Как обновить драйвера nvidia cuda
Установите CUDA8.0 и драйвер nvidia под Ubuntu (подробное руководство)
1. Выберите правильную систему для установки драйвера nvidia
Почему это правильная система? Это потому, что после многих попыток я обнаружил, что если вы используете ubuntu14 для установки драйвера видеокарты, вы не сможете войти в систему, и он циркулировал в интерфейсе входа в систему, но ubuntu16 не будет иметь этой проблемы, поэтому лучше обновить Да ладно, в конце концов, 14 - это уже многовато.
Важным моментом является не обновлять ядро после установки или установки, иначе cuda не сможет распознать ядро и установка завершится ошибкой! (Если он был обновлен и cuda сообщает об ошибке, то как понизить версию ядра с помощью Baidu или Google)
Сначала установите некоторые зависимости, затем вы можете использовать их
Используйте следующие инструкции для установки драйвера nvidia (ubntun14 не сможет войти в систему)
Перезагрузите после установки, нажмите клавишу super (windows), найдите nvidia в своей программе, вы увидите
Это означает, что вы успешно установили графический драйвер.
2. Скачайте cuda8.0
Тот, у которого загружено более 1 ГБ, хорош. После загрузки вырежьте файл на свой дом, щелкните файл правой кнопкой мыши, выберите свойства, откройте его, как показано на рисунке, выберите разрешение и проверьте выполнение
3. Установите CUDA8.0.
Настроить переменные среды
Добавьте эти две строки:
Затем вы можете начать установку
Тогда вы увидите (просто следуйте моим указаниям ниже)
Do you accept the previously read EULA?
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 361.62?
Install the CUDA 8.0 Toolkit?
Enter Toolkit Location
[ default is /usr/local/cuda-8.0 ]: Возврат каретки
Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Install the CUDA 8.0 Samples?
Enter CUDA Samples Location
[ default is /root ]: Возврат каретки
Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-8.0 …
Installing the CUDA Samples in /root …
Copying samples to /home/derek/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples now…
Finished copying samples.
Driver: Installed
Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-8.0
Samples: Installed in /home/derek
Please make sure that
– PATH includes /usr/local/cuda-8.0/bin
– LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-8.0/lib64, or, add /usr/local/cuda-8.0/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root
To uninstall the CUDA Toolkit, run the uninstall script in /usr/local/cuda-8.0/bin
Please see CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf in /usr/local/cuda-8.0/doc/pdf for detailed information on setting up CUDA.
WARNING: Incomplete installation! This installation did not install the CUDA Driver. A driver of version at least 361.00 is required for CUDA 8.0 functionality to work.
Итак, он уже установлен. Это так просто. Не сомневайтесь. Пока нет ошибки, это происходит потому, что ядро слишком высокое и cuda не может его распознать. Оно не может быть распознано cuda9 и т. Д. Найдите способ понизить ядро
GeForce Experience автоматически оповещает вас о новых выпусках драйверов NVIDIA. С помощью приложения вы можете обновить драйвер в один клик.
ПОИСК ДРАЙВЕРОВ ВРУЧНУЮ
Найдите все драйверы GeForce, предоставив информацию о вашей системе.
DRIVER RESULTS
No Drivers Found.
Please select a different combination.
Результаты поиска драйверов
Драйверы не найдены
Пожалуйста, задайте другие критерии поиска.
ФОРУМ ПО ДРАЙВЕРАМ
Возникли вопросы по драйверам? Обсудите их с другими пользователями GeForce на нашем форуме.
ДРАЙВЕРЫ GAME READY И ДРАЙВЕРЫ STUDIO
Драйверы NVIDIA специально разработаны, чтобы обеспечить наилучшие возможности как для современных игр, так и для работы в графических приложениях. Геймерам, которым важна поддержка новых игр, патчей и дополнительного контента с первого дня, стоит отдать предпочтение драйверам Game Ready. Если вам в первую очередь важно обеспечить надежность в работе с графикой, в том числе для редактирования видео, анимации, фотографии, графического дизайна и прямых трансляций, оптимальным выбором станут драйверы Studio.Работаете и играете? Не переживайте, любой драйвер обеспечит работу графических приложений и отличные игровые возможности.
