NVIDIA se déplace entièrement vers les modules de noyau GPU open source

Nvidia a franchi une étape importante dans son engagement envers les logiciels open source. La société a annoncé que son prochain pilote R560 sera entièrement passé aux modules de base de GPU open source . Cette décision marque un changement significatif dans la stratégie de NVIDIA pour le développement et la distribution des conducteurs.

Table des matières

• Progrès et améliorations
• GPU pris en charge
• Modifications du programme d'installation
  • 1. Gestionnaire de packages utilisant CUDA Metapackage
  • 2. Exécuter l'installation du fichier
  • 3. Installer le script assistant
  • 4. Détails du gestionnaire de packages
  • 5. Sous-système Windows pour Linux
  • 6. Installation de la bo?te à outils CUDA
• en conclusion

arrière-plan

En mai 2022, NVIDIA a introduit un module de noyau GPU Linux Open Source dans le pilote R515. Ces modules sont libérés sous double licence GPL et MIT et visaient à l'origine les GPU de calcul du centre de données. à cette époque, le soutien aux GPU de GeForce et de Workstation était au stade alpha.

Progrès et améliorations

Au cours des deux dernières années, Nvidia a fait des progrès substantiels:

• Performances : Les performances des modules open source ont maintenant atteint ou dépassé les performances des pilotes à source fermée.
• Nouvelles fonctionnalités :
  • Support de gestion de la mémoire hétérogène (HMM),
  • Fonction informatique confidentielle,
  • Prise en charge des architectures de mémoire cohérentes sur la plate-forme Grace.

GPU pris en charge

La transition vers les modules open source a des effets différents sur différentes générations de GPU:

• Plateformes de pointe : les plates-formes Grace Hopper et Blackwell nécessitent des modules open source.
• GPU pris en charge : les architectures plus récentes telles que Turing, Ampère, Ada Lovelace et Hopper sont entièrement prises en charge par les modules open source.
• GPUS non pris en charge : Les GPU hérités des architectures Maxwell, Pascal et Volta nécessitent une utilisation continue de conducteurs propriétaires en raison de limitations de compatibilité.
• Déploiement hybride : les systèmes avec un mélange d'anciens et de nouveaux GPU devraient continuer à utiliser des conducteurs propriétaires pour des performances et une stabilité optimales.

Si vous n'êtes pas s?r du conducteur à installer, ne vous inquiétez pas! Nvidia fournit un script d'assistant de détection pour guider les utilisateurs pour sélectionner le bon pilote.

Modifications du programme d'installation

NVIDIA modifie la méthode d'installation par défaut pour toutes les méthodes d'installation, des pilotes propriétaires aux pilotes open source.

1. Gestionnaire de packages utilisant CUDA Metapackage

Lors de l'installation de bo?tes à outils CUDA à l'aide du gestionnaire de package, le package CUDA de niveau supérieur installe à la fois la bo?te à outils CUDA et la version du pilote associé. Par exemple, l'installation de CUDA pendant CUDA version 12.5 fournit le conducteur NVIDIA propriétaire 555 et la bo?te à outils CUDA 12.5.

Auparavant, l'utilisation des modules Open Source GPU Core a nécessité l'installation du package Open NVIDIA SPECIFICAL SPéCIFICATIQUE et du package CUDA-TOOLKIT-XY sélectionné.

En commen?ant par CUDA 12.6, ce processus a changé. L'installation par défaut comprend désormais les pilotes open source.

2. Exécutez l'installation du fichier

Le programme d'installation de fichiers .run pour les pilotes CUDA ou NVIDIA est maintenant:

1. Interrogez votre matériel,
2. Installez automatiquement les pilotes les plus appropriés.
3. Fournit une commutation d'interface utilisateur pour choisir entre les pilotes propriétaires et open source.

Pour la ligne de commande ou les installations automatisées (telles qu'Ansible ), utilisez le remplacement suivant:

 <code># 用于CUDA安裝sh ./cuda_12.6.0_560.22_linux.run --override --kernel-module-type=proprietary # 用于NVIDIA驅(qū)動程序安裝sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-560.run --kernel-module-type=proprietary</code>

3. Installez le script assistant

Nvidia fournit un script assistant pour guider la sélection du pilote. Pour l'utiliser, installez d'abord le package Nvidia-Driver-Assistant, puis exécutez le script:

 <code>$ nvidia-driver-assistant</code>

4. Détails du gestionnaire de packages

NVIDIA recommande d'utiliser un gestionnaire de packages pour la bo?te à outils CUDA cohérente et l'installation du pilote. Voici les instructions spécifiques à la version:

Système basé à Debian :

Installer les pilotes open source:

 <code>$ sudo apt-get install nvidia-open</code>

Pour Ubuntu 20.04, mettez d'abord la mise à niveau vers le module du noyau ouvert, puis installez le pilote open source comme ceci:

 <code>$ sudo apt-get install -V nvidia-kernel-source-open $ sudo apt-get install nvidia-open</code>

Système basé sur RHEL :

Installer les pilotes open source:

 <code>$ sudo dnf module install nvidia-driver:open-dkms</code>

Pour mettre à niveau à l'aide de Cuda Metapackage, désactivez le flux du module:

 <code>$ echo "module_hotfixes=1" | tee -a /etc/yum.repos.d/cuda*.repo $ sudo dnf install --allowerasing nvidia-open $ sudo dnf module reset nvidia-driver</code>

SUSE ou OPENSUSE :

Sélectionnez la commande appropriée en fonction de votre noyau:

 <code># 默認(rèn)內(nèi)核版本$ sudo zypper install nvidia-open # Azure內(nèi)核版本(sles15/x86_64) $ sudo zypper install nvidia-open-azure # 64kb內(nèi)核版本(sles15/sbsa)適用于Grace-Hopper $ sudo zypper install nvidia-open-64k</code>

5. Sous-système Windows pour Linux

Les utilisateurs de WSL n'ont rien à faire car il utilise le pilote du noyau Nvidia du système Windows h?te.

6. Installation de la bo?te à outils CUDA

Le processus d'installation de la bo?te à outils CUDA reste le même. Les utilisateurs peuvent l'installer via leur gestionnaire de packages comme précédemment.

 <code>$ sudo apt-get/dnf/zypper install cuda-toolkit</code>

Pour des informations plus détaillées sur l'installation du pilote ou les paramètres de la bo?te à outils CUDA, les utilisateurs peuvent se référer au guide d'installation de CUDA .

en conclusion

Le passage de NVIDIA vers les modules Open Source GPU Core marque un changement significatif dans l'approche de l'entreprise au développement des conducteurs.

J'espère vraiment que cela améliorera la compatibilité, les performances et le choix des utilisateurs pour une variété de générations GPU et de distributions Linux.

Ressource :

• NVIDIA se déplace entièrement vers les modules de noyau GPU open source

Image en vedette de Mizter_X94 de Pixabay .

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