Как установить cuda на windows 10

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.

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

Сегодня, в мире модернизации и постоянного развития технологий, вычисления на графическом процессоре (GPU) становятся все более популярными. И одной из самых мощных и популярных платформ для параллельных вычислений на GPU является CUDA. Это программа, разработанная компанией NVIDIA, которая позволяет разработчикам использовать мощь графических процессоров для решения широкого спектра задач вычислительной аналитики, научных и общих вычислений.

Установка CUDA на Windows 10 может быть сложной задачей для неопытных пользователей. Однако, если вы хотите использовать вычисления на GPU в своих проектах, установка CUDA является необходимым шагом. В этой подробной инструкции мы расскажем вам, как установить CUDA на Windows 10, чтобы вы могли начать использовать мощь графических процессоров для ускорения своих вычислений.

Прежде чем приступить к установке CUDA, вам потребуется убедиться, что у вас есть совместимая видеокарта NVIDIA в вашем компьютере. CUDA поддерживается только графическими процессорами NVIDIA, поэтому если у вас есть видеокарта другого производителя, вам придется приобрести совместимую видеокарту перед установкой CUDA.

Шаг 1. Проверка совместимости

Перед установкой CUDA на Windows 10 необходимо убедиться в том, что ваша система совместима с данной технологией. Вот несколько моментов, на которые необходимо обратить внимание:

• Версия операционной системы: CUDA поддерживает операционные системы Windows 10, начиная с версии 1809 (October 2019 Update) и выше. Если у вас установлена более старая версия Windows 10, рекомендуется обновить систему до последней версии.
• Графический процессор: CUDA работает только с совместимыми графическими процессорами (GPU). Убедитесь, что ваш графический процессор поддерживает CUDA. Список совместимых GPU можно найти на официальном сайте NVIDIA.
• Драйверы для графического процессора: Для работы CUDA необходимо установить соответствующие драйверы для вашего GPU. Убедитесь, что у вас установлены последние версии драйверов.

Ознакомьтесь с требованиями системы и убедитесь, что ваш компьютер соответствует всем условиям. Если ваша система совместима с CUDA, вы можете переходить к следующему шагу установки.

Шаг 2. Установка драйвера

На втором шаге мы будем устанавливать драйвер CUDA на ваш компьютер. Для этого вам необходимо выполнить следующие действия:

1. Перейдите на официальный сайт NVIDIA: https://www.nvidia.com.
2. На главной странице наведите курсор на раздел «Драйверы» и выберите в выпадающем меню пункт «Скачать драйверы».
3. В открывшейся странице вам необходимо выбрать следующие параметры:
   • Тип продукта: «GeForce».
   • Серия продукта: выберите нужный вам вариант (например, «GeForce 10 Series»).
   • Операционная система: «Windows 10 64-bit».
   • Язык: выберите предпочтительный язык установки.
   • Искать: «Поиск».
4. Нажмите кнопку «Поиск».
5. На следующей странице вам будут предложены различные версии драйверов. Выберите самую подходящую для вашей системы и нажмите на ссылку с ее названием.
6. Скачайте файл установщика драйвера CUDA на ваш компьютер.
7. После завершения загрузки запустите файл установщика и следуйте инструкциям на экране для установки драйвера CUDA.

После завершения установки драйвера вам может потребоваться перезагрузка компьютера, чтобы изменения вступили в силу. Убедитесь, что вы сохранили все свои открытые документы и приложения перед перезагрузкой.

Шаг 3. Скачивание пакета CUDA

Перед установкой CUDA на компьютер с Windows 10 необходимо скачать соответствующий пакет CUDA с официального сайта NVIDIA. Для этого выполните следующие действия:

1. Откройте любой веб-браузер и перейдите на официальный сайт NVIDIA по ссылке: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads.
2. На странице загрузки CUDA найдите раздел «CUDA Toolkit» и выберите версию, подходящую для вашей операционной системы (Windows 10) и архитектуры процессора (например, x86_64 для 64-битной версии).
3. После выбора версии CUDA Toolkit, у вас может появиться несколько вариантов загрузки (обычно это .exe-файлы и .msi-файлы). Рекомендуется скачать .exe-файл, так как он позволяет настроить дополнительные параметры установки.
4. Нажмите на ссылку скачивания выбранного файла и сохраните его на вашем компьютере.

