nvmlDeviceGetCount ஏன் செயலில் உள்ள GPUகளுடன் 0 சாதனங்களை வழங்குகிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்வது

GPU கண்டறிதல் சவால்களை நீக்குதல்

கணக்கீட்டிற்கு GPUகளின் ஆற்றலைப் பயன்படுத்தும் அதிநவீன திட்டத்தில் நீங்கள் பணிபுரிகிறீர்கள் என்று கற்பனை செய்து பாருங்கள், ஆனால் ஒரு மர்மமான சிக்கல் உங்கள் முன்னேற்றத்தைத் தடுக்கிறது. நீங்கள் அழைக்கவும் nvmlDeviceGetCount(), உங்கள் GPUகள் பட்டியலிடப்பட்டிருப்பதை முழுமையாக எதிர்பார்க்கிறது, இருப்பினும் இது 0 என்ற சாதனத்தின் எண்ணிக்கையை வழங்குகிறது. குழப்பமாக, எந்தப் பிழையும் பதிவாகவில்லை, உங்களை பிணைப்பில் ஆக்குகிறது. 😕

என்விஎம்எல் செயல்பாட்டின் குழப்பமான முடிவுகள் இருந்தபோதிலும், கருவிகள் போன்றவை என்விடியா-ஸ்மி இந்த சாதனங்களை கண்டறிய முடியும், மேலும் உங்கள் CUDA கர்னல்கள் தடையின்றி இயங்கும். இது உங்கள் காரை டிரைவ்வேயில் கண்டறிவது போன்றது, ஆனால் சாவிகள் கண்ணுக்கு தெரியாததால் அதை ஸ்டார்ட் செய்ய முடியவில்லை! இந்த நிலைமை பல டெவலப்பர்களுடன் பணிபுரியும் போது எதிர்கொள்ளும் ஒரு முரண்பாட்டை எடுத்துக்காட்டுகிறது CUDA மற்றும் என்விஎம்எல் ஏபிஐக்கள்.

விஷயங்களை இன்னும் சுவாரஸ்யமாக்க, உங்கள் கணினியின் உள்ளமைவு அனைத்து சரியான பெட்டிகளையும் சரிபார்ப்பது போல் தோன்றுகிறது. நவீன கர்னல் மற்றும் CUDA பதிப்பு 12.6.68 உடன் Devuan GNU/Linux இல் இயங்கும், உங்கள் சூழல் கோட்பாட்டளவில் GPU செயல்பாட்டிற்கு உகந்ததாக இருக்க வேண்டும். இருப்பினும், தகவல்தொடர்பு சங்கிலியில் முக்கியமான ஒன்று இல்லை.

இந்த கட்டுரையில், சாத்தியமான காரணங்களைப் பற்றி நாம் பேசுவோம் nvmlDeviceGetCount() இவ்வாறு நடந்து கொள்கிறது. தொடர்புடைய எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் நிபுணர் நுண்ணறிவுகள் மூலம், உங்கள் GPUகளை NVML அங்கீகரிக்கும் நடைமுறை பிழைத்திருத்த உத்திகளைக் கண்டறியலாம். 🚀 காத்திருங்கள்!

என்விஎம்எல் மூலம் ஜிபியு கண்டறிதலை டிகோடிங் செய்தல்

முன்னர் வழங்கப்பட்ட ஸ்கிரிப்டுகள் சிக்கலைக் கண்டறிந்து தீர்க்கும் நோக்கத்தைக் கொண்டுள்ளன nvmlDeviceGetCount 0 சாதனங்களைத் திரும்பப் பெறுகிறது. அவை NVIDIA இன் NVML நூலகத்தைப் பயன்படுத்துகின்றன, இது GPU சாதனங்களை நிர்வகிப்பதற்கும் கண்காணிப்பதற்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த API ஆகும். பைத்தானில் எழுதப்பட்ட முதல் ஸ்கிரிப்ட், NVML ஐ துவக்குவதற்கும், GPU எண்ணிக்கையை வினவுவதற்கும் மற்றும் கண்டறியப்பட்ட ஒவ்வொரு GPU பற்றிய தகவலையும் பெறுவதற்கும் நேரடியான வழியைக் காட்டுகிறது. அழைப்பதன் மூலம் தொடங்குகிறது nvmlInit, இது GPU நிர்வாகத்திற்கான சூழலை அமைக்கிறது. இந்த படி முக்கியமானது, ஏனெனில் NVML ஐ துவக்கத் தவறினால், GPU செயல்பாடுகள் தொடர முடியாது. காபி இல்லாமல் உங்கள் நாளைத் தொடங்குவதை கற்பனை செய்து பாருங்கள்; நீங்கள் செயல்பாட்டுடன் இருக்கிறீர்கள் ஆனால் உகந்ததாக இல்லை! ☕

