Установка поддержки CUDA под Windows 10 для Python и C++

#96  пятница, 19 июля 2024 г.  четверг, 25 июля 2024 г.  6 минут(ы)  501 слово

#CUDA#Python#C++#FAQ#Windows

Для установки поддержки CUDA под Windows 10 для Python и C++, выполните следующие шаги:

Шаг 1: Установите драйверы NVIDIA

  1. Перейдите на официальный сайт NVIDIA Drivers.
  2. Введите данные вашей видеокарты и скачайте последнюю версию драйверов.
  3. Установите драйверы, следуя инструкциям установщика.

Шаг 2: Установите CUDA Toolkit

  1. Перейдите на страницу CUDA Toolkit Downloads.
  2. Выберите вашу операционную систему (Windows), архитектуру x86_64, версию Windows (10), и тип установщика (exe (local)).
  3. Скачайте и запустите установочный файл.
  4. Следуйте инструкциям установщика. Рекомендуется оставить все параметры по умолчанию.
  5. Содержимое будет распакованно в директорию установки CUDA (например, C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X), заменяя существующие файлы.

Шаг 3: Установите cuDNN (для глубокого обучения)

  1. Перейдите на страницу cuDNN Download.
  2. Выберите вашу операционную систему (Windows), архитектуру x86_64, версию Windows (10), и тип установщика (exe (local)).
  3. Скачайте файл и запустите его.
  4. Следуйте инструкциям установщика. Рекомендуется оставить все параметры по умолчанию.
  5. Содержимое будет распакованно в директорию установки CUDNN (например, C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\vX.X), заменяя существующие файлы.

ВАЖНОЕ ЗАМЕЧАНИЕ!

Выполнив шаги 1, 2, 3, вы установите все необходимые драйверы и программы для поддержки CUDA под Windows 10 для Python и C++. Следующие шаги предназначены только для программистов и не являются необходимыми для обычных пользователей ПК.

Шаг 4: Настройте переменные окружения при необходимости

  1. Откройте "Свойства системы" (System Properties) через меню "Пуск" или панели управления.
  2. Перейдите на вкладку "Дополнительно" (Advanced) и нажмите "Переменные среды" (Environment Variables).
  3. В разделе "Системные переменные" (System Variables) найдите переменную CUDA_PATH и нажмите "Изменить" (Edit).
  4. Добавьте следующие пути (замените vX.X на вашу версию CUDA): - C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X
    • C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.5
  5. Нажмите "OK" для сохранения изменений.

Шаг 5: Установка поддержки CUDA для Python

  • Установка PyTorch: В зависимости от твоей операционной системы и наличия видеокарты (NVIDIA или AMD), тебе может потребоваться установить PyTorch с CUDA поддержкой. RVC-Project использует PyTorch для глубокого обучения, и наличие CUDA значительно ускорит процесс тренировки моделей. Подробные инструкции по установке PyTorch можно найти на сайте https://pytorch.org/get-started/locally/.

  • Откройте командную строку или терминал. Активируйте ваш Python проект: 

.\.env\Scripts\activate
  1. Установите пакет PyTorch, который предоставляет поддержку CUDA для Python:
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
  1. При необходимости установите пакет cupy, который предоставляет поддержку CUDA для Python:
pip install cupy-cuda11x  # Замените 11x на вашу версию CUDA (например, cupy-cuda112 для CUDA 11.2)

Шаг 6: Проверка установки для C++ и Python

C++

Создайте тестовый файл test_cuda.cu с содержимым:

#include <iostream>
#include <cuda_runtime.h>

__global__ void helloCUDA() {
    printf("Hello from CUDA!\n");
}

int main() {
    helloCUDA<<<1, 1>>>();
    cudaDeviceSynchronize();
    return 0;
}

Скомпилируйте и выполните его:

nvcc -o test_cuda test_cuda.cu
test_cuda.exe

Python

Создайте тестовый скрипт test_cuda.py:

import cupy as cp

a = cp.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a)

Запустите скрипт:

python test_cuda.py

Если вы увидите массив, выводимый на экран, установка выполнена успешно.

Теперь вы настроили поддержку CUDA под Windows 10 для Python и C++.

Web: https://d00m4ace.com/

GitHub: https://github.com/d00m4ace/

YouTube: https://www.youtube.com/c/@d00m4ace

Telegram: https://t.me/d00m4ace_blog