NVIDIA 470xx ドライバーと CUDA 11.4 を使用した「CUDA ドライバーのバージョンが不十分です」エラーの修正

解決策 1: シェル スクリプトを使用して CUDA と NVIDIA ドライバーの互換性を確認する

このソリューションでは、Bash スクリプトを使用して、インストールされている CUDA バージョンと NVIDIA ドライバー バージョン間の互換性を確認します。

#!/bin/bash
# Check if the NVIDIA driver and CUDA version are compatible
REQUIRED_DRIVER_VERSION=470
REQUIRED_CUDA_VERSION="11.4"

# Check NVIDIA driver version
INSTALLED_DRIVER_VERSION=$(nvidia-smi --query-gpu=driver_version --format=csv,noheader)
if [[ "$INSTALLED_DRIVER_VERSION" != "$REQUIRED_DRIVER_VERSION" ]]; then
  echo "Error: Incompatible NVIDIA driver version $INSTALLED_DRIVER_VERSION. Required: $REQUIRED_DRIVER_VERSION"
  exit 1
fi

# Check CUDA version
INSTALLED_CUDA_VERSION=$(nvcc --version | grep -oP 'release \K\d+\.\d+')
if [[ "$INSTALLED_CUDA_VERSION" != "$REQUIRED_CUDA_VERSION" ]]; then
  echo "Error: CUDA version mismatch. Installed: $INSTALLED_CUDA_VERSION, Required: $REQUIRED_CUDA_VERSION"
  exit 1
fi

echo "Success: CUDA $REQUIRED_CUDA_VERSION and NVIDIA driver $REQUIRED_DRIVER_VERSION are compatible."

解決策 2: CUDA のインストールを検証するための Python スクリプト

このソリューションは、Python を使用して CUDA バージョンの互換性をプログラム的にチェックします。これは、Python の依存関係が設定されている環境に役立ちます。

import subprocess
import sys

REQUIRED_CUDA_VERSION = "11.4"
REQUIRED_DRIVER_VERSION = 470

def get_cuda_version():
    try:
        output = subprocess.check_output(["nvcc", "--version"]).decode()
        for line in output.splitlines():
            if "release" in line:
                return line.split("release")[-1].strip()
    except subprocess.CalledProcessError:
        return None

def get_driver_version():
    try:
        output = subprocess.check_output(["nvidia-smi", "--query-gpu=driver_version", "--format=csv,noheader"]).decode()
        return float(output.strip())
    except subprocess.CalledProcessError:
        return None

cuda_version = get_cuda_version()
driver_version = get_driver_version()

if cuda_version == REQUIRED_CUDA_VERSION and driver_version == REQUIRED_DRIVER_VERSION:
    print("CUDA and NVIDIA driver are compatible.")
else:
    sys.exit(f"Compatibility check failed: CUDA {cuda_version}, Driver {driver_version}")

解決策 3: Python での単体テストによる互換性チェックの確認

ソリューションごとに Python で単体テストを行い、さまざまなセットアップでの CUDA とドライバーのバージョンの互換性チェックを検証します。

import unittest
from unittest.mock import patch

REQUIRED_CUDA_VERSION = "11.4"
REQUIRED_DRIVER_VERSION = 470

class TestCUDACompatibility(unittest.TestCase):
    @patch("subprocess.check_output")
    def test_get_cuda_version(self, mock_subproc):
        mock_subproc.return_value = b"release 11.4"
        self.assertEqual(get_cuda_version(), REQUIRED_CUDA_VERSION)

    @patch("subprocess.check_output")
    def test_get_driver_version(self, mock_subproc):
        mock_subproc.return_value = b"470"
        self.assertEqual(get_driver_version(), REQUIRED_DRIVER_VERSION)