Если не установлен драйвер NVIDIA:
Откройте Диспетчер устройств в Панели управления Windows
Ниже будет указана серия и модель вашей видеокарты
Если драйвер NVIDIA установлен:
Нажмите правой кнопкой мыши на рабочем столе и выберите Панель управления NVIDIA
Нажмите на «Информация о системе» в нижнем левом углу окна
На вкладке «Дисплей» тип видеокарты указан в колонке «Компоненты»
"Standard" packages are those that do not require the DCH driver components.
"DCH" (Declarative,Componentized,Hardware Support Apps) refers to new packages preinstalled by OEMS implementing the Microsoft Universal Driver paradigm.
DCH drivers cannot be installed over a standard system, and Standard drivers cannot be installed over a DCH system.
To confirm the type of system you have, locate Driver Type under the System Information menu in the NVIDIA Control Panel.
«Все» Показывает все доступные драйверы для выбранного продукта.
"GRD"Драйверы Game Ready обеспечивают лучшие игровые возможности во всех популярных играх. Разработчики драйверов NVIDIA тщательно тестируют как игры на этапе раннего доступа, так и весь дополнительный контент, чтобы оптимизировать производительность, стабильность и функциональность. Эти драйверы сертифицированы лабораторией Microsoft Windows Hardware Quality Labs (WHQL).
"SD" Драйверы Studio обеспечивают лучшие возможности для работы с графикой в популярных творческих приложениях. NVIDIA проводит тщательное тестирование во всех основных приложениях, чтобы обеспечить высочайший уровень производительности, стабильной работы и функциональности. Эти драйверы сертифицированы лабораторией Microsoft Windows Hardware Quality Labs (WHQL).
Перед тем как активировать вычислительные мощности ядер CUDA, необходимо установить специальное программное обеспечение от компании-производителя.
-
Перейдя по предложенной выше ссылке, выберите операционную систему – «Windows» (наш пример) или «Linux».
Этап 2: Включение CUDA
Включить рассматриваемую технологию разом для всех программ не получится – необходимо её выбирать либо перед началом работы, либо в процессе, либо перед непосредственно вычислением. Использование данного средства покажем на примере программы Adobe After Effects последней версии.
- Запустите Афтер Эффектс и выберите пункты «Файл» – «Создать» – «Создать проект».
В других приложениях данная технология активируется подобным образом.
Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.
Отблагодарите автора, поделитесь статьей в социальных сетях.
Опишите, что у вас не получилось. Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.
Обновление драйверов для видеокарты NVIDIA – дело добровольное и не всегда обязательное, но с выходом новых редакций ПО мы можем получить дополнительные «плюшки» в виде лучшей оптимизации, увеличения производительности в некоторых играх и приложениях. Кроме того, в свежих версиях исправляются различные ошибки и недочеты в коде.
Обновление драйверов NVIDIA
В данной статье рассмотрим несколько способов обновления драйверов. Все они являются «правильными» и приводят к одинаковым результатам. Если не сработал один, а такое случается, то можно попробовать другой.
Способ 1: GeForce Experience
GeForce Experience входит в состав ПО NVIDIA и устанавливается вместе с драйвером при ручной инсталляции скачанного с официального сайта пакета. Функций у софта много, в том числе и отслеживание выхода новых версий программного обеспечения.
Получить доступ к программе можно из системного трея либо из папки, в которую она была установлена по умолчанию.
Здесь все просто: нужно открыть лоток и найти в нем соответствующий значок. Желтый восклицательный знак говорит о том, что в сети имеется новая версия драйвера или другого ПО NVIDIA. Для того, чтобы открыть программу, нужно кликнуть правой кнопкой мыши по иконке и выбрать пункт «Открыть NVIDIA GeForce Experience».
