util_check_cuda

Script di Utility: Verifica Disponibilità CUDA (util_check_cuda.py)

1. Scopo

Questo script è un semplice ma fondamentale health check per l’ambiente di sviluppo e di esecuzione di FIRE. Il suo unico scopo è verificare se la libreria PyTorch è in grado di rilevare correttamente e comunicare con una GPU NVIDIA tramite l’interfaccia CUDA.

Eseguendolo, si ottiene una risposta immediata alla domanda: “L’accelerazione GPU è attiva per i modelli di Machine Learning?“.

2. Quando si Deve Usare Questo Script?

Questo script è utile in diversi scenari:

• Setup Iniziale: Dopo aver installato PyTorch, per confermare che l’installazione specifica per CUDA sia andata a buon fine.
• Debug di Performance: Se le operazioni di forecasting (come TimesFM) risultano inaspettatamente lente, questo script è il primo passo per verificare che l’applicazione stia effettivamente usando la GPU e non sia ripiegata sulla CPU.
• Verifica dell’Ambiente: Prima di lanciare lunghi processi di benchmark o backtesting che si affidano alla GPU.

3. Come si Lancia

Prerequisiti:

• Ambiente virtuale del progetto attivo.
• torch installato.

Comando: Assicurati di essere nella directory principale del progetto ed esegui:

python scripts/utils/util_check_cuda.py

4. Interpretazione dell’Output

L’output è diretto e inequivocabile:

• Se la GPU è configurata correttamente, vedrai:

  codeCode

  Successo! CUDA è disponibile nell'ambiente di FIRE.
  GPU Rilevata: NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER
  

• Se la GPU non è rilevata o i driver non sono corretti, vedrai:

  codeCode

  ATTENZIONE: CUDA non disponibile. L'esecuzione sarà su CPU.
  

  Questo indica un problema di configurazione da risolvere (installazione di PyTorch, driver NVIDIA, etc.).

codeCode