Екосистема CUDA.

Привіт усім! 

CUDA(англ. Compute Unified Device Architecture) - програмно-апаратна архітектура паралельних обчислень, яка дозволяє істотно збільшити обчислювальну продуктивність завдяки використанню графічних процесорів фірми Nvidia.

Щоб перевірити версію CUDA, яка встановлена на вашій ОС, ви можете скористатися утилітою nvidia-smi (NVIDIA System Management Interface).

Відкрийте термінал або командний рядок і введіть наступну команду:

nvidia-smi

У виводі ви побачите інформацію про ваші графічні процесори NVIDIA, а також версію драйвера CUDA, з яким вони сумісні. Це буде в рядку, що починається з "CUDA Version:".

Наприклад, вихлоп може виглядати так (це тільки перший рядок):

| NVIDIA-SMI 576.88   Driver Version: 576.88   CUDA Version: 12.9     |

У цьому прикладі бачимо версію CUDA - 12.9.

Якщо nvidia-smi не працює, це може означати, що драйвери NVIDIA не встановлені або встановлені неправильно.

Крім того, ви можете перевірити версію CUDA Toolkit (якщо він встановлений), використовуючи:

nvcc --version

Це покаже версію компілятора CUDA (nvcc), яка є частиною CUDA Toolkit.

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver

Copyright (c) 2005-2025 NVIDIA Corporation

Built on Wed_Jan_15_19:38:46_Pacific_Standard_Time_2025

Cuda compilation tools, release 12.8, V12.8.61

Build cuda_12.8.r12.8/compiler.35404655_0

Але чому, наприклад, в мене nvcc показує 12.8, а nvidia-smi 12.9?

Це дуже цікаве спостереження, і воно вказує на поширене джерело плутанини між різними компонентами екосистеми CUDA.

Ось пояснення:

1) nvidia-smi і "CUDA Version":

nvidia-smi відображає версію драйвера CUDA (CUDA Driver Version). Це версія драйвера NVIDIA, встановленого у вашій системі, яка сумісна з певною версією CUDA. Ця версія драйвера є "нижньою межею" для будь-якої версії CUDA Toolkit, яку ви можете використовувати.

Грубо кажучи, якщо nvidia-smi показує "CUDA Version: 12.9", це означає, що ваш драйвер NVIDIA підтримує всі версії CUDA Toolkit до 12.9 включно (і навіть деякі майбутні мінорні версії).

2) nvcc --version і "CUDA Toolkit Version":

nvcc – це компілятор NVIDIA CUDA, який є частиною CUDA Toolkit. Коли ви встановлюєте CUDA Toolkit, ви встановлюєте конкретну версію (наприклад, 12.8).

nvcc --version показує саме версію CUDA Toolkit, яку ви встановили та яка активна у вашому PATH.

Чому вони можуть відрізнятися?

Сумісність драйверів: драйвери NVIDIA розроблені таким чином, щоб бути зворотно сумісними. Це означає, що новіший драйвер (який підтримує CUDA 12.9) може успішно працювати зі старішим CUDA Toolkit (наприклад, 12.8).

Оновлення:

Ви могли оновити драйвери NVIDIA (що оновило "CUDA Version" в nvidia-smi) без оновлення CUDA Toolkit. Або ви могли встановити CUDA Toolkit 12.8, а потім пізніше встановили новіший драйвер NVIDIA, який за замовчуванням підтримує новіші версії CUDA.

Що це означає для вас?

Ваша система має драйвер, який здатний працювати з CUDA 12.9.

Проте, інструменти розробки (компілятор nvcc) у вас налаштовані на використання CUDA Toolkit 12.8.

Чи є це проблемою?

Зазвичай ні, доки версія CUDA Toolkit, яку ви використовуєте (12.8), підтримується вашим драйвером (який підтримує 12.9). Новіший драйвер завжди буде працювати зі старішим тулкітом, якщо він знаходиться в підтримуваному діапазоні.

Коли це може стати проблемою?

Якщо nvcc --version показувала б новішу версію (наприклад, 12.9), а nvidia-smi показувала б старішу (наприклад, 12.8). У цьому випадку ваш драйвер міг би не підтримувати всі функції новішого тулкіту.

