Почему вас это волнует:

Графические процессоры (графические процессоры) не являются строго необходимыми для запуска базовых моделей машинного обучения (ML), но их часто предпочитают для обучения расширенных моделей, таких как Catboost, Xgboost, нейронные сети и модели глубокого обучения. Использование графических процессоров на ваших ПК/рабочих ноутбуках дает множество преимуществ, таких как параллельная обработка, скорость, возможность обучения на большем количестве итераций, возможность обучения на сложных моделях, а также конкурентное преимущество. Приведенный ниже пример взят из официальной документации Catboost об улучшении времени обучения с помощью графического процессора.

Вы, должно быть, рады возможности использовать графический процессор на своем ноутбуке и ускорить обучение. Да, это правильно. Однако вы не можете напрямую использовать этот графический процессор до его включения. Не волнуйтесь, это именно то, что вы узнаете из этого блога. В качестве примера я покажу, как включить графический процессор на компьютере с ОС Windows.

Давайте начнем.

Сначала вам нужно открыть диспетчер устройств на вашем компьютере и проверить адаптеры устройств, как показано ниже:

Там вы можете заметить что-то Nvidia XXX (например → Графический процессор для ноутбука Nvidia RTX A2000). Да, это графический процессор, доступный на вашем компьютере. Чтобы использовать графический процессор RTX A2000, на вашем компьютере должны быть установлены правильные зависимости.

Список зависимостей/драйверов?

  1. Драйверы NVIDIA
  2. Фреймворки — TensorFlow/PyTorch
  3. Microsoft Visual Studio (MSVC)
  4. Инструментарий CUDA
  5. библиотека cuDNN

Вот пошаговое руководство по настройке виртуальной среды и включению вашего графического процессора:

Установка драйверов NVIDIA:

Цель: Они необходимы для взаимодействия операционной системы с оборудованием NVIDIA GPU.

Функция: Драйверы преобразуют общие команды операционной системы в инструкции, понятные графическому процессору. Без подходящего драйвера графический процессор не будет работать или может работать неэффективно.