Какие основные проблемы возникают при интеграции CUDA в ML-проекты?

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

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

Для устранения проблем рекомендуется проверять установку, настройки среды и конфигурации сборки. devgem.vercel.app