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CUDA désormais redistribué par Canonical, CIQ, SUSE et Flox pour un déploiement logiciel GPU plus simple
Source: developer.nvidia.com

CUDA désormais redistribué par Canonical, CIQ, SUSE et Flox pour un déploiement logiciel GPU plus simple

Nvidia GPU

Sources: https://developer.nvidia.com/blog/developers-can-now-get-cuda-directly-from-their-favorite-third-party-platforms, https://developer.nvidia.com/blog/developers-can-now-get-cuda-directly-from-their-favorite-third-party-platforms/, NVIDIA Dev Blog

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TL;DR

  • CUDA est redistribué par des plateformes tierces (Canonical, CIQ, SUSE et Flox) pour l’intégrer directement dans leurs flux de paquets.
  • Cela simplifie l’installation et la résolution des dépendances en veillant à ce que la version correcte de CUDA soit installée avec l’application.
  • Cette initiative élargit l’accès et la facilité d’utilisation de CUDA pour les développeurs qui travaillent sur des flux GPU (par exemple PyTorch, OpenCV).
  • Les voies d’accès existantes restent gratuites et disponibles, avec des distributeurs additionnels à venir.

Contexte et arrière-plan

Les développeurs font face à des défis lors de la construction et du déploiement d’applications qui doivent concilier les capacités et la compatibilité du matériel et des logiciels. Veiller à ce que chaque composant sous-jacent soit installé correctement et corresponde aux versions requises pour éviter les conflits peut être long et entraîner des retards de déploiement et des inefficacités. NVIDIA répond à cela en élargissant les moyens d’obtenir CUDA en collaborant avec un large écosystème de systèmes d’exploitation et de gestionnaires de paquets pour réduire les frictions du déploiement du logiciel GPU NVIDIA Dev Blog.

Quoi de neuf

NVIDIA permet la redistribution de CUDA via des plateformes tierces, dont Canonical, CIQ et SUSE, ainsi que Flox (qui active le gestionnaire de paquets Nix) pour intégrer CUDA dans leurs flux de paquets. Cela permet à CUDA d’être distribué de manière plus centralisée, intégré dans des déploiements d’entreprise plus importants et dans des logiciels. En conséquence, les développeurs peuvent télécharger et installer leur application, et la bonne version de CUDA sera installée en coulisses. NVIDIA considère cela comme une étape importante pour réduire les frictions dans le déploiement du logiciel GPU, tout en restant accessible, cohérent et facile à utiliser quel que soit le mode de développement.

Pourquoi cela compte (impact pour les développeurs/entreprises)

  • Réduction de la complexité d’installation : l’empaquetage de CUDA dans les flux de paquets simplifie l’installation et la résolution des dépendances, aidant les équipes à éviter les conflits de version.
  • Déploiement accéléré de charges de travail GPU : plus facile d’inclure le support CUDA dans des applications complexes comme PyTorch et des bibliothèques comme OpenCV.
  • Expérience CUDA cohérente : en travaillant avec les écosystèmes d’OS et de gestionnaires de paquets, CUDA reste accessible et prévisible dans divers environnements de déploiement.
  • Flexibilité et expansion : CUDA reste gratuit à obtenir et les méthodes d’accès existantes demeurent disponibles aux côtés des nouveaux canaux de redistribution ; d’autres distributeurs sont attendus.

Détails techniques ou mise en œuvre

  • Redistribution par des tiers : Canonical, CIQ, SUSE et Flox intégreront CUDA dans leurs flux de paquets, permettant à CUDA d’être distribué dans le cadre de déploiements d’entreprise plus importants et de logiciels.
  • Installation transparente : l’objectif est que les développeurs installent leur application et que la version CUDA correcte soit installée en coulisses, sans étapes manuelles.
  • Voies existantes : les méthodes traditionnelles pour obtenir CUDA restent disponibles (CUDA Toolkit, conteneur CUDA et installations Python via pip ou conda).
  • Accès gratuit maintenu : obtenir le logiciel CUDA de NVIDIA reste gratuit, et les voies actuelles restent disponibles avec les nouvelles options de redistribution.
  • Distributeurs additionnels : NVIDIA indique que d’autres plateformes tierces participeront à mesure que l’écosystème CUDA s’étend.

Tableau : Voies d’accès à CUDA (aperçu)

Voie d’accèsDescription
CUDA ToolkitTéléchargement traditionnel direct depuis NVIDIA pour les composants CUDA.
Conteneur CUDAEnvironnement CUDA en conteneur pour les charges de travail dans des environnements conteneurisés.
pip / condaInstallations Python des composants compatibles CUDA.
Redistribution tierceCUDA intégré dans les flux de paquets par Canonical, CIQ, SUSE, Flox pour simplifier le déploiement et assurer la bonne version avec l’application

Points clés

  • CUDA est redistribué par des plateformes tierces pour l’intégration dans les flux de paquets, réduisant les frictions de déploiement.
  • Cette approche complète les méthodes existantes d’accès et met l’accent sur la cohérence entre les OS et les écosystèmes de paquets.
  • Le changement facilite les flux de travail GPU dans des bibliothèques et cadres populaires tout en conservant le CUDA gratuit pour l’obtention.
  • D’autres distributeurs devraient rejoindre, indiquant une adoption plus large dans l’écosystème.

FAQ

  • - **Q : Quelles plateformes redistribuent CUDA ?**

    Canonical, CIQ, SUSE et Flox (Nix) redistribuent CUDA, avec d’autres distributeurs attendus. - **Q : Comment cela affecte-t-il l’installation ?** **A :** Vous installez votre application et les flux de paquets garantissent que la bonne version de CUDA est installée en coulisses. - **Q : Dois-je encore télécharger CUDA séparément ?** **A :** Oui — le CUDA Toolkit, le conteneur CUDA et les installations Python via pip ou conda restent disponibles, en plus des canaux de redistribution. - **Q : La redistribution de CUDA est-elle gratuite ?** **A :** Obtenir le logiciel CUDA de NVIDIA a toujours été gratuit, et les voies actuelles restent disponibles avec les nouvelles options de redistribution.

Références

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