nvmlDeviceGetCount ಏಕೆ ಸಕ್ರಿಯ GPUಗಳೊಂದಿಗೆ 0 ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಡಿಮಿಸ್ಟಿಫೈಯಿಂಗ್ GPU ಪತ್ತೆ ಸವಾಲುಗಳು

ಗಣನೆಗಾಗಿ GPU ಗಳ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ನೀವು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ಆದರೆ ನಿಗೂಢ ಸಮಸ್ಯೆಯು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ. ನೀನು ಆವಾಹನೆ ಮಾಡು nvmlDeviceGetCount(), ನಿಮ್ಮ GPU ಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿರುವುದನ್ನು ನೋಡಲು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಿದೆ, ಆದರೂ ಇದು 0 ರ ಸಾಧನದ ಎಣಿಕೆಯನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಗೊಂದಲಮಯವಾಗಿ, ಯಾವುದೇ ದೋಷ ವರದಿಯಾಗಿಲ್ಲ, ನಿಮ್ಮನ್ನು ಬಂಧಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. 😕

NVML ಫಂಕ್ಷನ್‌ನಿಂದ ಗೊಂದಲದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಉಪಕರಣಗಳು nvidia-smi ಈ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ CUDA ಕರ್ನಲ್‌ಗಳು ಮನಬಂದಂತೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ಡ್ರೈವ್‌ವೇನಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಕಾರನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಂತಿದೆ ಆದರೆ ಕೀಗಳು ಅಗೋಚರವಾಗಿ ತೋರುವ ಕಾರಣ ಅದನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತಿಲ್ಲ! ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ಅನೇಕ ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಎದುರಿಸುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ CUDA ಮತ್ತು NVML API ಗಳು.

ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕವಾಗಿಸಲು, ನಿಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಂನ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಎಲ್ಲಾ ಸರಿಯಾದ ಬಾಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವಂತೆ ತೋರುತ್ತಿದೆ. ಆಧುನಿಕ ಕರ್ನಲ್ ಮತ್ತು CUDA ಆವೃತ್ತಿ 12.6.68 ನೊಂದಿಗೆ Devuan GNU/Linux ನಲ್ಲಿ ರನ್ ಆಗುತ್ತಿದೆ, ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸರವನ್ನು GPU ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಬೇಕು. ಆದರೂ, ಸಂವಹನ ಸರಪಳಿಯಲ್ಲಿ ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕವಾದ ಏನಾದರೂ ಕಾಣೆಯಾಗಿದೆ.

ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಸಂಭವನೀಯ ಕಾರಣಗಳಿಗೆ ಧುಮುಕುತ್ತೇವೆ nvmlDeviceGetCount() ಈ ರೀತಿ ವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಪೇಕ್ಷ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಣಿತ ಒಳನೋಟಗಳ ಮೂಲಕ, NVML ನಿಂದ ನಿಮ್ಮ GPU ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನೀವು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವಿರಿ. 🚀 ಟ್ಯೂನ್ ಆಗಿರಿ!

NVML ನೊಂದಿಗೆ ಜಿಪಿಯು ಪತ್ತೆ ಡಿಕೋಡಿಂಗ್

ಮೊದಲು ಒದಗಿಸಿದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಹರಿಸಲು ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ nvmlDeviceGetCount 0 ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಅವರು NVIDIA ನ NVML ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತಾರೆ, GPU ಸಾಧನಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಬಲ API. ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲಾದ ಮೊದಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್, NVML ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು, GPU ಎಣಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಪತ್ತೆಯಾದ GPU ಕುರಿತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ನೇರವಾದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕರೆಯುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ nvmlInit, ಇದು GPU ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಪರಿಸರವನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಹಂತವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ NVML ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ವಿಫಲವಾದರೆ ಯಾವುದೇ GPU ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಮುಂದುವರಿಯುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದರ್ಥ. ಕಾಫಿ ಇಲ್ಲದೆ ನಿಮ್ಮ ದಿನವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ; ನೀವು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕರಾಗಿದ್ದೀರಿ ಆದರೆ ಸೂಕ್ತದಿಂದ ದೂರವಿದೆ! ☕