Данное программное обеспечение по умолчанию устанавливается в папку «Program Files (x86)» на системном диске, то есть на том, где находится папка «Windows». Путь такой:
C:\Program Files (x86)\NVIDIA Corporation\NVIDIA GeForce Experience
Если Вы пользуетесь 32-разрядной операционной системой, то папка будет другая, без приписки «х86»:
C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVIDIA GeForce Experience
Здесь необходимо найти исполняемый файл программы и запустить его.
Процесс инсталляции происходит следующим образом:
-
После запуска программы переходим на вкладку «Драйверы» и нажимаем зеленую кнопку «Загрузить».
Способ 2: «Диспетчер устройств»
В операционной системе Windows имеется функция автоматического поиска и обновления драйверов для всех устройств, в том числе и видеокарты. Для того, чтобы ею воспользоваться, нужно добраться до «Диспетчера устройств».
- Вызываем «Панель управления» Windows, переключаемся в режим просмотра «Мелкие значки» и находим нужный пункт.
Способ 3: ручное обновление
Ручное обновление драйверов подразумевает самостоятельный их поиск на сайте NVIDA. Этим способом можно воспользоваться в том случае, если все другие не принесли результата, то есть, возникли какие-либо ошибки или неполадки.
Прежде чем устанавливать скачанный драйвер, необходимо убедиться в том, что на сайте производителя лежит более новое ПО, чем то, которое инсталлировано в Вашей системе. Сделать это можно, перейдя в «Диспетчер устройств», где следует найти свой видеоадаптер (см. выше), кликнуть по нему ПКМ и выбрать пункт «Свойства».
Здесь, на вкладке «Драйвер» мы видим версию программного обеспечения и дату разработки. Именно дата нас и интересует. Теперь можно заняться поиском.
-
Идем на официальный сайт NVIDIA, в раздел загрузки драйверов.
По завершению скачивания можно переходить к инсталляции, предварительно закрыв все программы – они могут помешать нормальной установке драйвера.
-
Запускаем установщик. В первом окне нам будет предложено поменять путь распаковки. Если не уверены в правильности своих действий, то ничего не трогаем, просто жмем ОК.
На этом варианты обновления драйверов для видеокарты NVIDIA исчерпаны. Совершать данную операцию можно 1 раз в 2 — 3 месяца, следя за появлением свежего программного обеспечения на официальном сайте либо в программе GeForce Experience.
Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.
Отблагодарите автора, поделитесь статьей в социальных сетях.
Опишите, что у вас не получилось. Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.
В процессе использования фреймворка глубокого обучения мы часто сталкиваемся с этими вещами. Хотя anaconda иногда помогает нам автоматически решать эти настройки, некоторые специальные библиотеки по-прежнему требуют, чтобы мы вручную настраивали среду, но на самом деле у меня есть эти термины в названии Это не очень понятно, поэтому меня всегда смущают онлайн-уроки, поэтому я считаю, что необходимо написать статью в качестве примечания для дальнейшего использования.
Видеокарта: Просто поймите, что мы сказали ранееGPU, Особенно серии GPU, производимые NVIDIA, потому что cuda и cudnn, описанные ниже, все разработаны NVIDIA исключительно для собственного GPU.
Графический драйвер: Очевидно, это буквально означает, обычно относится кNVIDIA Driver, По сути, это программный драйвер, а предыдущийВидеокартаЭто оборудование.
Архитектура графического процессора: Тесла, Ферми, Кеплер, Максвелл, Паскаль
Модель чипа: GT200, GK210, GM104, GF104 и др.
Серия видеокарт: GeForce, Quadro, Tesla
Модели видеокарт GeForce: G / GS, GT, GTS, GTX
Архитектура графического процессора относится к способу проектирования оборудования, например к количеству ядер в кластере потокового процессора, наличию кеш-памяти L1 или L2, наличия вычислительного блока с двойной точностью и т. Д. Архитектура каждого поколения - это своего рода мышление, как лучше завершить параллельное мышление
Чип является реализацией вышеупомянутой идеи архитектуры графического процессора. Например, вторая буква в модели чипа GT200 обозначает, какое поколение архитектуры, иногда бывает 100 и 200 поколений микросхем. Их основные идеи дизайна согласуются с этим поколением архитектуры, но в деталях Некоторые изменения были внесены в вышеизложенное, например, GK210 имеет вдвое больше регистров, чем GK110. Иногда в видеокарте может быть два чипа, и Tesla k80 использует два чипа GK210. Архитектура графического процессора первого поколения здесь также называется Tesla, но в основном нет карт с таким дизайном. Если упомянуто ниже, для различения будут использоваться архитектура Tesla и серия Tesla.
