یہ سمجھنا کہ کیوں nvmlDeviceGetCount ایکٹو GPUs کے ساتھ 0 ڈیوائسز واپس کرتا ہے

ڈیمیسٹیفائنگ GPU کا پتہ لگانے کے چیلنجز

تصور کریں کہ آپ ایک جدید پروجیکٹ پر کام کر رہے ہیں جو GPUs کی طاقت کو حساب کے لیے لیتا ہے، لیکن ایک پراسرار مسئلہ آپ کی پیشرفت کو روکتا ہے۔ تم پکارو nvmlDeviceGetCount(), آپ کے GPUs کو فہرست میں دیکھنے کی پوری امید ہے، پھر بھی یہ 0 کی ڈیوائس کی گنتی لوٹاتا ہے۔ الجھن کی بات یہ ہے کہ کوئی غلطی کی اطلاع نہیں دی گئی ہے، جو آپ کو پابند سلاسل کر دیتی ہے۔ 😕

NVML فنکشن سے پریشان کن نتائج کے باوجود، ٹولز جیسے nvidia-smi ان آلات کا پتہ لگاسکتے ہیں، اور آپ کے CUDA دانا بغیر کسی رکاوٹ کے کام کرتے ہیں۔ یہ ڈرائیو وے میں آپ کی کار کو اسپاٹ کرنے کی طرح ہے لیکن اسے شروع کرنے سے قاصر ہے کیونکہ چابیاں پوشیدہ لگتی ہیں! یہ صورتحال اس تضاد کو نمایاں کرتی ہے جس کے ساتھ کام کرتے وقت بہت سے ڈویلپرز کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ CUDA اور NVML APIs۔

چیزوں کو مزید دلچسپ بنانے کے لیے، آپ کے سسٹم کی ترتیب تمام صحیح خانوں کو چیک کرتی دکھائی دیتی ہے۔ جدید کرنل اور CUDA ورژن 12.6.68 کے ساتھ Devuan GNU/Linux پر چلتے ہوئے، آپ کے ماحول کو نظریاتی طور پر GPU فعالیت کے لیے بہتر بنایا جانا چاہیے۔ پھر بھی، کمیونیکیشن چین میں کچھ اہم چیز غائب ہے۔

اس مضمون میں، ہم ممکنہ وجوہات پر غور کریں گے۔ nvmlDeviceGetCount() اس طرح برتاؤ کرتا ہے. متعلقہ مثالوں اور ماہرانہ بصیرت کے ذریعے، آپ NVML کے ذریعے اپنے GPUs کی پہچان کروانے کے لیے ڈیبگنگ کی عملی حکمت عملی تلاش کریں گے۔ 🚀 دیکھتے رہیں!

NVML کے ساتھ GPU کی کھوج کو ڈی کوڈ کرنا

پہلے فراہم کردہ اسکرپٹ کا مقصد مسئلہ کی تشخیص اور حل کرنا ہے۔ nvmlDeviceGetCount 0 ڈیوائسز واپس کر رہے ہیں۔ وہ NVIDIA کی NVML لائبریری کا فائدہ اٹھاتے ہیں، GPU آلات کے انتظام اور نگرانی کے لیے ایک طاقتور API۔ پہلا اسکرپٹ، جو Python میں لکھا گیا ہے، NVML کو شروع کرنے، GPU کی گنتی کے بارے میں استفسار کرنے، اور ہر دریافت شدہ GPU کے بارے میں معلومات حاصل کرنے کا ایک سیدھا سا طریقہ ظاہر کرتا ہے۔ یہ کال کرنے سے شروع ہوتا ہے۔ nvmlInit، جو GPU کے انتظام کے لیے ماحول کو ترتیب دیتا ہے۔ یہ قدم اہم ہے کیونکہ NVML کو شروع کرنے میں ناکام ہونے کا مطلب ہے کہ کوئی GPU آپریشن آگے نہیں بڑھ سکتا۔ کافی کے بغیر اپنا دن شروع کرنے کا تصور کریں۔ آپ فعال ہیں لیکن بہترین سے بہت دور ہیں! ☕

ابتدا کے بعد، اسکرپٹ استعمال کرتا ہے۔ nvmlDeviceGetCount اس بات کا تعین کرنے کے لیے کہ کتنے GPUs موجود ہیں۔ اگر یہ 0 لوٹاتا ہے، تو یہ ہارڈ ویئر کی اصل غیر موجودگی کے بجائے ممکنہ کنفیگریشن یا ماحولیاتی مسائل کی علامت ہے۔ اسکرپٹ کا یہ حصہ خرابیوں کا سراغ لگانے کے طریقہ کار کی عکاسی کرتا ہے: سسٹم سے پوچھنا، "آپ کون سے GPUs دیکھ سکتے ہیں؟" ایرر ہینڈلنگ بلاک اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ اگر یہ مرحلہ ناکام ہوجاتا ہے، تو ڈویلپر کو مزید ڈیبگنگ کی رہنمائی کے لیے ایک واضح غلطی کا پیغام ملتا ہے۔ یہ ایک GPS کی طرح ہے جو نہ صرف یہ کہتا ہے کہ آپ کھو گئے ہیں بلکہ آپ کو بتاتا ہے کہ کیوں! 🗺️

