Установка графического драйвера Cuda NVIDIA не удалась
У меня есть два ноутбука: Sony vaio z-series (vocz1) и S-серия. Первый имеет Geforce с моделью cuda GT330M, а второй - GT 640M LE. Когда я пытаюсь установить драйвер CUDA Geforce с этого сайта http://developer.nvidia.com/cuda/cuda-downloads я получаю сообщение об ошибке ниже в Windows. Мне интересно, вы бы предложили мне решение этой проблемы? все мои графические карты уже установлены,
Программа установки Nvidia не может продолжить. Эта графическая карта не может найти совместимое графическое оборудование.
Я новичок в программировании на CUDA, я хочу знать, могу ли я скомпилировать и запустить мою программу CUDA без установки драйвера Nividia? Набор инструментов Cuda и SDK успешно установлены на моем компьютере, но когда я запускаю свою программу, я не могу установить устройство Cuda. Означает ли это, что мне нужно установить драйвер Nividia?
cudaError_t cudaStatus1;
int deviceCount;
cudaGetDeviceCount(&deviceCount);
int device;
for (device = 0; device < 10; ++device) {
cudaDeviceProp deviceProp;
cudaGetDeviceProperties(&deviceProp, device);
// Choose which GPU to run on, change this on a multi-GPU system.
cudaStatus1 = cudaSetDevice(device);
printf("Device %d has compute capability %d.%d. - %d\n",
device, deviceProp.major, deviceProp.minor,cudaStatus1 );
}
выход:
Device 0 has compute capability 3137268.3137268. - 35
Device 1 has compute capability 3137268.3137268. - 35
Device 2 has compute capability 3137268.3137268. - 35
Device 3 has compute capability 3137268.3137268. - 35
Device 4 has compute capability 3137268.3137268. - 35
Device 5 has compute capability 3137268.3137268. - 35
Device 6 has compute capability 3137268.3137268. - 35
Device 7 has compute capability 3137268.3137268. - 35
Device 8 has compute capability 3137268.3137268. - 35
Device 9 has compute capability 3137268.3137268. - 35
35 означает, что устройство не установлено, если оно стало 0, означает, что устройство установлено.
после того, как я запустил deviceQuery ниже информации, которую я получил:
Microsoft Windows [Версия 6.1.7601] Copyright (c) 2009 Корпорация Microsoft. Все права защищены.
C: \ Users \ xx> "C: \ ProgramData \ NVIDIA Corporation \ NVIDIA GPU Computing SDK 4.2 \ C \ bin \ win64 \ Release \ deviceQuery.exe" [deviceQuery.exe] запускается... C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.2\C\bin\win64\Relea se\deviceQuery.exe Запуск... Версия запроса устройства CUDA (API времени выполнения) (статическое связывание CUDART) Найдено 1 CUDA Capable device(s) Устройство 0: "GeForce GT 640M LE" CUDA Driver Version / Runtime Version 4.2 / 4.2 CUDA Capability Major/Minor version number: 3.0 Общий объем глобальной памяти:
1024 МБ (1073741824 байт) ( 2) Мультипроцессоры x (192) CUDA Cores/MP: 384 CUDA Cores GPU Тактовая частота:
Частота памяти 405 МГц (0,41 ГГц):
900 МГц Ширина шины памяти: 128-битный Размер кэш-памяти L2: 262144 байта Макс. Размер текстуры (1, x,y,z) 1D=(65536), 2D=(65536,65536), 3 D=(4096,4096,4096) Максимальный размер слоистой текстуры (тусклый) х слоев
1D=(16384) x 2048, 2D=(16384,16 384) x 2048 Общий объем постоянной памяти: 65536 байтов Общий объем разделяемой памяти на блок: 49152 байта Общее количество регистров, доступных на блок: 65536 Размер деформации: 32
Максимальное количество потоков на мультипроцессор: 2048 Максимальное количество потоков на блок: 1024 Максимальные размеры каждого измерения блока: 1024 x 1024 x 64 Максимальные размеры каждого измерения сетки: 2147483647 x 65535 x 65535 Максимальный шаг памяти:
2147483647 байт. Выравнивание текстуры: 512 байт. Одновременное копирование и выполнение: Да, с одним (и) механизмом (-ами) копирования. Ограничение времени выполнения на ядрах: Да.
Интегрированное совместное использование GPU Память хоста: Нет Поддержка отображения памяти, заблокированной хостом, на странице: Да Параллельное выполнение ядра:
Да Требование выравнивания для поверхностей: Да На устройстве включена поддержка ECC: Нет Устройство использует режим драйвера TCC: Нет Устройство поддерживает унифицированную адресацию (UVA):
Отсутствует Идентификатор шины PCI устройства / ID местоположения PCI: 1 / 0 Режим вычислений: <По умолчанию (несколько потоков хоста могут одновременно использовать:: cudaSetDevice () с устройством)> deviceQuery, Драйвер CUDA = CUDART, Версия драйвера CUDA = 4.2, Время выполнения CUDA Версия = 4.2, NumDevs = 1, Device = GeForce GT 640M LE [deviceQuery.exe] результаты теста... ПРОЙДЕНОвыход через 3 секунды: 3...2...1... готово!
3 ответа
У меня тоже есть VAIO и у меня была такая же проблема. Не загружайте версию для ноутбука, попробуйте версию Nvidia Driver для ПК. Мне также пришлось отключить мою другую графическую карту (Intel). Это сработало для меня.
К сожалению, существует много графических процессоров NVIDIA, для которых драйвер с веб-сайта NVIDIA не будет устанавливаться (особенно для версий графических процессоров, которые специально предназначены для Sony, Lenovo и т. Д., И OEM хочет контролировать работу драйвера). Это наиболее вероятный случай для вас.
В этих случаях вы можете отредактировать INF-файл, чтобы добавить свой графический процессор в список графических процессоров, для которых будет установлен драйвер. Тем не менее, это немного сложнее и, как правило, требует редактирования 3 различных разделов файла INF. Вы можете искать информацию о том, как модифицировать файлы NVIDIA inf; Есть ряд сайтов, которые делают это.
Конечно, у вас должен быть соответствующий драйвер CUDA, прежде чем вы сможете запускать CUDA. Итак, обо всем по порядку... вы должны установить драйвер.
Я хочу знать, могу ли я скомпилировать и запустить мою программу CUDA без установки драйвера Nividia? Набор инструментов Cuda и SDK успешно установлены на моем компьютере, но когда я запускаю свою программу, я не могу установить устройство Cuda. Означает ли это, что мне нужно установить драйвер Nividia?
Вам обязательно понадобятся драйверы для запуска программы. Вы пытались запустить deviceQuery.exe, поставляемый с двоичными файлами. Это должно дать вам хорошую отправную точку в том, что происходит не так.