Нет никакой разницы в характере серии видеокарт, но NVIDIA надеется разделить ее на три варианта: GeForce для домашних развлечений, Quadro для рабочих станций и серия Tesla для серверов. Карта Tesla K-типа разработана для высокопроизводительных научных вычислений. Выдающиеся преимущества - это высокие вычислительные возможности с плавающей запятой двойной точности и поддержка памяти ECC. Однако возможность двойной точности бесполезна для обучения глубокому обучению, поэтому серия Tesla Представлена модель M как специальная видеокарта для обучения сетей глубокого обучения. Следует отметить, что серия Tesla не имеет интерфейса вывода на дисплей, она ориентирована на расчет данных, а не на графическое отображение.
Последняя модель видеокарты GeForce представляет собой другую аппаратную настройку, чем позже, тем лучше производительность, чем выше тактовая частота, тем больше память, то есть G / GS
2 | 1 CUDA
2 | 2 cudnn
На самом деле это программная библиотека, специально разработанная для вычислений с глубоким обучением, которая предоставляет множество специализированных функций вычислений, таких как свертка. Как видно из приведенного выше рисунка, существует множество других программных библиотек и промежуточного программного обеспечения, включая trust, который реализует c ++ STL, cublas, реализующий версию blas для графических процессоров, cuFFT, реализующий быстрое преобразование Фурье, cuSparse, реализующий операции с разреженными матрицами, и Реализуйте cuDNN для ускорения сети с глубоким обучением и т. Д. Подробнее см.GPU-Accelerated Libraries
2 | 3 CUDA Toolkit
CUDA Toolkit состоит из следующих компонентов:
- Compiler: Компилятор CUDA-C и CUDA-C ++ NVCC роды bin/ Справочник. Он построен на NVVM Над оптимизатором и NVVM Сам оптимизатор построен на LLVM На вершине инфраструктуры компилятора. Надеюсь, разработчики смогут использовать nvm/ Компилятор SDK в каталоге для непосредственной разработки для NVVM.
- Tools: Укажите изображения profiler , debuggers И другие инструменты, эти инструменты могут быть из bin/ Попасть в каталог
- Libraries: Некоторые из научных библиотек и служебных библиотек, перечисленных ниже, можно найти в lib/ Использовать в каталоге (DLL в Windows находится в bin/ В) их интерфейсы находятся в include/ Имеется в каталоге.
- cudart: CUDA Runtime
- cudadevrt: CUDA device runtime
- cupti: CUDA profiling tools interface
- nvml: NVIDIA management library
- nvrtc: CUDA runtime compilation
- cublas: BLAS (базовые подпрограммы линейной алгебры, базовая сборка линейной алгебры)
- cublas_device: BLAS kernel interface
- .
3 | 1 nvcc
Это было введено ранее, nvcc По сути, это компилятор CUDA, который можно скачать из CUDA Toolkit. /bin Из каталога аналогично gcc Это компилятор языка C. Поскольку программа запрограммирована в исполняемый двоичный файл компилятором, а программа cuda имеет два типа кодов: один - это код хоста, работающий на процессоре, другой - код устройства, работающий на графическом процессоре, поэтому nvcc Компилятор должен гарантировать, что две части кода могут быть скомпилированы в двоичный файл и выполнены на разных машинах. Суффиксы файлов и связанные с ними значения, используемые в nvcc, следующие
Расширение файла значение .cu исходные файлы cuda, включая коды хоста и устройства .cup Предварительно обработанный исходный файл cuda, опция компиляции --preprocess / -E .c c исходный файл .cc/.cxx/.cpp исходный файл c ++ .gpu промежуточный файл gpu, опция компиляции --gpu .ptx Как и в коде сборки, опция компиляции --ptx .o/.obj Объектный файл, параметр компиляции --compile / -c .a/.lib Файл библиотеки, опция компиляции --lib / -lib .res ресурс .so Общий объектный файл, параметр компиляции --shared / -shared .cubin двоичный файл cuda, опция компиляции -cubin 3 | 2 nvidia-smi
nvidia-smi Весь процесс представляет собой интерфейс управления системой NVIDIA, который основан на ранее представленной NVIDIA Management Library(NVML) Утилита командной строки, созданная для помощи в управлении и мониторинге устройств NVIDIA GPU.
