എന്തുകൊണ്ടാണ് nvmlDeviceGetCount സജീവമായ GPU-കളുള്ള 0 ഉപകരണങ്ങൾ നൽകുന്നത് എന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നു

ഡീമിസ്റ്റിഫൈയിംഗ് GPU കണ്ടെത്തൽ വെല്ലുവിളികൾ

നിങ്ങൾ GPU-കളുടെ ശക്തിയെ കംപ്യൂട്ടേഷനായി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു അത്യാധുനിക പ്രോജക്റ്റിലാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നതെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക, എന്നാൽ നിഗൂഢമായ ഒരു പ്രശ്നം നിങ്ങളുടെ പുരോഗതിയെ തടയുന്നു. നിങ്ങൾ അഭ്യർത്ഥിക്കുക nvmlDeviceGetCount(), നിങ്ങളുടെ GPU-കൾ ലിസ്‌റ്റ് ചെയ്‌തിരിക്കുന്നത് കാണാൻ പൂർണ്ണമായി പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു, എന്നിട്ടും ഇത് ഉപകരണങ്ങളുടെ എണ്ണം 0 നൽകുന്നു. ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാക്കി, ഒരു പിശകും റിപ്പോർട്ട് ചെയ്‌തിട്ടില്ല, നിങ്ങളെ ഒരു ബന്ധനത്തിലാക്കുന്നു. 😕

എൻവിഎംഎൽ ഫംഗ്‌ഷനിൽ നിന്നുള്ള ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്ന ഫലങ്ങൾ ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ nvidia-smi ഈ ഉപകരണങ്ങൾ കണ്ടുപിടിക്കാൻ കഴിയും, നിങ്ങളുടെ CUDA കേർണലുകൾ തടസ്സമില്ലാതെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഇത് നിങ്ങളുടെ കാർ ഡ്രൈവ്‌വേയിൽ കാണുന്നത് പോലെയാണ്, പക്ഷേ കീകൾ അദൃശ്യമാണെന്ന് തോന്നുന്നതിനാൽ അത് സ്റ്റാർട്ട് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല! ഈ സാഹചര്യം പല ഡെവലപ്പർമാരും ജോലി ചെയ്യുമ്പോൾ നേരിടുന്ന ഒരു പൊരുത്തക്കേട് എടുത്തുകാണിക്കുന്നു CUDA എൻവിഎംഎൽ എപിഐകളും.

കാര്യങ്ങൾ കൂടുതൽ കൗതുകകരമാക്കാൻ, നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റത്തിൻ്റെ കോൺഫിഗറേഷൻ എല്ലാ ശരിയായ ബോക്സുകളും ചെക്ക് ചെയ്യുന്നതായി കാണുന്നു. ഒരു ആധുനിക കേർണലും CUDA പതിപ്പ് 12.6.68 ഉം ഉള്ള Devuan GNU/Linux-ൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ജിപിയു പ്രവർത്തനത്തിനായി നിങ്ങളുടെ പരിസ്ഥിതി സൈദ്ധാന്തികമായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യണം. എന്നിരുന്നാലും, ആശയവിനിമയ ശൃംഖലയിൽ നിർണായകമായ ചിലത് നഷ്‌ടമായിരിക്കുന്നു.

ഈ ലേഖനത്തിൽ, അതിനുള്ള സാധ്യതയുള്ള കാരണങ്ങളിലേക്ക് ഞങ്ങൾ കടക്കും nvmlDeviceGetCount() ഈ രീതിയിൽ പെരുമാറുന്നു. ആപേക്ഷികമായ ഉദാഹരണങ്ങളിലൂടെയും വിദഗ്ദ്ധ ഉൾക്കാഴ്ചകളിലൂടെയും, നിങ്ങളുടെ GPU-കൾ NVML-ൽ നിന്ന് തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള പ്രായോഗിക ഡീബഗ്ഗിംഗ് തന്ത്രങ്ങൾ നിങ്ങൾ കണ്ടെത്തും. 🚀 കാത്തിരിക്കുക!

