النقاط الرئيسية
- في هذه المدونة، سنرشدك خلال خطوات إعداد CUDA الإصدار 11.8 على أجهزة الكمبيوتر التي تعمل بنظامي Windows وLinux خطوة بخطوة.
- لتثبيته، تأكد أولاً من أن نظامك يمكنه تشغيله، ثم قم بتنزيل برنامج CUDA 11.8 واتبع الخطوات المقدمة للتثبيت.
- لأي شخص يعمل مع الحوسبة المعتمدة على وحدات معالجة الرسوميات أو مشاريع الذكاء الاصطناعي، فإن امتلاك مجموعة أدوات CUDA أمر أساسي.
- بالالتزام بهذا الدليل، سيكون إعداد CUDA الإصدار 12 أمرًا سهلاً للمستخدمين الذين يتطلعون إلى تعزيز عملهم بميزاته.
المقدمة
مرحبًا بكم في دليلنا السهل حول كيفية إعداد CUDA الإصدار 11.8. إذًا، ما هي CUDA؟ إنها أداة رائعة من صنع NVIDIA تتيح للمطورين استخدام قوة بطاقات الرسوميات من NVIDIA لأكثر من مجرد الألعاب — مثل الذكاء الاصطناعي، وعلوم البيانات، والمحاكاة. يحتوي الإصدار الجديد 11.8 على بعض التحديثات الرائعة التي تجعل وحدة معالجة الرسوميات الخاصة بك تعمل بشكل أفضل وتدعم أحدث التقنيات.
في هذه التدوينة، سنعرض لك كل خطوة مطلوبة لتجهيز CUDA 11.8 على جهاز الكمبيوتر الخاص بك، بغض النظر عما إذا كنت مبتدئًا أو لديك بعض المعرفة به. سنستعرض كيفية التحقق مما إذا كان نظامك يمكنه تشغيله، وأين تجد برنامج التثبيت الخاص به، ونقدم لك تعليمات تثبيت مفصلة حتى تتمكن من البدء في استخدام جميع هذه الميزات الرائعة على الفور.
بينما قد تقلق بشأن كيفية الحصول على وحدة معالجة رسومية بأداء أفضل، يمكن أن تقدم لك Novita AI GPU Pods خدمة رائعة مع سحابة GPU بالدفع حسب الاستخدام.
فهم CUDA 11.8 وإمكانياته
قبل الغوص في CUDA 11.8، دعنا نلقي نظرة أولاً على تقنية CUDA!
نظرة عامة على تقنية CUDA
CUDA، التي صنعتها NVIDIA، هي نظام ونموذج برمجة للحوسبة المتوازية يتيح للمطورين استخدام وحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA لأكثر من مجرد الرسوميات. إنها تمنحهم جميع الأدوات التي يحتاجونها لجعل التطبيقات أسرع بدعم من وحدة معالجة الرسوميات.
الفوائد التي يمكنك الحصول عليها من خلال تقنية CUDA:
مع CUDA، تحصل على مترجم، ومكتبات، وأدوات للمساعدة في كتابة وضبط الكود خصيصًا لوحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA. يوجد أيضًا نظام تشغيل في المكان للتعامل مع مهام وحدة معالجة الرسوميات وإدارة أمور الذاكرة.
باستخدام العديد من النوى المتاحة على وحدات معالجة الرسوميات الحديثة من NVIDIA من خلال CUDA، يمكن للمطورين تسريع عملهم بشكل كبير. هذا التعزيز مفيد بشكل خاص في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي، وعلوم البيانات، والمحاكاة وغيرها لأنه يسمح بإجراء الحسابات الثقيلة بشكل أسرع عن طريق القيام بالعديد منها في وقت واحد.
فهم CUDA 11.8
CUDA الإصدار 11.8 يشبه المفتاح السحري الذي يفتح جميع الأشياء الرائعة التي يمكن لوحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA القيام بها، خاصة عندما يتعلق الأمر بالحوسبة فائقة السرعة. إنها مليئة بكل ما يحتاجه المطورون لإنشاء تطبيقات تعمل بسرعة فائقة بفضل قوة وحدة معالجة الرسوميات.