3 | 3 Отличаются ли версии CUDA, отображаемые nvcc и nvidia-smi?
На сервере в нашей лаборатории nvcc --version Отображаются следующие результаты:
а также nvidia-smi Результаты приведены ниже:
можно увидеть nvcc Версия CUDA - 9.2, и nvidia-smi Версия CUDA - 10.0. Странно, что иногда код удается запустить в большинстве случаев.stackoverflowПриведенное выше объяснение выглядит следующим образом:
CUDA имеет два основных API:исполняемый APIс участиемdriver API. Оба API имеют соответствующие версии CUDA (например, 9.2, 10.0 и т. Д.).
- Используется для поддержкиdriver APIНеобходимые документы (например, libcuda.so )ОтGPU driver installerУстановлен. nvidia-smi Он принадлежит к этому типу API.
- Используется для поддержкиruntime APIНеобходимые документы (например, libcudart.so также как и nvcc )ОтCUDA Toolkit installerУстановлен. (Установщик CUDA Toolkit иногда может интегрировать установщик драйвера графического процессора). nvcc Это инструмент компилятора-драйвера CUDA, устанавливаемый вместе с CUDA Toolkit. Он знает только версию среды выполнения CUDA, когда она была создана. Он не знает, какая версия драйвера графического процессора установлена, и даже установлен ли он.
Таким образом, если версии CUDA API драйвера и API среды выполнения несовместимы, это может быть связано с тем, что вы используете отдельный установщик драйвера графического процессора вместо установщика драйвера графического процессора в установщике CUDA Toolkit.
На следующем рисунке четко показана взаимосвязь между различными концепциями, упомянутыми ранее. Среди них среда выполнения и API драйвера во многих случаях очень похожи, что означает, что эффект от их использования эквивалентен, но вы не можете смешивать два API. , Потому что оба исключают друг друга. Другими словами, в процессе разработки вы можете выбрать только один из API. Простое понимание разницы между ними заключается в следующем: среда выполнения - это более продвинутый пакет, который более удобен для разработчиков, в то время как API драйвера находится ближе к основанию, а скорость может быть выше.
Подробно о двух APIразличияследующим образом:
- Сложность
- API среды выполнения упрощает управление кодом устройства, обеспечивая неявную инициализацию, управление контекстом и управление модулями. Это упрощает код, но ему также не хватает уровня контроля, обеспечиваемого API драйвера.
- Напротив, API драйвера обеспечивает более детальный контроль, особенно в контексте и загрузке модулей. Реализовать запуск ядра намного сложнее, потому что конфигурация выполнения и параметры ядра должны быть указаны с явными вызовами функций.
- Для API среды выполнения все ядра автоматически загружаются во время инициализации во время выполнения и остаются загруженными во время работы программы.
- С помощью API драйвера вы можете загружать только те модули, которые необходимы в данный момент, или даже динамически перезагружать модули. API драйвера также не зависит от языка, потому что он обрабатывает только cubin Объект.
- Если контекст становится текущим контекстом вызывающего потока через API драйвера, среда выполнения будет его использовать,
- Если такого контекста нет, он будет использовать «первичный контекст».
Основной контекст создается по мере необходимости, по одному контексту на устройство для каждого процесса, подсчитываются ссылки, а затем уничтожаются, когда ссылок больше нет. В процессе все пользователи API среды выполнения будут совместно использовать основной контекст, если только контекст не стал текущим контекстом каждого потока. Контекст, используемый средой выполнения, то есть текущий контекст или основной контекст, может использоваться cudaDeviceSynchronize() Синхронизировать, вы также можете использовать cudaDeviceReset() уничтожить.
