip" "$home\downloads\tensorrt_cuda_toolkit_10\"
# move the dll files
move-item "$home\downloads\tensorrt_cuda_toolkit_10\tensorrt-8.0.1.6\lib\*.dll" "c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v10.2\bin\"
# download the tensorrt library for cuda toolkit 11
start-process iexplore https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/tensorrt/secure/8.0.1/zip/tensorrt-8.0.1.6.windows10.x86_64.cuda-11.3.cudnn8.2.zip
# unzip the tensorrt library for cuda 11
expand-archive "$home\downloads\tensorrt-8.0.1.6.windows10.x86_64.cuda-11.3.cudnn8.2.zip" "$home\downloads\tensorrt_cuda_toolkit_11\"
# move the dll files
move-item "$home\downloads\tensorrt_cuda_toolkit_11\tensorrt-8.0.1.6\lib\*.dll" "c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v11.4\bin\"
# install graph surgeon
python -m pip install "$home\downloads\tensorrt_cuda_toolkit_11\tensorrt-8.0.1.6\graphsurgeon\graphsurgeon-0.4.5-py2.py3-none-any.whl"
# install onnx graph surgeon
python -m pip install "$home\downloads\tensorrt_cuda_toolkit_11\tensorrt-8.0.1.6\onnx_graphsurgeon\onnx_graphsurgeon-0.3.10-py2.py3-none-any.whl"
# install universal framework format
python -m pip install "$home\downloads\tensorrt_cuda_toolkit_11\tensorrt-8.0.1.6\uff\uff-0.6.9-py2.py3-none-any.whl"

Протестируйте графический процессор на примере CUDA:

В этом разделе настраивается, строится и запускается образец BlackScholes.

# open the visual studio file
start-process "c:\programdata\nvidia corporation\cuda samples\v11.4\4_finance\blackscholes\blackscholes_vs2019.sln"
# edit the linker input properties
1. click the "project" menu
2. click "properties"
3. double-click "linker"
4. click "input"
5. click "additional dependencies"
6. click the "down arrow" button
7. click "edit"
# add the cudnn library
1. type "cudnn.lib" at the bottom of the additional dependencies
2. click "ok"
# add the cuda toolkit 11 directory
1. click "cuda c/c++"
2. double-click "cuda toolkit custom dir"
3. enter "c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v11.4"
4. click "ok"
# build the sample
1. click the “build” menu
2. click “build solution”
# run the sample
cmd /k "c:\programdata\nvidia corporation\cuda samples\v11.4\bin\win64\debug\blackscholes.exe"

«Наконец, не забудьте подписаться и удерживать кнопку хлопка, чтобы получать регулярные обновления и помощь».

Приложение:

Этот блог существует, чтобы предоставить комплексные решения, ответить на ваши вопросы и ускорить ваш прогресс в области искусственного интеллекта. В нем есть все необходимое, чтобы настроить компьютер и пройти первую половину курса fastai. Он откроет вам самые современные репозитории в подполях искусственного интеллекта. Он также будет охватывать вторую половину курса фастая.

Учебники: настройка искусственного интеллекта

В этом разделе есть все, что нужно для настройки вашего компьютера.

# linux
01. install and manage multiple python versions
02. install the nvidia cuda driver, toolkit, cudnn, and tensorrt
03. install the jupyter notebook server
04. install virtual environments in jupyter notebook
05. install the python environment for ai and machine learning
06. install the fastai course requirements
# wsl 2
01. install windows subsystem for linux 2
02. install and manage multiple python versions
03. install the nvidia cuda driver, toolkit, cudnn, and tensorrt 
04. install the jupyter notebook home and public server
05. install virtual environments in jupyter notebook
06. install the python environment for ai and machine learning
07. install ubuntu desktop with a graphical user interface
08. install the fastai course requirements
# windows 10
01. install and manage multiple python versions
02. install the nvidia cuda driver, toolkit, cudnn, and tensorrt
03. install the jupyter notebook home and public server
04. install virtual environments in jupyter notebook
05. install the programming environment for ai and machine learning
# mac
01. install and manage multiple python versions
02. install the jupyter notebook server
03. install virtual environments in jupyter notebook
04. install the python environment for ai and machine learning
05. install the fastai course requirements

Учебники: курс искусственного интеллекта

Этот раздел содержит ответы на анкету в конце каждого урока.

# fastai course
01. chapter 1: your deep learning journey q&a
02. chapter 2: from model to production q&a
03. chapter 3: data ethics q&a
04. chapter 4: under the hood: training a digit classifier q&a
05. chapter 5: image classification q&a
06. chapter 6: other computer vision problems q&a
07. chapter 7: training a state-of-the-art model q&a
08. chapter 8: collaborative filtering deep dive q&a

Учебники: репозитории искусственного интеллекта

Этот раздел содержит современные репозитории в различных подполях.