داخل مجموعة الأدوات هذه، ستجد مترجمًا ومكتبات وأدوات متنوعة مصممة خصيصًا لضمان أن كودك يعمل بشكل رائع على وحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA. مع CUDA 11.8، يمكن للأشخاص الذين يكتبون البرامج أن يجعلوا برامجهم تتحرك بسرعة عن طريق القيام بالعديد من الأشياء في وقت واحد على هذه الرقائق القوية، وهو أمر رائع لتسريع كل شيء بدءًا من التجارب العلمية في أجهزة الكمبيوتر إلى تعليم الذكاء الاصطناعي حيلًا جديدة أسرع من أي وقت مضى.
الميزات الرئيسية في CUDA 11.8
- أداء أفضل لوحدة معالجة الرسوميات وكيفية عملها بكفاءة
- دعم محسّن لأحدث تصميمات الأجهزة
- تحسين وقت التشغيل وإدارة الذاكرة
- قدرة محسّنة على العمل بشكل جيد مع أنظمة الذكاء الاصطناعي الشهيرة مثل TensorFlow و PyTorch
- مكتبات محدثة تسرع التعلم العميق والحسابات العلمية
متطلبات ما قبل التثبيت
قبل أن تبدأ في تثبيت CUDA 11.8، من المهم جدًا التأكد من أن جهاز الكمبيوتر الخاص بك جاهز لذلك. هذا يعني التحقق من بعض الأشياء مثل ما إذا كان جهاز الكمبيوتر الخاص بك يمكنه العمل مع CUDA 11.8، والتأكد من وجود برنامج تشغيل CUDA الصحيح، وأن إصدار برنامج التشغيل يتطابق.
- لتوافق النظام: يجب أن تكون وحدة معالجة الرسوميات الخاصة بك قادرة على التعامل مع Compute Capability 3.0 أو أعلى لكي يعمل CUDA 11.8 عليها. لمعرفة ما إذا كانت وحدة معالجة الرسوميات لديك مناسبة، يمكنك تشغيل “lspci | grep -i nvidia” في الطرفية والتحقق.
- بخصوص برنامج تشغيل CUDA: يجب أن يكون لديك هذا مثبتًا قبل المضي قدمًا في تثبيت CUDA 11.8؛ بالإضافة إلى ذلك، تأكد من أن إصداره يتوافق مع ما هو مطلوب لتوافق CUDA 11.8. طريقة سريعة لمعرفة أي برامج التشغيل مناسبة لإعدادك هي كتابة “ubuntu-drivers devices” في الطرفية.
التحقق من توافق النظام
لمعرفة ما إذا كان إعدادك جيدًا، افتح الطرفية واكتب “lspci | grep -i nvidia”. يساعدك هذا الأمر في معرفة معلومات بطاقة الرسوميات NVIDIA الخاصة بك. أنت تبحث عن Compute Capability لا تقل عن 3.0 لأن هذا ما يحتاجه CUDA 11.8.
ولكن هناك ما هو أكثر من مجرد وحدة معالجة الرسوميات؛ يجب أن تكون وحدة المعالجة المركزية والأجزاء الأخرى من الكمبيوتر أيضًا جاهزة لـ CUDA 11.8. لجميع هذه التفاصيل، ألق نظرة على الإرشادات الرسمية من NVIDIA حول ما تحتاجه.
البرامج والأجهزة المطلوبة
قبل تثبيت CUDA 11.8، من المهم أن تكون المكونات البرمجية والمادية اللازمة في مكانها الصحيح. فيما يلي قائمة بالمكونات المطلوبة لتثبيت CUDA 11.8:
تأكد من أن نظامك يلبي هذه المتطلبات قبل المتابعة مع تثبيت CUDA 11.8. سيضمن هذا عملية تثبيت سلسة وأداء مثالي للتطبيقات التي تعمل بتقنية CUDA.
تنزيل CUDA 11.8
للبدء في إعداد CUDA 11.8، الخطوة الأولى هي الحصول على برنامج التثبيت الخاص به. يمكنك العثور على هذا المثبت إما على الموقع الرسمي لـ NVIDIA أو في مستودع CUDA.
قد يكون السبب وراء رغبتك في التوجه إلى مستودع CUDA هو أنه متجر شامل لكل ما يتعلق بالإصدارات المختلفة من CUDA وأدواتها. إنها فكرة جيدة لأن التنزيل من هناك يضمن حصولك على أحدث إصدار من CUDA 11.8.
للحصول على هذا الإصدار الأحدث، فقط اذهب إلى موقع NVIDIA الإلكتروني وابحث عن المكان الذي يحتفظون فيه بجميع التنزيلات المتعلقة بـ CUDA. بمجرد وصولك إلى هناك، اختر الإصدار المطلوب من cuda — والذي في هذه الحالة هو 11.8 — ثم قم بتنزيل الحزمة التي تناسب نظام الكمبيوتر الخاص بك.
أين يمكن تنزيل CUDA 11.8
يمكنك الحصول على أحدث إصدار من CUDA 11.8 إما من الموقع الرسمي لـ NVIDIA أو من مستودع CUDA. كلا المكانين يحتويان على ما تحتاجه لتثبيته على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
بالنسبة لأولئك الذين يتوجهون إلى موقع NVIDIA الإلكتروني، فقط ادخل إلى قسم تنزيلات CUDA واختر الإصدار الصحيح من CUDA 11.8 لنظام التشغيل الذي تستخدمه. سيزودونك برابط لتنزيل حزمة المثبت.
من ناحية أخرى، إذا كان أسلوب الحصول على الأشياء مباشرة من مستودع هو أسلوبك المفضل، فتحقق من مستودع CUDA لهذه المهمة. إنه مثل متجر شامل حيث توجد جميع إصدارات cuda وأدواتها، مما يضمن أنك تحصل دائمًا على إصدارات جديدة فقط بما في ذلك أي تحديثات أو ميزات جديدة في cuda.
اختيار الإصدار الصحيح
عند الحصول على CUDA 11.8، فإن اختيار إصدار cuda الصحيح الذي يعمل مع نظامك وبرنامج التشغيل الخاص بك هو أمر أساسي. تواصل NVIDIA إصدار تحديثات وإصدارات جديدة من CUDA، لذا فإن الحصول على أحدث إصدار لديهم هو خطوة ذكية.
ولكن، من المهم جدًا التأكد من أن هذا الإصدار الأحدث يتناسب جيدًا مع إعدادك وبرنامج التشغيل الذي قمت بتثبيته. على الموقع الرسمي لـ NVIDIA، يوضحون أي إصدارات برامج التشغيل تناسب بشكل أفضل كل إصدار من cuda.
من خلال الالتزام بأحدث الأشياء من CUDA، تحصل على الاستمتاع بجميع الميزات الجديدة الرائعة، والتعديلات لأداء أفضل، والترقيات الأخرى. كما أن الحفاظ على تحديث برنامج التشغيل الخاص بك يضمن أن كل شيء يعمل بسلاسة معًا لأداء من الطراز الأول.
عملية التثبيت لنظام Windows
لتشغيل CUDA 11.8 على جهاز كمبيوتر يعمل بنظام Windows، ستحتاج إلى الالتزام ببعض الخطوات المباشرة. إليك كيفية القيام بذلك:
دليل خطوة بخطوة لنظام Windows
لتشغيل CUDA 11.8 على جهاز كمبيوتر يعمل بنظام Windows، إليك ما عليك القيام به:
- توجه إلى موقع NVIDIA الإلكتروني أو تحقق من مستودع CUDA للحصول على مثبت CUDA 11.8.
- بمجرد التنزيل، افتح المثبت واختر كيف تريد إعداده.
- سيتعين عليك الموافقة على شروطهم (اتفاقية الترخيص) وتحديد أين يجب أن يذهب على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- بعد ذلك، حدد الأجزاء التي ترغب فيها من CUDA — يمكن أن تشمل هذه أشياء مثل CUDA Toolkit، وبعض المشاريع النموذجية (CUDA Samples)، أو التكامل مع Visual Studio إذا كان هذا هو ما تفضله.
- اضغط على “تثبيت” واترك جهاز الكمبيوتر الخاص بك يقوم بسحره بوضع جميع أجزاء الكود الضرورية (binaries)، والمكتبات، والأدوات في مكانها لك.
- بعد الانتهاء من كل شيء، افتح نافذة موجه الأوامر واكتب “nvcc -V”. هذا يتحقق مما إذا كان كل شيء سار بسلاسة من خلال عرض إصدار cuda الذي تم تثبيته.
مشكلات التثبيت الشائعة والحلول
عند إعداد CUDA 11.8، قد تواجه بعض المطبات على طول الطريق. إليك ما يجب الانتباه إليه وكيفية إصلاحها:
- إذا كان برنامج تشغيل CUDA الخاص بك لا يتطابق مع وحدة معالجة الرسوميات الخاصة بك، فالمشكلة تلوح في الأفق. للعودة إلى المسار الصحيح، ألق نظرة على أدلة NVIDIA الرسمية للعثور على إصدار برنامج التشغيل الصحيح.
- مع ظهور أخطاء التثبيت، لا تقلق! انغمس في سجل التثبيت للحصول على أدلة حول ما حدث بشكل خاطئ. للحصول على مساعدة إضافية، لدى NVIDIA نصائح لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها ومنتديات حيث يمكنك طلب المشورة.
- في بعض الأحيان تتعارض البرامج الأخرى أو برامج التشغيل مع CUDA 11.8 مما يتسبب في تعارضات التبعية. أفضل خطوة هنا هي إما التخلص من تلك المسببة للمشاكل أو تحديثها حتى تلعب بشكل جيد مع CUDA.
عملية التثبيت لنظام Linux
لتشغيل CUDA 11.8 على جهاز يعمل بنظام Linux، ستحتاج إلى الالتزام ببعض الخطوات المباشرة. إليك كيفية القيام بذلك:
دليل خطوة بخطوة لنظام Linux
لتشغيل CUDA الإصدار 11.8 على Linux، فقط اتبع هذه الخطوات السهلة:
- أولاً، تأكد من أن جهاز الكمبيوتر الخاص بك جاهز لـ CUDA. يجب أن يحتوي على وحدة معالجة رسوميات NVIDIA لا تقل جودتها عن Compute Capability 3.0.
- بعد ذلك، توجه إلى موقع NVIDIA الرسمي واحصل على إصدار Linux من مجموعة أدوات CUDA التي تتطابق مع نظامك.
- بعد تنزيله، افتح نافذة طرفية واذهب إلى المكان الذي حفظت فيه ملف المثبت لمجموعة أدوات CUDA.
- لبدء التثبيت، اكتب في الطرفية الخاصة بك: sudo sh cuda11.8.0489.13linux.run لكن تذكر استبدال "cuda11.8.0489.13linux.run" بما كان يسمى تنزيلك فعليًا.
- سيسألك المثبت بعض الأسئلة حول كيف تريد إعداد الأشياء — مثل الموافقة على الشروط واختيار أين يتم تثبيت كل شيء (عادةً ما يختار /usr/local/cuda-11/ بشكل افتراضي) بالإضافة إلى أي أجزاء منه تحتاجها.
بعد الانتهاء من التثبيت، الخطوة التالية هي التأكد من أن جهاز الكمبيوتر الخاص بك يعرف أين يجد كل هذه الأشياء الجديدة عندما يحتاجها عن طريق إضافة موقعها (/usr/local/cuda/bin) مباشرة إلى شيء يسمى متغير PATH من خلال أمر آخر: export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}} في جلسة طرفية جديدة.
حل التبعيات والصراعات
عند إعداد CUDA الإصدار 11.8 على Linux، قد تواجه أحيانًا بعض المشكلات حيث لا تعمل الأشياء لأنها تحتاج إلى شيء آخر لتعمل أولاً أو تتصادم مع أشياء موجودة بالفعل. إليك كيفية حل تلك المشكلات:
- قبل أي شيء آخر، تأكد من أن جهاز الكمبيوتر الخاص بك لديه ما يحتاجه لـ CUDA الإصدار 11.8 عن طريق التحقق من متطلبات النظام.
- مع الحزم أو المكتبات الموجودة التي تسبب المشاكل، تابع إما التخلص منها أو تحديثها باستخدام مدير الحزم الخاص بك.
- في الحالات التي يطلب فيها CUDA الإصدار 11.8 إصدارًا معينًا من حزمة، استخدم مدير الحزم الخاص بك مرة أخرى للحصول على ما هو مطلوب بالضبط.
- من المهم حقًا الالتزام بتعليمات التثبيت من NVIDIA والنظر في أدلتهم الرسمية إذا واجهت أي مطبات على طول الطريق.
- للتعامل مع التبعيات دون عناء وإصلاح التصادمات بسلاسة، يمكن أن يكون الاعتماد على مدير حزم مثل apt أو yum مفيدًا جدًا حيث يقوم بمعظم العمل الشاق نيابة عنك.
تشغيل CUDA على مثيل Novita AI GPU
تشغيل CUDA 11.8 على سحابة GPU مع مثيل Novita AI GPU يوفر منصة قوية للمطورين والباحثين العاملين في مشاريع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
مثيل Novita AI GPU، وهو حل قائم على السحابة، يبرز كخدمة نموذجية في هذا المجال. هذه السحابة مزودة بوحدات معالجة رسومية عالية الأداء مثل NVIDIA A100 SXM و RTX 4090.
يوفر الوصول إلى تقنية وحدة معالجة رسومية متطورة تدعم أحدث إصدار من CUDA، مما يمكن المستخدمين من الاستفادة من الميزات المتقدمة والتحسينات في CUDA 11.8. يشمل ذلك أداء محسن للذكاء الاصطناعي، وإدارة محسنة للذاكرة، وقدرات حسابية فائقة.
يتميز مثيل Novita AI GPU بميزات رئيسية مثل:
- الوصول إلى سحابة GPU: توفر Novita AI سحابة GPU يمكن للمستخدمين الاستفادة منها أثناء استخدام PyTorch Lightning Trainer. تقدم خدمة السحابة هذه موارد GPU فعالة من حيث التكلفة ومرنة يمكن الوصول إليها عند الطلب.
- كفاءة التكلفة: يمكن للمستخدمين توقع توفير كبير في التكاليف، مع إمكانية تقليل تكاليف السحابة بنسبة تصل إلى 50%. هذا مفيد بشكل خاص للشركات الناشئة والمؤسسات البحثية ذات قيود الميزانية.
- النشر الفوري: يمكن للمستخدمين نشر Pod بسرعة، وهي بيئة محاكاة افتراضية مصممة خصيصًا لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي. تضمن عملية النشر المبسطة هذه أن يتمكن المطورون من بدء تدريب نماذجهم دون أي وقت إعداد كبير.
- قوالب قابلة للتخصيص: يأتي مثيل Novita AI GPU مع قوالب قابلة للتخصيص للأطر الشائعة مثل PyTorch، مما يسمح للمستخدمين باختيار التكوين المناسب لاحتياجاتهم الخاصة.
- أجهزة عالية الأداء: توفر الخدمة الوصول إلى وحدات معالجة رسومية عالية الأداء مثل NVIDIA A100 SXM و RTX 4090 و A6000، كل منها بذاكرة VRAM و RAM كبيرة، مما يضمن أنه حتى نماذج الذكاء الاصطناعي الأكثر تطلبًا يمكن تدريبها بكفاءة.
ما هي متطلبات النظام لـ CUDA الإصدار 11.8؟
تشمل متطلبات النظام لـ CUDA الإصدار 11.8:
أنظمة التشغيل:
- Windows 10 (64-bit)
- Ubuntu 18.04 (64-bit)
- Ubuntu 20.04 (64-bit)
- CentOS 7 (64-bit)
- CentOS 8 (64-bit)
- Red Hat Enterprise Linux 7 (64-bit)
- Red Hat Enterprise Linux 8 (64-bit)
الأجهزة:
- وحدة معالجة رسومية بقدرة حوسبة 3.0 أو أعلى
- ذاكرة GPU لا تقل عن 4 جيجابايت
- حد أدنى من 8 جيجابايت من ذاكرة النظام
- وحدة معالجة مركزية 64-bit
البرامج:
- CUDA Toolkit 11.8
- مترجم C++ يدعم C++14
- مترجم Python (الإصدار 3.5 أو أحدث)
- pip (مدير حزم Python)
ملاحظات إضافية:
- يدعم CUDA الإصدار 11.8 كلاً من وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA و AMD.
- للحصول على قائمة كاملة بوحدات معالجة الرسوميات المدعومة، يرجى الرجوع إلى وثائق CUDA Toolkit.
- CUDA الإصدار 11.8 غير متوافق مع Windows 7 أو الإصدارات الأقدم من Windows.
- CUDA الإصدار 11.8 غير متوافق مع macOS.
الخاتمة
في الختام، يعد إتقان إعداد CUDA 11.8 أمرًا مهمًا للغاية إذا كنت ترغب في تحقيق أقصى استفادة من ميزاته المتقدمة. لا يهم إذا كنت تستخدم Windows أو Linux؛ اتباع التعليمات التفصيلية سيساعدك على تثبيته دون أي عوائق. التأكد من أن نظامك يلبي جميع المتطلبات، والحصول على الإصدار الصحيح للتنزيل، ومعرفة كيفية إصلاح المشكلات الشائعة هي خطوات حاسمة لعملية إعداد سلسة. راقب التحديثات والأشياء الجديدة في تقنية CUDA حتى تتمكن من التحسن في التعامل مع مهام الحوسبة. من خلال الغوص في ما تقدمه CUDA 11.8، أنت تفتح أبوابًا لعمل حاسوبي أكثر قوة وتخطو إلى آفاق أوسع في حوسبة وحدة معالجة الرسوميات.
الأسئلة الشائعة
كيف أعرف إذا كانت بطاقة الرسوميات الخاصة بي تدعم CUDA 11؟
يمكنك التحقق من أن لديك وحدة معالجة رسوميات متوافقة مع CUDA من خلال قسم محولات العرض في إدارة الأجهزة في Windows. ستجد هنا اسم البائع وطراز بطاقة الرسوميات الخاصة بك.
هل يمكنني استخدام وحدة معالجة رسومية بدون CUDA؟
نعم، يمكنك تدريب نماذج التعلم العميق باستخدام Tensorflow أو Pytorch بدون CUDA، فقط على وحدة المعالجة المركزية. لكن يجب عليك تثبيت مكتبات CUDA لتتمكن من تدريب نموذجك على وحدة معالجة الرسوميات.
هل CUDA ضرورية؟
برمجة متعددة الاستخدامات: تدعم CUDA لغات برمجة متعددة، بما في ذلك C و C++ و Python، من بين لغات أخرى، مما يجعلها في متناول مجموعة واسعة من المطورين. إدارة ذاكرة متقدمة: توفر CUDA تحكمًا فعالاً ودقيقًا في استخدام الذاكرة على وحدات معالجة الرسوميات، مما يسمح بأداء محسن.
Novita AI هي المنصة السحابية الشاملة التي تعزز طموحاتك في الذكاء الاصطناعي. واجهات برمجة تطبيقات متكاملة، بدون خادم، مثيل GPU — الأدوات الفعالة من حيث التكلفة التي تحتاجها. تخلص من البنية التحتية، ابدأ مجانًا، وحقق رؤيتك في الذكاء الاصطناعي.
قراءة موصى بها:
