Installation und Schnellstart
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Dokumentation · Weiter: Programmieranleitung · 中文
1. Wählen Sie Ihren Einstiegspunkt
| Aufgabe | Einstiegspunkt |
|---|---|
| GPU-Kernel schreiben | ruda-kernel::dsl und eine Gerätelaufzeit |
| Verwenden Sie Matrixmultiplikation, FFTs oder Reduktionen | Computerbibliotheken |
| Arbeiten Sie mit Tensoren und Frameworks | Tensoren und Frameworks |
| Modelle trainieren und Status speichern | Schulungsleitfaden |
| Laden Sie Modelle und generieren Sie Texte oder Prozessbilder | Modellinferenzleitfaden |
| Integrieren Sie ein Geräte-Backend | Treiber API |
Verwenden Sie Ruda aus dem Quellarbeitsbereich.
2. Bereiten Sie eine NVIDIA-Umgebung vor
Sie benötigen Rust/Cargo, eine Linker-Toolchain für Ihre Plattform, einen NVIDIA GPU-Treiber und das CUDA Toolkit. Das CUDA-Backend umfasst NVRTC- und Toolkit-Build-Abhängigkeiten; Durch die Aktivierung des direkten PTX werden sie nicht entfernt.
Überprüfen Sie Ihre Umgebung vom Quellstammverzeichnis aus:
rustc --version --verbose
cargo --version
nvidia-smi
nvcc --version
cargo metadata --no-deps --format-version 1 --offline --locked
Diese Befehle kompilieren Ruda nicht. --offline erfordert, dass die für die Auflösung erforderlichen Abhängigkeiten lokal zwischengespeichert werden.
Legen Sie CUDA_PATH fest, um das CUDA Toolkit-Stammverzeichnis auszuwählen. Verweisen Sie unter Windows auf ein installiertes Versionsverzeichnis und nicht auf das übergeordnete Verzeichnis, das mehrere Versionen enthält. Siehe die CUDA-Installationspfadschnittstelle.
3. Erstellen Sie das Beispiel
Wenn die Build-Umgebung bereit ist, führen Sie Folgendes aus:
cargo build --locked -p ruda-driver-cuda --features direct-ptx --example ptx-runtime
Das Beispiel ptx-runtime erfordert direct-ptx. Durch die alleinige Aktivierung dieser Funktion wird der Standardcompiler nicht geändert.
4. Wählen Sie einen Kompilierungspfad und führen Sie ihn aus
Wählen Sie einen Pfad in einer separaten PowerShell-Sitzung. Beheben Sie alle Befehlsfehler, bevor Sie fortfahren.
Standard-CUDA C++/NVRTC-Pfad:
$env:RUDA_CUDA_COMPILER = 'nvrtc'
cargo run --locked -p ruda-driver-cuda --features direct-ptx --example ptx-runtime
Direkter PTX-Pfad:
$env:RUDA_CUDA_COMPILER = 'ptx'
$env:RUDA_PTX_VERSION = '8.0'
cargo run --locked -p ruda-driver-cuda --features direct-ptx --example ptx-runtime
Die PTX-Version muss mit Ihrem Ziel-GPU und Treiber übereinstimmen. Siehe die PTX Backend-Referenz.
Das Beispiel führt die FP32-Addition in mehreren Längen durch, prüft Ergebnisse und Tail-Sentinels über wiederholte Ausführungen hinweg und gibt Cache-Zähler aus. Siehe Beispiele und Tutorials für optionale Fälle.
5. Entwickeln Sie weiter
Folgen Sie der Geräteauswahl, dem Daten-Upload und dem Kernel-Start im Beispiel und lesen Sie dann die Programmieranleitung. Bei Build-, Treiberlade- oder Ausführungsfehlern verwenden Sie Debugging und Diagnose, um die fehlerhafte Phase zu lokalisieren.