എൻവിഎംഎൽ ഉപയോഗിച്ച് ജിപിയു കണ്ടെത്തൽ ഡീകോഡ് ചെയ്യുന്നു

നേരത്തെ നൽകിയ സ്‌ക്രിപ്റ്റുകൾ രോഗനിർണ്ണയവും പ്രശ്‌നവും പരിഹരിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു nvmlDeviceGetCount 0 ഉപകരണങ്ങൾ തിരികെ നൽകുന്നു. GPU ഉപകരണങ്ങൾ നിയന്ത്രിക്കുന്നതിനും നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനുമുള്ള ശക്തമായ API ആയ NVIDIA-യുടെ NVML ലൈബ്രറിയെ അവർ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു. പൈത്തണിൽ എഴുതിയ ആദ്യ സ്ക്രിപ്റ്റ്, എൻവിഎംഎൽ സമാരംഭിക്കുന്നതിനും ജിപിയു എണ്ണം അന്വേഷിക്കുന്നതിനും കണ്ടെത്തിയ ഓരോ ജിപിയുവിനെക്കുറിച്ചും വിവരങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു നേർവഴി കാണിക്കുന്നു. വിളിച്ചാണ് തുടങ്ങുന്നത് nvmlInit, ഇത് ജിപിയു മാനേജ്മെൻ്റിനുള്ള അന്തരീക്ഷം സജ്ജമാക്കുന്നു. ഈ ഘട്ടം നിർണായകമാണ്, കാരണം എൻവിഎംഎൽ സമാരംഭിക്കുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുന്നത് അർത്ഥമാക്കുന്നത് ഒരു ജിപിയു പ്രവർത്തനങ്ങളും തുടരാനാകില്ല എന്നാണ്. കാപ്പി ഇല്ലാതെ നിങ്ങളുടെ ദിവസം ആരംഭിക്കുന്നത് സങ്കൽപ്പിക്കുക; നിങ്ങൾ പ്രവർത്തനക്ഷമമാണ് എന്നാൽ ഒപ്റ്റിമലിൽ നിന്ന് വളരെ അകലെയാണ്! ☕

സമാരംഭിച്ച ശേഷം, സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നു nvmlDeviceGetCount എത്ര GPU-കൾ നിലവിലുണ്ടെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ. ഇത് 0 നൽകുന്നുവെങ്കിൽ, അത് യഥാർത്ഥ ഹാർഡ്‌വെയർ അഭാവത്തേക്കാൾ സാധ്യതയുള്ള കോൺഫിഗറേഷൻ്റെയോ പരിസ്ഥിതി പ്രശ്‌നങ്ങളുടെയോ അടയാളമാണ്. സ്‌ക്രിപ്റ്റിൻ്റെ ഈ ഭാഗം ഒരു ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ് സമീപനത്തെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു: സിസ്റ്റത്തോട് ചോദിക്കുന്നു, "നിങ്ങൾക്ക് എന്ത് GPU-കൾ കാണാൻ കഴിയും?" ഈ ഘട്ടം പരാജയപ്പെടുകയാണെങ്കിൽ, കൂടുതൽ ഡീബഗ്ഗിംഗിന് മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം നൽകുന്നതിന് ഡെവലപ്പർക്ക് വ്യക്തമായ ഒരു പിശക് സന്ദേശം ലഭിക്കുമെന്ന് പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യൽ ബ്ലോക്ക് ഉറപ്പാക്കുന്നു. നിങ്ങൾ നഷ്ടപ്പെട്ടുവെന്ന് മാത്രമല്ല, എന്തുകൊണ്ടെന്ന് നിങ്ങളോട് പറയുന്ന ഒരു ജിപിഎസ് ഉള്ളതുപോലെയാണിത്! 🗺️

സ്‌ക്രിപ്റ്റിൻ്റെ C++ പതിപ്പ് കൂടുതൽ കരുത്തുറ്റതും പ്രവർത്തനക്ഷമതയുള്ളതുമായ ഒരു സമീപനം കാണിക്കുന്നു, ഇത് പലപ്പോഴും പ്രൊഡക്ഷൻ പരിതസ്ഥിതികൾക്ക് മുൻഗണന നൽകുന്നു. വിളിച്ച് കൊണ്ട് nvmlDeviceGetHandleByIndex, ഇത് ഓരോ ജിപിയു ഉപകരണവും തുടർച്ചയായി ആക്‌സസ് ചെയ്യുന്നു, ഉപകരണത്തിൻ്റെ പേര് വീണ്ടെടുക്കുന്നത് പോലുള്ള വിശദമായ അന്വേഷണങ്ങൾ അനുവദിക്കുന്നു nvmlDeviceGetName. ജിപിയു ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പിൻ്റെ വിശദമായ മാപ്പ് നിർമ്മിക്കാൻ ഈ കമാൻഡുകൾ ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഒന്നിലധികം GPU-കളുള്ള സജ്ജീകരണങ്ങളിൽ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്, അവിടെ ഓരോ ഉപകരണവും അതിൻ്റെ കഴിവുകളും തിരിച്ചറിയുന്നത് ലോഡ് വിതരണത്തിനും ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും പ്രധാനമാണ്.

രണ്ട് സ്ക്രിപ്റ്റുകളും NVML ഷട്ട് ഡൗൺ ചെയ്തുകൊണ്ട് അവസാനിക്കുന്നു nvml ഷട്ട്ഡൗൺ, ഇത് അനുവദിച്ച എല്ലാ വിഭവങ്ങളും റിലീസ് ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഈ ഘട്ടം ഒഴിവാക്കുന്നത് മെമ്മറി ലീക്കുകളിലേക്കോ ദീർഘകാലമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന സിസ്റ്റങ്ങളിൽ അസ്ഥിരമായ പെരുമാറ്റത്തിലേക്കോ നയിച്ചേക്കാം. ഈ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ കേവലം രോഗനിർണ്ണയ ഉപകരണങ്ങൾ മാത്രമല്ല; കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ സജ്ജീകരണങ്ങളിൽ GPU-കൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള അടിസ്ഥാനം അവയാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, നിർദ്ദിഷ്‌ട ജിപിയു ആവശ്യമുള്ള ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലാണ് നിങ്ങൾ വിന്യസിക്കുന്നതെങ്കിൽ, ഭാരോദ്വഹനം ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് എല്ലാം പോകാൻ തയ്യാറാണോയെന്ന് പരിശോധിക്കാൻ ഈ സ്‌ക്രിപ്റ്റുകൾ സഹായിക്കുന്നു. ഈ ചെക്കുകൾ നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ഫ്ലോയിലേക്ക് സമന്വയിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, ജിപിയു-ഇൻ്റൻസീവ് ടാസ്‌ക്കുകൾക്കായി എപ്പോഴും തയ്യാറാക്കിയിട്ടുള്ള ഒരു പ്രതിരോധശേഷിയുള്ള സിസ്റ്റം നിങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. 🚀