# repositories related to audio
01. raise audio quality using nu-wave
02. change voices using maskcyclegan-vc
03. clone voices using real-time-voice-cloning toolbox
# repositories related to images
01. achieve 90% accuracy using facedetection-dsfd

Как установить графический процессор CUDA для Visual Studio 2022 для Windows 10?

В мире Data Science графический процессор (GPU) является незаменимым инструментом для ускорения вычислений. Он позволяет значительно ускорить выполнение операций над данными и обработку высоконагруженных задач. Одним из наиболее популярных фреймворков, использующих GPU для улучшения производительности, является CUDA.

CUDA (Compute Unified Device Architecture) — это программная платформа и API, разработанные компанией NVIDIA, которые позволяют использовать графический процессор для распараллеливания вычислений. Если вы работаете с Visual Studio 2022 и хотите использовать графический процессор CUDA, вам потребуется правильно установить и настроить его.

В этой статье я расскажу вам, как установить графический процессор CUDA для Visual Studio 2022 на операционной системе Windows 10. Процесс установки включает несколько шагов, но я постараюсь объяснить их максимально подробно.

Шаг 1: Проверьте совместимость вашей видеокарты с CUDA

Перед тем, как приступить к установке CUDA, убедитесь, что ваша видеокарта совместима с этой технологией. Для этого вам потребуется знать модель и производителя вашей видеокарты. Вы можете найти эту информацию, открыв Панель управления NVIDIA.

Шаг 2: Установите необходимые компоненты

Для установки CUDA вам потребуется установить ряд дополнительных компонентов. Первым делом, убедитесь, что у вас установлена последняя версия драйверов NVIDIA для вашей видеокарты. Вы можете скачать их с официального сайта NVIDIA.

После установки драйверов перезагрузите компьютер. Затем установите Visual Studio 2022, если вы еще не сделали этого.

Шаг 3: Скачайте и установите CUDA Toolkit

Перейдите на официальный сайт NVIDIA и найдите раздел CUDA Toolkit. Скачайте соответствующую версию CUDA Toolkit для вашей операционной системы и Visual Studio 2022.

После завершения загрузки запустите установочный файл CUDA Toolkit и следуйте инструкциям мастера установки. Убедитесь, что вы выбрали правильную версию Visual Studio во время установки.

Шаг 4: Настройте переменные среды

После установки CUDA Toolkit вам потребуется настроить переменные среды для указания пути к установленным файлам и библиотекам CUDA. Чтобы это сделать, откройте меню Пуск, введите «переменные среды» и выберите соответствующий результат.

В открывшемся окне выберите кнопку «Переменные среды». В разделе «Пользовательские переменные» нажмите на кнопку «Создать» и добавьте следующие переменные:

— CUDA_PATH: путь к установленной директории CUDA Toolkit (например, «C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X»).
— Path: добавьте путь к бинарным файлам CUDA (например, «%CUDA_PATH%\bin»).

Шаг 5: Проверьте установку

Чтобы убедиться, что CUDA успешно установлен и настроен для работы с Visual Studio 2022, вам потребуется создать простой проект и запустить его на GPU.

Откройте Visual Studio 2022 и создайте новый проект. В раскрывающемся меню выберите «CUDA Projec» и следуйте инструкциям мастера создания проекта.

После создания проекта откройте файл с расширением .cu и напишите простой CUDA-код. Например, вы можете написать код для сложения двух векторов:

#include <iostream>

__global__ void addVectors(int* a, int* b, int* c, int size) {
int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

if (tid < size) {
        c[tid] = a[tid] + b[tid];
    }
}

int main() {
    int size = 1000;
    int* a, * b, * c;

    cudaMallocManaged(&a, size * sizeof(int));
    cudaMallocManaged(&b, size * sizeof(int));
    cudaMallocManaged(&c, size * sizeof(int));

    for (int i = 0; i < size; i++) {
        a[i] = i;
        b[i] = size - i;
    }

    int block_size = 256;
    int num_blocks = (size + block_size - 1) / block_size;

    addVectors<<<num_blocks, block_size>>>(a, b, c, size);

cudaDeviceSynchronize();

for (int i = 0; i < size; i++) {
        std::cout << c[i] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    cudaFree(a);
    cudaFree(b);
    cudaFree(c);

    return 0;
}

Запустите проект и убедитесь, что результаты сложения векторов выводятся в консоль.

Поздравляю! Вы успешно установили графический процессор CUDA для Visual Studio 2022 на Windows 10. Теперь вы можете использовать его для ускорения вычислений в вашем проекте Data Science.

Эта статья рассмотрела основные шаги установки, однако существуют и другие возможности настройки CUDA для Visual Studio 2022. Если вы хотите изучить их подробнее, рекомендуется ознакомиться с документацией NVIDIA и руководствами по CUDA.

Надеюсь, эта статья помогла вам понять процесс установки графического процессора CUDA для Visual Studio 2022 на Windows 10. Удачи в ваших проектах Data Science с использованием GPU!