ಪ್ರಾರಂಭದ ನಂತರ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಬಳಸುತ್ತದೆ nvmlDeviceGetCount ಎಷ್ಟು GPU ಗಳು ಇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು. ಅದು 0 ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಿದರೆ, ಇದು ನಿಜವಾದ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯ ಬದಲಿಗೆ ಸಂಭಾವ್ಯ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಅಥವಾ ಪರಿಸರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ. ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಈ ಭಾಗವು ದೋಷನಿವಾರಣೆ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ: "ನೀವು ಯಾವ GPUಗಳನ್ನು ನೋಡಬಹುದು?" ಎಂದು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ. ದೋಷ-ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಬ್ಲಾಕ್ ಈ ಹಂತವು ವಿಫಲವಾದಲ್ಲಿ, ಮತ್ತಷ್ಟು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಡೆವಲಪರ್ ಸ್ಪಷ್ಟ ದೋಷ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಕಳೆದುಹೋಗಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಹೇಳುವುದಲ್ಲದೆ ಏಕೆ ಎಂದು ಹೇಳುವ ಜಿಪಿಎಸ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಂತಿದೆ! 🗺️

ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ C++ ಆವೃತ್ತಿಯು ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕರೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ nvmlDeviceGetHandleByIndex, ಇದು ಪ್ರತಿ GPU ಸಾಧನವನ್ನು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಸಾಧನದ ಹೆಸರನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುವಂತಹ ವಿವರವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ nvmlDeviceGetName. GPU ಭೂದೃಶ್ಯದ ವಿವರವಾದ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಈ ಆಜ್ಞೆಗಳು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಬಹು GPU ಗಳೊಂದಿಗಿನ ಸೆಟಪ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಸಾಧನ ಮತ್ತು ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಲೋಡ್ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗೆ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ.

NVML ಅನ್ನು ಮುಚ್ಚುವುದರ ಮೂಲಕ ಎರಡೂ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ nvml ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಇದು ಎಲ್ಲಾ ಮಂಜೂರು ಮಾಡಲಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಹಂತವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದರಿಂದ ಮೆಮೊರಿ ಸೋರಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಸ್ಥಿರ ವರ್ತನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಕೇವಲ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲ; ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸೆಟಪ್‌ಗಳಲ್ಲಿ GPU ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅವು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ GPUಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಯಂತ್ರ-ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೀವು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಭಾರ ಎತ್ತುವಿಕೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಮೊದಲು ಎಲ್ಲವೂ ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಈ ಚೆಕ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಯಾವಾಗಲೂ ಜಿಪಿಯು-ತೀವ್ರ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಸಿದ್ಧವಾಗಿರುವ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತೀರಿ. 🚀

# Import necessary NVML library from NVIDIA's py-nvml package
from pynvml import *  # Ensure py-nvml is installed via pip

# Initialize NVML to begin GPU management
try:
    nvmlInit()
    print(f"NVML initialized successfully. Version: {nvmlSystemGetDriverVersion()}")
except NVMLError as e:
    print(f"Error initializing NVML: {str(e)}")
    exit(1)

# Check the number of GPUs available
try:
    device_count = nvmlDeviceGetCount()
    print(f"Number of GPUs detected: {device_count}")
except NVMLError as e:
    print(f"Error fetching device count: {str(e)}")
    device_count = 0

# Iterate over all detected devices and gather information
for i in range(device_count):
    try:
        handle = nvmlDeviceGetHandleByIndex(i)
        name = nvmlDeviceGetName(handle).decode('utf-8')
        print(f"GPU {i}: {name}")
    except NVMLError as e:
        print(f"Error accessing GPU {i}: {str(e)}")

# Shutdown NVML to release resources
nvmlShutdown()
print("NVML shutdown completed.")

#include <iostream>
#include <nvml.h>

int main() {
    nvmlReturn_t result;

    // Initialize NVML
    result = nvmlInit();
    if (result != NVML_SUCCESS) {
        std::cerr << "Failed to initialize NVML: " << nvmlErrorString(result) << std::endl;
        return 1;
    }

