Некоторые основные проблемы, которые возникают при интеграции CUDA в ML-проекты:

• Отсутствие или несовместимость драйвера CUDA. 3 Для работы PyTorch необходима совместимая версия драйвера CUDA. 3 Если его нет или он несовместим, PyTorch не сможет обнаружить устройство, поддерживающее CUDA. 3
• Отсутствие или несовместимость набора инструментов CUDA. 3 В набор инструментов CUDA входят библиотеки и инструменты, необходимые для вычислений на GPU. 3
• Неправильная установка PyTorch. 3 Если в системе установлено несколько версий PyTorch, возможно, используется версия, не поддерживающая CUDA. 3
• Отсутствие или некорректные переменные среды. 3 Для обнаружения устройств CUDA необходимо правильно установить несколько переменных среды, среди которых CUDAHOME, LDLIBRARY_PATH и PATH. 3
• Проблемы с GPU. 3 Необходимо убедиться, что GPU правильно установлен и настроен. 3
• Недостаток памяти GPU. 3 Для работы PyTorch требуется минимальный объём памяти GPU. 3
• Конфликты при регистрации библиотек. 4 Они могут возникать из-за одновременной загрузки нескольких версий библиотек CUDA, неправильной или неполной установки CUDA и cuDNN, ошибок конфигурации. 4

Для устранения проблем рекомендуется проверять установку, настройки среды и конфигурации сборки. 4