Предупреждение с CUDF / Python: «Предупреждение пользователя: графический процессор NVIDIA не обнаружен» - PullRequest
Новая
       163

Предупреждение с CUDF / Python: «Предупреждение пользователя: графический процессор NVIDIA не обнаружен»

0 голосов
/ 13 июля 2020

У меня проблемы с запуском кода с модулями cudf и dask_cudf в python. Я работаю над Jupyter Labs через Anaconda. Мне удалось правильно установить драйвер nvidia-gpu, cudf (через rapidsai) и cuda. Только когда я go для импорта cudf в python с использованием import cudf, я получаю сообщение об ошибке: "home/lib/python3.7/site-packages/cudf/utils/gpu_utils.py:120: UserWarning: No NVIDIA GPU detected. Warnings.warn("No NVIDIA GPU detected")

Моя среда:

  • Linux: RHEL8
  • Python: 3.7.7
  • Cuda: 10.2
  • Драйвер Nvidia: 390,138
  • CUDF / Dask_CUDF: 0,13 через rapidsai

Я пытаюсь загружать и обрабатывать наборы данных с данными от сотен тысяч до миллионов элементов, поэтому мне действительно нужна утилита cudf / dask_cudf, чтобы максимизировать мое время.

Когда я запускаю nvidia-smi в терминале все нормально и включен режим сохранения. Я искал по всему inte rnet решение, в котором не было замечательных идей. Любая помощь будет принята с благодарностью.

1 Ответ

2 голосов
/ 14 июля 2020

Судя по разговорам, которые вы ведете с Робертом, кажется, что архитектура вашего графического процессора на несколько поколений отличается от того, с чем будет работать RAPIDS. Спасибо, Роберт, за то, что поработал с Мэгг ie, чтобы разобраться в этом!

Я бы не стал заставлять RAPIDS работать с Kepler, когда есть так много альтернативных способов предоставления графического процессора - даже бесплатные варианты для пробных целей !

Если вы все еще хотите попробовать RAPIDS и вам нужен только один графический процессор, просмотрите наши записные книжки Google Colab и настройте скрипт OR app.blazing sql .com . Они являются общими или дополнительными экземплярами, при этом Colab позволяет вам больше настраивать ваше рабочее пространство, если вам нужно установить больше пакетов, и обеспечивает самое быстрое время «подготовки к работе».

Если вы чувствуете, что вам нужно больше, чем один графический процессор, вы переходите в платную область и можете предоставить его любому крупному поставщику облачных услуг, установить версию RHEL по вашему выбору (хотя мы официально поддерживаем только RHEL 7).

Это вам помогает?

...