துவக்கத்திற்குப் பிறகு, ஸ்கிரிப்ட் பயன்படுத்துகிறது nvmlDeviceGetCount எத்தனை GPUகள் உள்ளன என்பதை தீர்மானிக்க. இது 0 ஐ வழங்கினால், அது உண்மையான வன்பொருள் இல்லாததை விட சாத்தியமான உள்ளமைவு அல்லது சுற்றுச்சூழல் சிக்கல்களின் அறிகுறியாகும். ஸ்கிரிப்ட்டின் இந்தப் பகுதியானது சரிசெய்தல் அணுகுமுறையை பிரதிபலிக்கிறது: கணினியிடம், "நீங்கள் என்ன GPUகளைப் பார்க்க முடியும்?" இந்த படிநிலை தோல்வியுற்றால், மேலும் பிழைத்திருத்தத்திற்கு வழிகாட்ட டெவலப்பர் தெளிவான பிழை செய்தியைப் பெறுகிறார் என்பதை பிழை கையாளுதல் தொகுதி உறுதி செய்கிறது. நீங்கள் தொலைந்துவிட்டீர்கள் என்று மட்டும் சொல்லாமல், ஏன் என்று சொல்லும் ஜிபிஎஸ் இருப்பது போல! 🗺️

ஸ்கிரிப்ட்டின் C++ பதிப்பு மிகவும் உறுதியான மற்றும் செயல்திறன் மிக்க அணுகுமுறையைக் காட்டுகிறது, இது பெரும்பாலும் உற்பத்திச் சூழல்களுக்கு விரும்பப்படுகிறது. அழைப்பதன் மூலம் nvmlDeviceGetHandleByIndex, இது ஒவ்வொரு GPU சாதனத்தையும் வரிசையாக அணுகுகிறது, சாதனத்தின் பெயரை மீட்டெடுப்பது போன்ற விரிவான வினவல்களை அனுமதிக்கிறது nvmlDeviceGetName. GPU நிலப்பரப்பின் விரிவான வரைபடத்தை உருவாக்க இந்தக் கட்டளைகள் இணைந்து செயல்படுகின்றன. பல GPUகள் உள்ள அமைப்புகளில் இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும், அங்கு ஒவ்வொரு சாதனத்தையும் அதன் திறன்களையும் அடையாளம் காண்பது சுமை விநியோகம் மற்றும் தேர்வுமுறைக்கு இன்றியமையாததாகும்.

இரண்டு ஸ்கிரிப்ட்களும் NVML ஐ மூடுவதன் மூலம் முடிவடையும் nvml பணிநிறுத்தம், இது அனைத்து ஒதுக்கப்பட்ட ஆதாரங்களும் வெளியிடப்படுவதை உறுதி செய்கிறது. இந்த படிநிலையைத் தவிர்ப்பது நினைவக கசிவுகள் அல்லது நீண்டகாலமாக இயங்கும் அமைப்புகளில் நிலையற்ற நடத்தைக்கு வழிவகுக்கும். இந்த ஸ்கிரிப்டுகள் கண்டறியும் கருவிகள் மட்டுமல்ல; அவை கணக்கீட்டு அமைப்புகளில் GPU களை நிர்வகிப்பதற்கான அடிப்படையாகும். உதாரணமாக, குறிப்பிட்ட GPUகள் தேவைப்படும் இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியை நீங்கள் பயன்படுத்துகிறீர்கள் என்றால், இந்த ஸ்கிரிப்ட்கள் கனரக தூக்குதல் தொடங்கும் முன் அனைத்தும் தயாராக உள்ளதா என்பதைச் சரிபார்க்க உதவுகின்றன. இந்தச் சரிபார்ப்புகளை உங்கள் பணிப்பாய்வுகளில் ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம், ஜிபியு-தீவிர பணிகளுக்கு எப்போதும் தயாராக இருக்கும் மீள்நிலை அமைப்பை உருவாக்குகிறீர்கள். 🚀