Якщо ви розробляєте програму, яка вимагає функцій, доступних лише в CUDA Toolkit 12.9, тоді вам потрібно буде оновити ваш CUDA Toolkit до 12.9 (або новішої), оскільки ваш драйвер вже підтримує це.

Підсумок: У вашому випадку, де драйвер підтримує 12.9, а тулкіт 12.8, все гаразд. Ви просто використовуєте трохи старішу версію CUDA Toolkit, ніж дозволяє ваш драйвер.

Тобто така розбіжність це нормально, а зворотня то ні.

Драйвер CUDA >= CUDA Toolkit: Це нормально. Новий драйвер зазвичай підтримує старіші версії CUDA Toolkit. Ваша система готова до оновлення CUDA Toolkit, але поки що використовує попередню версію.

Драйвер CUDA < CUDA Toolkit: Це проблема. Якщо у вас встановлений CUDA Toolkit, який новіший за версію, підтримувану вашим драйвером, ви можете зіткнутися з помилками компіляції, проблемами продуктивності або взагалі неможливістю запустити програми, які використовують CUDA.

Отже, ваша поточна ситуація, коли nvidia-smi показує 12.9, а nvcc --version показує 12.8, є абсолютно нормальною та очікуваною в багатьох сценаріях.

Рухаємося далі.

Як я казав раніше, я прихильник локальних portable-варіантів GenAI. Тому все що вище справедливо навіть для portable ComfyUI, але з певними нюансами.

Коли ви використовуєте portable ComfyUI, це зазвичай означає, що:

• PyTorch та інші залежності вже включені: У portable-пакеті PyTorch (або інші ML-фреймворки, як TensorFlow) та їхні CUDA-орієнтовані бібліотеки (наприклад, cudatoolkit, cudnn) вже скомпільовані та упаковані.
• Вони скомпільовані з конкретною версією CUDA: Розробники portable-версії заздалегідь вирішили, з якою версією CUDA вони скомпільують ці бібліотеки. Наприклад, вони могли скомпільувати PyTorch з підтримкою CUDA 11.8 або CUDA 12.1.
• Ваш системний драйвер NVIDIA все ще потрібен: Незважаючи на те, що portable-версія включає в себе всі необхідні файли CUDA Toolkit та бібліотеки, вона все одно покладається на встановлений у вашій системі драйвер NVIDIA для взаємодії з апаратурою GPU.

Як це працює у вашому випадку (portable ComfyUI):

• Ваш системний драйвер NVIDIA "CUDA Version: 12.9" є "майстром", який керує вашим GPU. Він надає загальний інтерфейс для будь-якої програми, що використовує CUDA.
• Portable ComfyUI має свій власний набір бібліотек PyTorch, які були скомпільовані, скажімо, для CUDA 11.8 або 12.1.
• Коли ComfyUI запускається, ці бібліотеки (скомпільовані для 11.8/12.1) звертаються до вашого системного драйвера NVIDIA. Оскільки ваш драйвер 12.9 є новішим і зворотно сумісним з цими старішими версіями CUDA, все працює коректно.

Важливий висновок:

Версія CUDA, яку показує nvcc --version (12.8 у вашому випадку), не має прямого впливу на portable ComfyUI, якщо ComfyUI використовує свій власний запакований PyTorch. nvcc відноситься до CUDA Toolkit, встановленого у вашій системі, яким ви можете користуватися для власної розробки.

Версія, яка буде реально використовуватися ComfyUI, - це та, з якою був скомпільований PyTorch усередині його portable-пакета. Ви можете перевірити це за допомогою Python-скрипта, який я надавав раніше, запустивши його всередині Python-середовища, яке використовує portable ComfyUI (зазвичай це можна зробити, активувавши venv або використовуючи python.exe з папки ComfyUI).

Portable ComfyUI все одно покладається на ваш системний драйвер NVIDIA. Версія CUDA, що використовується для обчислень, буде тією, з якою були скомпільовані його внутрішні бібліотеки PyTorch, і ваш драйвер 12.9 успішно її підтримуватиме.

Або по простому - для портативного генератора системний вихлоп nvidia-smi має значення, а nvcc вже ні!

Ось тут все.