Cupy получает ошибку в multithread.pool, если графический процессор уже используется - PullRequest
Новая
       30

Cupy получает ошибку в multithread.pool, если графический процессор уже используется

0 голосов
/ 21 февраля 2019

Я пытался использовать cupy в двух частях моей программы, одна из которых была распараллелена с пулом.Мне удалось воспроизвести его на простом примере: 

import cupy
import numpy as np
from multiprocessing import pool


def f(x):
    return cupy.asnumpy(2*cupy.array(x))



input = np.array([1,2,3,4])
print(cupy.asnumpy(cupy.array(input)))


print(np.array(list(map(f, input))))

p = pool.Pool(4)
output = p.map(f, input)
p.close()
p.join()
print(output)

Вывод следующий: 

[1 2 3 4]
[2 4 6 8]
Exception in thread Thread-3:
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/lib/python3.6/threading.py", line 916, in _bootstrap_inner
    self.run()
  File "/usr/lib/python3.6/threading.py", line 864, in run
    self._target(*self._args, **self._kwargs)
  File "/usr/lib/python3.6/multiprocessing/pool.py", line 489, in _handle_results
    task = get()
  File "/usr/lib/python3.6/multiprocessing/connection.py", line 251, in recv
    return _ForkingPickler.loads(buf.getbuffer())
  File "cupy/cuda/runtime.pyx", line 126, in cupy.cuda.runtime.CUDARuntimeError.__init__
TypeError: an integer is required

также код зависает и не завершается, но я думаю, что он не связанto cupy.

А мой конфиг такой: 

CuPy Version          : 5.2.0
CUDA Root             : /usr/local/cuda-10.0
CUDA Build Version    : 10000
CUDA Driver Version   : 10000
CUDA Runtime Version  : 10000
cuDNN Build Version   : 7301
cuDNN Version         : 7301
NCCL Build Version    : 2307

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 26 февраля 2019

Эта проблема не относится к CuPy.Из-за ограничений CUDA процессы не могут быть разветвлены после инициализации CUDA.

Вам необходимо использовать multiprocessing.set_start_method('spawn') (или forkserver) или избегать инициализации CUDA (т. Е. Не использовать API CuPy, кроме * 1005).*) пока вы не разветвите дочерние процессы.

0 голосов
/ 21 февраля 2019

Когда я раньше пытался использовать многопроцессорность с cupy, мне нужно было использовать контекст spawn. 

ctx = multiprocessing.get_context('spawn')
pool = ctx.Pool(4)

Я не знаю, что это решает вашу проблему, но вы можете попробовать?

...