# 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 உடன் GPU அணுகல்தன்மை சிக்கல்களைப் புரிந்துகொள்வது

ஒரு முக்கியமான அம்சம் பெரும்பாலும் கவனிக்கப்படவில்லை nvmlDeviceGetCount ரிட்டர்ன்ஸ் 0 என்பது கணினி அனுமதிகளின் பங்கு. NVML நூலகம் NVIDIA இயக்கிகளுடன் நேரடியாக தொடர்பு கொள்கிறது, இதற்கு உயர்ந்த சலுகைகள் தேவைப்படலாம். இந்த கட்டளைகளை செயல்படுத்தும் ஸ்கிரிப்ட் அல்லது பயன்பாட்டிற்கு தேவையான அணுகல் உரிமைகள் இல்லாவிட்டால், என்விஎம்எல் சாதனங்களைக் கண்டறிய முடியாமல் போகலாம். ஒரு டெவலப்பர் ரூட் அல்லது சூடோவைப் பயன்படுத்துவதற்குப் பதிலாக வழக்கமான பயனராக ஸ்கிரிப்டை இயக்கும் ஒரு காட்சியைக் கவனியுங்கள் - இது GPUகள் இல்லாதது போல் NVML செயல்பாடுகளை ஏற்படுத்தும். 🖥️

மற்றொரு சாத்தியமான குற்றவாளி இயக்கி பொருத்தமின்மை அல்லது முழுமையற்ற நிறுவல்களாக இருக்கலாம். NVML ஆனது NVIDIA இயக்கி அடுக்கை பெரிதும் சார்ந்துள்ளது, எனவே ஏதேனும் பொருந்தாமை அல்லது விடுபட்ட கூறுகள் சிக்கல்களை ஏற்படுத்தலாம். எடுத்துக்காட்டாக, தொடர்புடைய இயக்கியைப் புதுப்பிக்காமல் CUDA கருவித்தொகுப்பைப் புதுப்பிப்பது இத்தகைய முரண்பாடுகளுக்கு வழிவகுக்கும். போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்தி இயக்கி பதிப்புகளைச் சரிபார்ப்பதன் முக்கியத்துவத்தை இது எடுத்துக்காட்டுகிறது என்விடியா-ஸ்மி, இது இயக்கி ஏற்றப்பட்டு செயல்படுவதை உறுதிப்படுத்த முடியும்.

இறுதியாக, கர்னல் பதிப்பு மற்றும் OS கட்டமைப்பும் ஒரு பங்கை வகிக்க முடியும். Devuan GNU/Linux போன்ற தனிப்பயனாக்கப்பட்ட லினக்ஸ் விநியோகங்களில், கர்னல் மாற்றங்கள் அல்லது விடுபட்ட சார்புகள் என்விஎம்எல் செயல்பாட்டில் குறுக்கிடலாம். இதைத் தணிக்க, டெவலப்பர்கள் கர்னல் தொகுதிகள் விரும்புவதை உறுதிசெய்ய வேண்டும் nvidia.ko சரியாக ஏற்றப்பட்டு, GPU துவக்கம் தொடர்பான ஏதேனும் பிழைகள் இருந்தால் கணினி பதிவுகளை சரிபார்க்கவும். பிழைத்திருத்தத்திற்கான இந்த அடுக்கு அணுகுமுறை நேரத்தை மிச்சப்படுத்தும் மற்றும் உங்கள் GPU கள் அங்கீகரிக்கப்பட்டு செயலுக்குத் தயாராக இருப்பதை உறுதிசெய்யும்! 🚀