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

CUDA と NVIDIA ドライバーの互換性に関するよくある質問

1. 「CUDA ドライバーのバージョンが不十分です」エラーは何を意味しますか?
2. このエラーは、現在の CUDA toolkit インストールされているものと互換性がありません NVIDIA driver。 CUDA ソフトウェアが正しく機能するには、両方とも特定のバージョンと一致する必要があります。
3. システムにインストールされている CUDA のバージョンを確認するにはどうすればよいですか?
4. CUDA のバージョンを確認するには、次のコマンドを使用できます。 nvcc --version コマンドを実行すると、コンパイラが使用している CUDA ツールキットが表示されます。
5. 1 台のマシンに複数のバージョンの CUDA をインストールできますか?
6. はい、1 つのシステムに複数の CUDA バージョンをインストールできます。ただし、特定のアプリケーションに対して正しいバージョンがアクティブになるように、環境変数を調整する必要がある場合があります。
7. Linux リポジトリと NVIDIA Web サイトのどちらから NVIDIA ドライバーを使用する方が良いでしょうか?
8. リポジトリ ドライバーの互換性の問題が発生した場合は、NVIDIA の Web サイトから直接インストールすると、ドライバーのバージョンが CUDA ツールキットの要件と一致することが保証されるため、問題が解決される場合があります。
9. 自分のマシンの NVIDIA ドライバーのバージョンを確認するにはどうすればよいですか?
10. の nvidia-smi --query-gpu=driver_version --format=csv,noheader コマンドを使用すると、ドライバーのバージョンが簡略化された形式で明確に表示されます。
11. CUDA ツールキットの要件とわずかに異なるドライバーのバージョンを使用できますか?
12. 一部のマイナーなバージョンの不一致は機能する可能性がありますが、実行時エラーを防ぐために、NVIDIA のドライバーの推奨事項に正確に従うことが通常は最も安全です。
13. CUDA をインストールするときに古いドライバーのアンインストールが必要になる場合があるのはなぜですか?
14. 古いドライバーは新しい CUDA バージョンをサポートしていない可能性があるため、スムーズなパフォーマンスを得るには、ドライバーがツールキットの要件を満たしていることを確認することが多くの場合必要です。
15. CUDA バージョンは正しく検出されたが、実行時に失敗した場合はどうすればよいですか?
16. ドライバーのバージョンをもう一度確認してください nvidia-smi。それでも失敗する場合は、公式ソースから正しいドライバーと CUDA ツールキットを再インストールしてみてください。
17. CUDA に影響を与えずに、NVIDIA ドライバーのみをアップグレードすることはできますか?
18. はい、ただし、新しいドライバーがインストールされている CUDA ツールキットを引き続きサポートしていることを確認してください。通常、ドライバーのマイナー アップグレードでは互換性が維持されますが、メジャー アップグレードでは CUDA ツールキットの更新も必要になる場合があります。
19. CUDA をアンインストールして特定のバージョンを再インストールするにはどうすればよいですか?
20. を使用します。 apt-get remove --purge cuda コマンドを使用してアンインストールし、その後、目的のバージョンを新規インストールします。これにより、他のシステム パッケージに影響を与えることなく、ツールキットがリセットされます。

CUDA 互換性の問題の解決

GPU タスクを使用するユーザーの場合は、GPU タスク間の互換性を確認します。 CUDA ツールキット また、NVIDIA ドライバーはイライラするランタイム エラーを防ぐことができます。この問題は、ソフトウェアまたはリポジトリが、インストールされている CUDA ツールキットを完全にはサポートしていないドライバー バージョンを推奨する場合によく発生します。 NVIDIA からドライバーを直接更新することや、次のようなツールを使用することが役立つ場合があります。 nvcc バージョンの詳細を確認すると明確になります。

CUDA エラーを回避するもう 1 つの方法は、複雑なアプリケーションを実行する前に、小さな CUDA ベースのスクリプトを使用してインストールをテストすることです。この予防措置は、すべてのコンポーネントが調整されていることを確認し、不必要なトラブルシューティングを行わずに GPU を完全に活用できることを確認するのに役立ちます。 🖥️