ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਕਿਉਂ nvmlDeviceGetCount ਸਰਗਰਮ GPU ਦੇ ਨਾਲ 0 ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ

Demystifying GPU ਖੋਜ ਚੁਣੌਤੀਆਂ

ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਗਣਨਾ ਲਈ GPU ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਰਹੱਸਮਈ ਮੁੱਦਾ ਤੁਹਾਡੀ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਬੁਲਾਉਂਦੇ ਹੋ nvmlDeviceGetCount(), ਤੁਹਾਡੇ GPUs ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਦੇਖਣ ਦੀ ਪੂਰੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਫਿਰ ਵੀ ਇਹ 0 ਦੀ ਇੱਕ ਡਿਵਾਈਸ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਭੰਬਲਭੂਸੇ ਵਿੱਚ, ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਰਿਪੋਰਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਬੰਨ੍ਹ ਵਿੱਚ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। 😕

NVML ਫੰਕਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਟੂਲ ਜਿਵੇਂ nvidia-smi ਇਹਨਾਂ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ CUDA ਕਰਨਲ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਕਾਰ ਨੂੰ ਡਰਾਈਵਵੇਅ ਵਿੱਚ ਵੇਖਣ ਵਰਗਾ ਹੈ ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਚਾਬੀਆਂ ਅਦਿੱਖ ਲੱਗਦੀਆਂ ਹਨ! ਇਹ ਸਥਿਤੀ ਇੱਕ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ CUDA ਅਤੇ NVML APIs।

ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਦਿਲਚਸਪ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸੰਰਚਨਾ ਸਾਰੇ ਸਹੀ ਬਕਸਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੀ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਧੁਨਿਕ ਕਰਨਲ ਅਤੇ CUDA ਸੰਸਕਰਣ 12.6.68 ਦੇ ਨਾਲ Devuan GNU/Linux 'ਤੇ ਚੱਲਦੇ ਹੋਏ, ਤੁਹਾਡੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ GPU ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, ਸੰਚਾਰ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਨਾਜ਼ੁਕ ਗੁੰਮ ਹੈ.

ਇਸ ਲੇਖ ਵਿਚ, ਅਸੀਂ ਸੰਭਾਵੀ ਕਾਰਨਾਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ nvmlDeviceGetCount() ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਹਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸੰਬੰਧਿਤ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਸੂਝਾਂ ਦੁਆਰਾ, ਤੁਸੀਂ NVML ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ GPUs ਨੂੰ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਡੀਬਗਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋਗੇ। 🚀 ਬਣੇ ਰਹੋ!

NVML ਨਾਲ GPU ਖੋਜ ਡੀਕੋਡਿੰਗ

ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ nvmlDeviceGetCount 0 ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ NVIDIA ਦੀ NVML ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹਨ, GPU ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ API। ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ, ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਲਿਖੀ ਗਈ, NVML ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ, GPU ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਖੋਜੇ ਗਏ GPU ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਸਿੱਧਾ ਤਰੀਕਾ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕਾਲ ਦੁਆਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ nvmlInit, ਜੋ GPU ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਵਾਤਾਵਰਨ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ NVML ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ GPU ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਅੱਗੇ ਨਹੀਂ ਵਧ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੌਫੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਆਪਣਾ ਦਿਨ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ; ਤੁਸੀਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਹੋ ਪਰ ਸਰਵੋਤਮ ਤੋਂ ਦੂਰ! ☕

ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ nvmlDeviceGetCount ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਕਿੰਨੇ GPU ਮੌਜੂਦ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਇਹ 0 ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਅਸਲ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸੰਭਾਵੀ ਸੰਰਚਨਾ ਜਾਂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਹੈ। ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦਾ ਇਹ ਹਿੱਸਾ ਸਮੱਸਿਆ-ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਪੁੱਛਣਾ, "ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੇ GPU ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ?" ਐਰਰ-ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਬਲਾਕ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਇਹ ਕਦਮ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਨੂੰ ਹੋਰ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਗਲਤੀ ਸੁਨੇਹਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ GPS ਹੋਣ ਵਰਗਾ ਹੈ ਜੋ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਗੁਆਚ ਗਏ ਹੋ, ਸਗੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਉਂ! 🗺️

ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦਾ C++ ਸੰਸਕਰਣ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਮਜਬੂਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨਕਾਰੀ ਪਹੁੰਚ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਲਈ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਬੁਲਾ ਕੇ nvmlDeviceGetHandleByIndex, ਇਹ ਹਰੇਕ GPU ਡਿਵਾਈਸ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਐਕਸੈਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਿਵਾਈਸ ਦਾ ਨਾਮ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ nvmlDeviceGetName. ਇਹ ਕਮਾਂਡਾਂ GPU ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਦਾ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਿਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਲਟੀਪਲ GPUs ਵਾਲੇ ਸੈੱਟਅੱਪਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਲੋਡ ਵੰਡ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ ਹਰੇਕ ਡਿਵਾਈਸ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ਦੋਵੇਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ NVML ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਕੇ ਖਤਮ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ nvml ਬੰਦ, ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਰੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਸਰੋਤ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਇਸ ਕਦਮ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਨਾਲ ਮੈਮੋਰੀ ਲੀਕ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਚੱਲ ਰਹੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਥਿਰ ਵਿਵਹਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਕੇਵਲ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਟੂਲ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਉਹ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸੈੱਟਅੱਪਾਂ ਵਿੱਚ GPU ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਿਸਨੂੰ ਖਾਸ GPUs ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਹੈਵੀ ਲਿਫਟਿੰਗ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਭ ਕੁਝ ਜਾਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਜਾਂਚਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਲਚਕੀਲਾ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਜੋ ਹਮੇਸ਼ਾ GPU- ਤੀਬਰ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। 🚀

# 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 ਨਾਲ GPU ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਪਹਿਲੂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ nvmlDeviceGetCount ਰਿਟਰਨ 0 ਸਿਸਟਮ ਅਨੁਮਤੀਆਂ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ। NVML ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ NVIDIA ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਨਾਲ ਸਿੱਧਾ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਉੱਚੇ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇਹਨਾਂ ਕਮਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਜਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪਹੁੰਚ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ, ਤਾਂ NVML ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਰੂਟ ਜਾਂ sudo ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਨਿਯਮਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਜੋਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ-ਇਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ NVML ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਵਿਵਹਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕੋਈ GPU ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। 🖥️

ਇੱਕ ਹੋਰ ਸੰਭਾਵੀ ਦੋਸ਼ੀ ਡਰਾਈਵਰ ਦੀ ਬੇਮੇਲ ਜਾਂ ਅਧੂਰੀ ਸਥਾਪਨਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। NVML ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ NVIDIA ਡਰਾਈਵਰ ਸਟੈਕ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਕੋਈ ਵੀ ਅਸੰਗਤਤਾ ਜਾਂ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਹਿੱਸੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਅਨੁਸਾਰੀ ਡਰਾਈਵਰ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ CUDA ਟੂਲਕਿੱਟ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਨਾਲ ਅਜਿਹੀਆਂ ਅੰਤਰ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡਰਾਈਵਰ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ nvidia-smi, ਜੋ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਰਾਈਵਰ ਲੋਡ ਅਤੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਹੈ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਕਰਨਲ ਸੰਸਕਰਣ ਅਤੇ OS ਸੰਰਚਨਾ ਵੀ ਇੱਕ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕਸਟਮਾਈਜ਼ਡ ਲੀਨਕਸ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Devuan GNU/Linux, ਕਰਨਲ ਸੋਧਾਂ ਜਾਂ ਗੁੰਮ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ NVML ਦੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿੱਚ ਦਖਲ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਰਨਲ ਮੋਡੀਊਲ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ nvidia.ko ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲੋਡ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ GPU ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰੁੱਟੀ ਲਈ ਸਿਸਟਮ ਲੌਗਸ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਲਈ ਇਹ ਪੱਧਰੀ ਪਹੁੰਚ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ GPUs ਪਛਾਣੇ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ! 🚀