После завершения скачивания пакета CUDA вы можете переходить к следующему шагу установки — установке CUDA на компьютере с Windows 10.

Шаг 4. Установка пакета CUDA

После успешного скачивания пакета CUDA с официального сайта NVIDIA и загрузки его на ваш компьютер, вы можете приступить к установке.

1. Запустите загруженный установочный пакет CUDA.
2. В окне установки выберите язык, который будет использоваться в процессе установки, и нажмите кнопку «Далее».
3. Ознакомьтесь с условиями лицензионного соглашения и, если вы согласны с ними, выберите соответствующую опцию и нажмите «Далее».
4. В следующем окне выберите путь, по которому будет установлен пакет CUDA, и нажмите «Далее».
5. Выберите компоненты, которые вы хотите установить. Обычно рекомендуется выбрать все доступные компоненты для полноценной работы с CUDA. Нажмите «Далее», чтобы продолжить.
6. Настройте параметры установки, если требуется, и нажмите «Установить».
7. Дождитесь завершения процесса установки пакета CUDA.
8. После установки CUDA может потребоваться перезагрузка компьютера. Если это так, следуйте указаниям установщика и перезагрузите компьютер, чтобы завершить установку.

Поздравляем! Теперь у вас установлен пакет CUDA на Windows 10. Вы можете приступить к разработке и запуску программ, использующих CUDA для ускоренных вычислений на графических процессорах NVIDIA.

Шаг 5. Проверка установки

После завершения установки CUDA на Windows 10, вам следует выполнить несколько простых шагов для проверки корректности установки.

1. Откройте командную строку, нажав сочетание клавиш Win + R. В появившемся окне введите cmd и нажмите Enter.
2. В командной строке введите следующую команду:

1. Нажмите Enter.

Если все установлено правильно, вы должны увидеть сообщение с версией CUDA и дополнительной информацией о вашей установке.

Теперь вы можете использовать CUDA для разработки и запуска параллельных программ на вашем компьютере с установленной Windows 10.

Вопрос-ответ

Как установить CUDA на Windows 10?

Для установки CUDA на Windows 10 нужно следовать нескольким простым шагам. Сначала нужно скачать установочный файл CUDA Toolkit с официального сайта NVIDIA. Затем запустить этот файл и следовать инструкциям мастера установки. При этом важно выбрать правильные параметры установки, включая установку правильной версии CUDA, установку дополнительных компонентов (например, Visual Studio) и указание пути для установки.

Какая версия CUDA подходит для Windows 10?

Для Windows 10 подходят различные версии CUDA, включая последнюю доступную на момент установки. Важно проверить совместимость версии CUDA с операционной системой Windows 10, которая может быть 32-битной или 64-битной. Для правильной установки CUDA на Windows 10 рекомендуется выбрать подходящую версию с официального сайта NVIDIA, исходя из требований вашего проекта и имеющегося оборудования.

Что делать, если возникают проблемы при установке CUDA на Windows 10?

Если возникают проблемы при установке CUDA на Windows 10, есть несколько возможных решений. Во-первых, стоит проверить совместимость вашего оборудования с выбранной версией CUDA. Если оборудование не поддерживается, вам нужно выбрать другую версию CUDA или обновить оборудование. Если все требования соблюдены, то стоит проверить наличие обновлений для операционной системы Windows 10 и других установленных программ. Также может помочь перезагрузка компьютера и повторная попытка установки CUDA. Если проблема не устраняется, можно обратиться за помощью на форумы и ресурсы сообщества разработчиков CUDA.

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!