Вопрос или проблема
Я пытался установить pytorch с поддержкой cuda на мою систему. Моя видеокарта немного устарела. Это NVIDIA GeForce GT 720m, и версия моего драйвера 391.35.
Когда я установил cudatoolkit в anaconda, установилась CUDA 11.3. Затем я перешел на https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
и установил версию, которая соответствует cuda 11.3, и она установилась правильно. Теперь, когда я проверяю версию cuda командой print(torch.version.cuda), она указывает на cuda 11.3. Однако, когда я проверяю доступность cuda, он возвращает False. Я даже скачал cuda 11.3 с https://developer.nvidia.com/cuda-11.3.0-download-archive
и установил ее на свою систему без ошибок. Тем не менее, я получаю False для доступности cuda. Может кто-нибудь, пожалуйста, помочь мне и сказать, в чем моя проблема и как ее решить?
П.С. Я проверил подобный вопрос здесь: https://stackoverflow.com/questions/60987997/why-torch-cuda-is-available-returns-false-even-after-installing-pytorch-with
но честно говоря, я не понял его, потому что я новичок в программировании.
Если вы поищете характеристики вашей видеокарты в интернете, вы сможете найти версию CUDA, которая вам нужна.
На сайте https://www.techpowerup.com/gpu-specs/geforce-gt-720m.c2297 говорится, что вашему процессору нужна версия CUDA 2.1, тогда как вы пытаетесь установить версию 11.3. После этого вам нужно проверить совместимость вашего графического драйвера и вашей версии PyTorch.
Лучший ответ на Stack Overflow, который вы указали, объясняет это гораздо лучше.
.
Ответ или решение
Причины недоступности CUDA и пути решения проблемы
При установке CUDA и PyTorch на вашу систему, следует учесть несколько факторов, которые могут стать причиной проблемы, связанной с недоступностью CUDA. Ваша ситуация осложняется использованием устаревшего GPU NVIDIA GeForce GT 720M и драйвера версии 391.35. Рассмотрим более детально возможные причины и решения.
Теория
Обратная совместимость и поддержка CUDA
CUDA — это вычислительная платформа от NVIDIA, предназначенная для работы с графическими процессорами. Разные GPU поддерживают различные версии CUDA. Современные версии CUDA обычно не предоставляют обратной поддержки слишком старых моделей GPU. Согласно указанным вами источникам, GeForce GT 720M поддерживает только CUDA версии 2.1.
Совместимость PyTorch с CUDA
Для работы PyTorch с вашей CUDA версией должно быть выполнено соответствие между версией PyTorch и версией установленного ядра CUDA. Это важно для корректной работы всех компонентов.
Установка драйверов
Правильная версия драйверов необходима для обеспечения полной функциональности GPU. Если драйверы устарели или не соответствуют вашему GPU, это может вызвать проблемы с CUDA.
Пример
Предположим, что вы пытаетесь использовать современные версии CUDA (например, 11.3), которые требуют свежих архитектур GPU. Ваш NVIDIA GeForce GT 720M поддерживает только CUDA 2.1. Это несовпадение может быть основной причиной того, почему PyTorch не может обнаружить CUDA на вашем устройстве, несмотря на успешную установку соответствующих пакетов.
Изменение версий
На сайте NVIDIA вы можете найти поддерживаемые версии CUDA для вашего GPU, а на сайте PyTorch — версию, совместимую с этой версией CUDA. Например, если бы PyTorch поддерживал CUDA 2.1 в одной из своих старых версий, это была бы возможность.
Применение
-
Обновление драйверов:
- Проверьте доступность обновленных версий драйверов для вашего GPU на сайте NVIDIA.
- Если доступны более новые версии, соответствующие вашей модели GPU, установите их. Используйте официальный сайт NVIDIA для загрузки.
-
Поиск совместимых версий PyTorch:
- По возможности, попробуйте установить более старую версию PyTorch, которая поддерживает CUDA 2.1, если такая существовала.
- Это может потребовать изучения архивов и документации предыдущих выпусков PyTorch.
-
Альтернативные инструменты и конфигурации:
- Рассмотрите альтернативу использованию CUDA для PyTorch, такую как использование процессорных вычислений (CPU), если ваша рабочая нагрузка это позволяет.
- Также можно задуматься о переходе на более современную аппаратную платформу, если использование GPU является критически важным для ваших задач.
-
Дополнительная диагностика:
- Запустите диагностические утилиты NVIDIA (
nvidia-smi) для подтверждения корректной работы драйвера и совместимости устройства. - Исследуйте системные логи и возможные ошибки при запуске PyTorch, чтобы найти дополнительные зацепки.
- Запустите диагностические утилиты NVIDIA (
Заключение
Решение проблемы с недоступностью CUDA на вашей системе требует глубокой проверки каждого компонента: от совместимости аппаратного обеспечения до конфигурации программного обеспечения. Придерживаясь описанных действий и рассматривая обновление вашей системы, можно эффективно решить проблему или найти альтернативные пути реализации необходимых вычислительных задач.