Однако при использовании API среды выполнения с основным контекстом придется пойти на компромисс. Например, для разработчиков, которым необходимо писать подключаемые модули для более крупных пакетов программного обеспечения, это вызовет массу проблем, потому что, если все подключаемые модули работают в одном процессе, они будут использовать общий контекст, но не смогут взаимодействовать друг с другом. . То есть, если один из них вызывает после завершения всей работы CUDA cudaDeviceReset() , Другие плагины потерпят неудачу, потому что контекст, который они используют, уничтожен без их ведома. Чтобы избежать этой проблемы, клиенты CUDA могут использовать API драйвера для создания и установки текущего контекста, а затем использовать API среды выполнения для его обработки. Однако контекст может потреблять много ресурсов, таких как память устройства, дополнительные потоки хоста и затраты производительности при переключении контекста на устройстве. Такой вид совместного использования контекста драйвера времени выполнения очень важен при использовании API драйвера с библиотеками, построенными на API времени выполнения, таких как cuBLAS или cuFFT.5 | 1 PATH
PATH - это путь к исполняемому файлу, который является наиболее часто встречающимся из трех, потому что каждая команда в нашей командной строке, такая как ls, top, ps и т. Д., Является файлом выполнения команды, найденным системой через PATH , Затем запустите эту команду (исполняемый файл). Например, в каталоге пользователя ~/mycode/ Есть папка bin, в которой находятся исполняемые двоичные файлы, сценарии оболочки и т. Д. Если вы хотите запустить исполняемый файл указанной выше папки bin в любом каталоге, вам нужно только добавить путь к корзине в PATH, как показано ниже:
5 | 2 LIBRARY_PATH и LD_LIBRARY_PATH
Эти два пути можно обсудить вместе,
- LIBRARY_PATH даВо время компиляции программыУкажите путь для поиска общих библиотек при поиске библиотек динамической компоновки
- LD_LIBRARY_PATH даВо время загрузки и запуска программыПри поиске библиотеки динамической компоновки укажите путь, отличный от пути по умолчанию в системе
Их общей точкой является библиотека, которая представляет собой разницу между двумя путями и путем PATH, а PATH - это исполняемый файл.
Разница между ними в том, что время использования разное. Один из них - период компиляции, который соответствует стадии разработки, такой как компиляция gcc; другой - период загрузки и выполнения, который соответствует стадии использования поставленной программы.
Способ настройки аналогичен:
На основе введения в предыдущих разделах будет легче понять, как теперь управлять несколькими версиями CUDA.
6 | 1 Как скачать и установить cuda
6 | 2 установка cuda
Перехватите наиболее важные варианты в процессе установки:
Install the CUDA 9.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y/usr/ local /cuda-9.0 is not writable.
Do you wish to run the installation with ‘sudo’ ?
(y)es/(n)o: yInstall the CUDA 9.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: nКраткое описание предыдущих выборов:
Please make sure that
- PATH includes /usr/ local /cuda-9.0/bin
- LD_LIBRARY_PATH includes /usr/ local /cuda-9.0/lib64, or, add /usr/ local /cuda-9.0/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root
To uninstall the CUDA Toolkit, run the uninstall script in /usr/ local /cuda-9.0/bin
Please see CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf in /usr/ local /cuda-9.0/doc/pdf for detailed information on setting up CUDA.
После завершения установки вы сможете увидеть его в каталоге / usr / local:
6 | 3 Переключение между несколькими версиями cuda
воля ~/.bashrc Или ~/.zshrc Пути, связанные с cuda, изменены на /usr/local/cuda/ Не используйте /usr/local/cuda-8.0/ или /usr/local/cuda-9.0/ 。
nvcc: NVIDIA ® Cuda compiler driver
Copyright © 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Mon_Jan_23_12:24:11_CST_2017
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.62Читайте также: