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Visual Studio 2017 の C++ コンパイラと NVidia の CUDA?

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Visual Studio 2017 の C++ コンパイラと NVidia の CUDA?

私はラップトップのオンボードGTX 1050 GPUを動作させるためにPyTorchを設定しようとしています。これに続いてCUDAを設定しようとしましたが、私は次のガイドに従っています。Nvidiaはこちら私の知る限り、これに関して問題は発生していません。nvcc -V予想どおりに実行して以下を取得できます。

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インストールが成功したことを確認するために提供されているサンプル ソリューションを実行しようとすると、nvcc displayQueue次nvcc bandwidthのエラーのみが表示されます。

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これに続いて、C++ コンパイラと「cl.exe」を取得するために、Visual Studio 2017 のコミュニティ バージョンをダウンロードしようとしました。しかし、これを行うと、インストール時に環境変数にコンパイラ「cl.exe」へのパスが設定されなかったようです。

ファイル内で「cl.exe」を見つけようとすると、次のパスに複数の「cl.exe」があるため、別の問題が発生するようです。

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Tools\MSVC\14.16.27023\bin\Hostx86\x86
\...\bin\Hostx86\x64
\...\bin\Hostx64\x64
\...\bin\Hostx64\x86

これらのパスのいずれかを環境変数の PATH に設定し、再度「nvcc displayQueue」または「nvcc bandwidth」を実行すると、次のエラーのみが発生します。

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何かが変更されましたが、システムは動作していないようです。
ご協力いただければ幸いです。

答え1

パスのみの設定ではcl.exe他のツールも必要なので効果がありません。公式の方法は開発者コマンドプロンプトVisual Studio にのみ付属します。

によるとこれ:

VsDevCmd.bat などのコマンド プロンプト ファイルの名前を検索するか、C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Enterprise\Common7\Tools などのツール フォルダーに移動します (パスは Visual Studio のバージョン、エディション、およびインストール場所に応じて変わります)。

コマンド プロンプト (CMD) ウィンドウを開き、次のコマンドを実行します。

call "%ProgramFiles(x86)%\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Auxiliary\Build\vcvarsall.bat" x64

これにより、必要なパスがすべて設定されます。x64パラメータは、64 ビット Intel CPU 専用です。32x86ビット Intel CPU の場合は、パラメータを に変更します。またはarmおよびarm64。パスは Visual Studio のバージョンによって変わる場合があります。CMD ウィンドウを閉じないでください。コマンドを使用して、パス (正しく設定されているかどうか) を確認することもできますwhere cl.exe。次に、必要なコマンドを実行してコンパイルします。

注記：C++コンパイラだけが必要な場合は、VS ビルドツールそしてWindows SDKのみ。

答え2

まず、質問部分の方法を使用してGPUの詳細を確認する必要があります。これは、deviceQueryアプリによるとhttps://forums.developer.nvidia.com/t/what-is-the-compute-capability-of-a-geforce-gt-710/146956/4:

CUDA インストールのデモ スイートにがあるはずですdeviceQuery executable。Windows では にありますC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.Y\extras\demo_suite。ここで、XY は CUDA のバージョン (例: 10.2) を示します。deviceQuery は、デバイスのコンピューティング アーキテクチャを示します。CUDA 機能メジャー/マイナーバージョン 番号。

では、見てみましょうWindows 10 で Anaconda プロンプトを使用してソースから pytorch (古い GPU の廃止された CUDA cc 3.5 用に cuda を有効にしたもの) をインストールするにはどうすればよいでしょうか?答えのポイント3から5までです。核となるのは基本的にポイント3、つまり緑の矢印の付いた表です。元の表でその表を調べてください。https://gist.github.com/ax3l/9489132もう一度、ポイント 3 と同じ方法で決定を下します。

この表は、GPU SM アーキテクチャ (例: CUDA cc [= コンピューティング機能] 3.5、CUDA cc 8.0、またはカードが提供するもの) に適した CUDA コンパイラ ドライバーに適した MSVC コンパイラを選択する方法を示しています。

公式の pytorch インストーラーではカードがサポートされなくなった可能性があるため (質問の行間から読みました)、ソースから cuda を使用して pytorch をインストールする必要がある場合は、そこでの回答全体がここでの回答に関連するはずです。

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