اسکرپٹ کا C++ ورژن زیادہ مضبوط اور پرفارمنس اپروچ کو ظاہر کرتا ہے، جسے اکثر پیداواری ماحول کے لیے ترجیح دی جاتی ہے۔ بلا کر nvmlDeviceGetHandleByIndex، یہ ہر GPU ڈیوائس تک ترتیب وار رسائی حاصل کرتا ہے، تفصیلی سوالات کی اجازت دیتا ہے جیسے آلہ کا نام دوبارہ حاصل کرنا nvmlDeviceGetName. یہ کمانڈز GPU زمین کی تزئین کا تفصیلی نقشہ بنانے کے لیے مل کر کام کرتی ہیں۔ یہ خاص طور پر متعدد GPUs والے سیٹ اپ میں مفید ہے، جہاں ہر ڈیوائس اور اس کی صلاحیتوں کی شناخت لوڈ کی تقسیم اور اصلاح کے لیے بہت ضروری ہے۔

دونوں اسکرپٹس کے ساتھ NVML کو بند کرکے ختم ہوتے ہیں۔ nvml شٹ ڈاؤن، جو اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ تمام مختص وسائل جاری کیے گئے ہیں۔ اس قدم کو چھوڑنا طویل عرصے سے چلنے والے نظاموں میں میموری لیک یا غیر مستحکم رویے کا باعث بن سکتا ہے۔ یہ اسکرپٹ صرف تشخیصی ٹولز نہیں ہیں۔ وہ کمپیوٹیشنل سیٹ اپ میں GPUs کے انتظام کے لیے بنیادی ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر آپ ایک مشین لرننگ ماڈل لگا رہے ہیں جس کے لیے مخصوص GPUs کی ضرورت ہے، تو یہ اسکرپٹ اس بات کی تصدیق کرنے میں مدد کرتی ہیں کہ ہیوی لفٹنگ شروع ہونے سے پہلے سب کچھ تیار ہے۔ ان چیکوں کو اپنے ورک فلو میں ضم کر کے، آپ ایک لچکدار نظام بناتے ہیں جو ہمیشہ GPU سے متعلق کاموں کے لیے تیار رہتا ہے۔ 🚀

# 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 کے ساتھ GPU رسائی کے مسائل کو سمجھنا

ایک اہم پہلو اکثر نظر انداز کیا جاتا ہے جب nvmlDeviceGetCount واپسی 0 سسٹم کی اجازتوں کا کردار ہے۔ NVML لائبریری NVIDIA ڈرائیوروں کے ساتھ براہ راست تعامل کرتی ہے، جس کے لیے اعلیٰ مراعات کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔ اگر اسکرپٹ یا ایپلیکیشن جو ان کمانڈز کو استعمال کرتی ہے اس میں ضروری رسائی کے حقوق کی کمی ہے، NVML آلات کا پتہ لگانے میں ناکام ہو سکتا ہے۔ ایک ایسے منظر نامے پر غور کریں جہاں ایک ڈویلپر اسکرپٹ کو روٹ کے بجائے باقاعدہ صارف کے طور پر چلاتا ہے یا sudo استعمال کرتا ہے — اس کے نتیجے میں NVML فنکشنز ایسا برتاؤ کر سکتے ہیں جیسے کوئی GPU موجود نہ ہو۔ 🖥️

ایک اور ممکنہ مجرم ڈرائیور کی مماثلت یا نامکمل تنصیبات ہو سکتا ہے۔ NVML کافی حد تک NVIDIA ڈرائیور اسٹیک پر منحصر ہے، لہذا کوئی بھی عدم مطابقت یا گمشدہ اجزاء مسائل کا سبب بن سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، متعلقہ ڈرائیور کو اپ ڈیٹ کیے بغیر CUDA ٹول کٹ کو اپ ڈیٹ کرنا اس طرح کے تضادات کا باعث بن سکتا ہے۔ یہ جیسے ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے ڈرائیور کے ورژن کی تصدیق کرنے کی اہمیت کو اجاگر کرتا ہے۔ nvidia-smi، جو اس بات کی تصدیق کر سکتا ہے کہ ڈرائیور لوڈ اور فعال ہے۔

آخر میں، کرنل ورژن اور OS کنفیگریشن بھی ایک کردار ادا کر سکتی ہے۔ ڈیووان GNU/Linux جیسی اپنی مرضی کے مطابق لینکس ڈسٹری بیوشنز پر، کرنل میں ترمیم یا گمشدہ انحصار NVML کی فعالیت میں مداخلت کر سکتا ہے۔ اس کو کم کرنے کے لیے، ڈویلپرز کو یہ یقینی بنانا چاہیے کہ کرنل ماڈیول پسند کرتے ہیں۔ nvidia.ko صحیح طریقے سے لوڈ کیے گئے ہیں اور GPU کی ابتدا سے متعلق کسی بھی غلطی کے لیے سسٹم لاگ کی تصدیق کرتے ہیں۔ ڈیبگنگ کے لیے یہ پرتوں والا طریقہ وقت کی بچت کر سکتا ہے اور اس بات کو یقینی بنا سکتا ہے کہ آپ کے GPUs پہچانے گئے ہیں اور کارروائی کے لیے تیار ہیں! 🚀