# 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-നുള്ള GPU പ്രവേശനക്ഷമത പ്രശ്നങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു

ഒരു നിർണായക വശം പലപ്പോഴും അവഗണിക്കപ്പെടുന്നു nvmlDeviceGetCount റിട്ടേൺസ് 0 ആണ് സിസ്റ്റം അനുമതികളുടെ പങ്ക്. NVML ലൈബ്രറി NVIDIA ഡ്രൈവറുകളുമായി നേരിട്ട് സംവദിക്കുന്നു, അതിന് ഉയർന്ന പ്രത്യേകാവകാശങ്ങൾ ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം. ഈ കമാൻഡുകൾ ആവശ്യപ്പെടുന്ന സ്ക്രിപ്റ്റിനോ ആപ്ലിക്കേഷനോ ആവശ്യമായ ആക്സസ് അവകാശങ്ങൾ ഇല്ലെങ്കിൽ, ഉപകരണങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിൽ എൻവിഎംഎൽ പരാജയപ്പെട്ടേക്കാം. റൂട്ട് അല്ലെങ്കിൽ സുഡോ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് പകരം ഒരു ഡെവലപ്പർ ഒരു സാധാരണ ഉപയോക്താവായി സ്ക്രിപ്റ്റ് എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുന്ന ഒരു സാഹചര്യം പരിഗണിക്കുക-ഇത് GPU-കൾ ഇല്ലെന്ന മട്ടിൽ NVML ഫംഗ്ഷനുകൾക്ക് കാരണമാകാം. 🖥️

മറ്റൊരു കുറ്റവാളി ഡ്രൈവർ പൊരുത്തക്കേടുകളോ അപൂർണ്ണമായ ഇൻസ്റ്റാളേഷനുകളോ ആകാം. NVML പ്രധാനമായും NVIDIA ഡ്രൈവർ സ്റ്റാക്കിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, അതിനാൽ ഏതെങ്കിലും പൊരുത്തക്കേടുകൾ അല്ലെങ്കിൽ കാണാത്ത ഘടകങ്ങൾ പ്രശ്നങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, അനുബന്ധ ഡ്രൈവർ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യാതെ CUDA ടൂൾകിറ്റ് അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് അത്തരം പൊരുത്തക്കേടുകൾക്ക് ഇടയാക്കും. പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡ്രൈവർ പതിപ്പുകൾ പരിശോധിക്കേണ്ടതിൻ്റെ പ്രാധാന്യം ഇത് എടുത്തുകാണിക്കുന്നു nvidia-smi, ഡ്രൈവർ ലോഡുചെയ്‌തിട്ടുണ്ടെന്നും പ്രവർത്തനക്ഷമമാണെന്നും ഇത് സ്ഥിരീകരിക്കാൻ കഴിയും.

അവസാനമായി, കേർണൽ പതിപ്പിനും OS കോൺഫിഗറേഷനും ഒരു പങ്ക് വഹിക്കാനാകും. Devuan GNU/Linux പോലെയുള്ള ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കിയ ലിനക്‌സ് വിതരണങ്ങളിൽ, കേർണൽ പരിഷ്‌ക്കരണങ്ങളോ കാണാതായ ഡിപൻഡൻസികളോ NVML-ൻ്റെ പ്രവർത്തനത്തെ തടസ്സപ്പെടുത്തിയേക്കാം. ഇത് ലഘൂകരിക്കുന്നതിന്, കേർണൽ മൊഡ്യൂളുകൾ ഇഷ്ടമാണെന്ന് ഡവലപ്പർമാർ ഉറപ്പാക്കണം nvidia.ko GPU ഇനീഷ്യലൈസേഷനുമായി ബന്ധപ്പെട്ട എന്തെങ്കിലും പിശകുകൾക്കായി സിസ്റ്റം ലോഗുകൾ ശരിയായി ലോഡ് ചെയ്യുകയും പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഡീബഗ്ഗിംഗിനുള്ള ഈ ലേയേർഡ് സമീപനം സമയം ലാഭിക്കാനും നിങ്ങളുടെ GPU-കൾ അംഗീകരിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടെന്നും പ്രവർത്തനത്തിന് തയ്യാറാണെന്നും ഉറപ്പാക്കാനും കഴിയും! 🚀