    // Retrieve device count
    unsigned int device_count = 0;
    result = nvmlDeviceGetCount(&device_count);
    if (result != NVML_SUCCESS) {
        std::cerr << "Failed to get device count: " << nvmlErrorString(result) << std::endl;
    } else {
        std::cout << "Number of GPUs detected: " << device_count << std::endl;
    }

    // Loop through and display GPU details
    for (unsigned int i = 0; i < device_count; ++i) {
        nvmlDevice_t device;
        result = nvmlDeviceGetHandleByIndex(i, &device);
        if (result == NVML_SUCCESS) {
            char name[NVML_DEVICE_NAME_BUFFER_SIZE];
            nvmlDeviceGetName(device, name, NVML_DEVICE_NAME_BUFFER_SIZE);
            std::cout << "GPU " << i << ": " << name << std::endl;
        } else {
            std::cerr << "Failed to get GPU " << i << " info: " << nvmlErrorString(result) << std::endl;
        }
    }

    // Shutdown NVML
    nvmlShutdown();
    std::cout << "NVML shutdown successfully." << std::endl;
    return 0;
}

NVML ನೊಂದಿಗೆ GPU ಪ್ರವೇಶಿಸುವಿಕೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವು ಯಾವಾಗ ಕಡೆಗಣಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ nvmlDeviceGetCount ರಿಟರ್ನ್ಸ್ 0 ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನುಮತಿಗಳ ಪಾತ್ರವಾಗಿದೆ. NVML ಲೈಬ್ರರಿಯು NVIDIA ಡ್ರೈವರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತದೆ, ಇದಕ್ಕೆ ಉನ್ನತ ಸವಲತ್ತುಗಳು ಬೇಕಾಗಬಹುದು. ಈ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಆಹ್ವಾನಿಸುವ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅಥವಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಗತ್ಯ ಪ್ರವೇಶ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, NVML ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು. ರೂಟ್ ಬದಲಿಗೆ ಅಥವಾ ಸುಡೋವನ್ನು ಬಳಸುವ ಬದಲು ಡೆವಲಪರ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ನಿಯಮಿತ ಬಳಕೆದಾರರಂತೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ - ಇದು ಯಾವುದೇ GPU ಗಳು ಇಲ್ಲದಿರುವಂತೆ NVML ಕಾರ್ಯಗಳು ವರ್ತಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. 🖥️

ಮತ್ತೊಂದು ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪರಾಧಿ ಚಾಲಕ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಅಪೂರ್ಣ ಅನುಸ್ಥಾಪನೆಗಳು ಆಗಿರಬಹುದು. NVML ಹೆಚ್ಚು NVIDIA ಡ್ರೈವರ್ ಸ್ಟಾಕ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಯಾವುದೇ ಅಸಾಮರಸ್ಯ ಅಥವಾ ಕಾಣೆಯಾದ ಘಟಕಗಳು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅನುಗುಣವಾದ ಚಾಲಕವನ್ನು ನವೀಕರಿಸದೆ CUDA ಟೂಲ್ಕಿಟ್ ಅನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವುದು ಅಂತಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಚಾಲಕ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಇದು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ nvidia-smi, ಇದು ಚಾಲಕವನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಕರ್ನಲ್ ಆವೃತ್ತಿ ಮತ್ತು OS ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಸಹ ಒಂದು ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ. Devuan GNU/Linux ನಂತಹ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ Linux ವಿತರಣೆಗಳಲ್ಲಿ, ಕರ್ನಲ್ ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳು ಅಥವಾ ಕಾಣೆಯಾದ ಅವಲಂಬನೆಗಳು NVML ನ ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಗೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗಬಹುದು. ಇದನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಕರ್ನಲ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು nvidia.ko ಸರಿಯಾಗಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು GPU ಆರಂಭಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಯಾವುದೇ ದೋಷಗಳಿಗಾಗಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವಿಕೆಗೆ ಈ ಲೇಯರ್ಡ್ ವಿಧಾನವು ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ GPU ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು! 🚀