Можно ли установить несколько различных версий CUDA на одной системе?

Вопрос или проблема

Ответ или решение

Установка нескольких версий CUDA на одном компьютере: полное руководство

Установка нескольких версий CUDA на одном компьютере с графическими картами RTX 3090 — вопрос, который часто волнует специалистов в области машинного обучения. Ответ на этот вопрос заключается в понимании архитектуры NVIDIA CUDA и взаимодействия программного обеспечения.

Поддержка нескольких версий CUDA

Операционная система и драйверы NVIDIA

В первую очередь важно отметить, что сама среда CUDA может поддерживать установку нескольких версий, однако на одном компьютере можно использовать только одну версию драйвера NVIDIA в одно и то же время. Поддержка нескольких версий CUDA сводится к установке нужных версий в заданные каталоги и управлению переменными среды. Вы можете установить разные версии CUDA, но необходимо корректно настраивать окружение для каждой из них.

Установка нескольких версий CUDA

1. Скачивание и установка:

   • Скачайте нужные версии CUDA с сайта NVIDIA. Убедитесь, что они совместимы с вашим драйвером. Рекомендуется использовать версию драйвера, которая поддерживает все версии CUDA, которые вы планируете установить.
   • Установка CUDA обычно происходит с помощью исполняемого файла инсталлятора, который выбирается при запуске.

2. Каталог установки:

   • По умолчанию, CUDA устанавливается в /usr/local/cuda, но вы можете указать другой путь при установке, например, /usr/local/cuda-10.2, /usr/local/cuda-11.0 и т.д. Это позволит вам иметь структурированное хранилище всех установленных версий.

3. Изменение переменных среды:

   • После установки каждой версии вам нужно будет настроить переменные окружения. Это можно сделать путем редактирования файла ~/.bashrc или ~/.bash_profile:

     export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:${PATH}}
     export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

   • Замените /usr/local/cuda-10.2 на путь к установленной версии. Для переключения версий вам просто нужно будет изменять эти строки и перезагружать оболочку.

4. Тестирование установок:

   • Чтобы убедиться, что версии CUDA установлены и работают корректно, создайте тестовые проекты используя nvcc --version или запустите образцы из каталога CUDA samples.

Обработка конфликтов

При установке программ, требующих конкретную версию CUDA, может возникнуть необходимость установить соответствующую среду для каждого проекта. Одним из решений является использование Docker или Anaconda:

• Docker: Позволяет создавать контейнеры с необходимыми версиями CUDA и зависимостями, что отлично подходит для машинного обучения и запуска проектов без конфликтов.
• Anaconda: Даёт возможность создать отдельные окружения Python для каждого проекта, в которых можно настроить соответствующие версии CUDA и библиотек, таких как TensorFlow или PyTorch.

Заключение

С учетом всех вышеизложенных моментов, установка нескольких версий CUDA на одно устройство с графическими картами RTX 3090 вполне возможна. Ключ к этому — управление переменными среды и использование технологий контейнеризации, таких как Docker. Это позволит обеспечить совместимость между различными проектами и избежать проблем с совместимостью версий.