Неизвестная ошибка времени выполнения CUDA, возможно проблема с драйвером?CUDA не может видеть мой GPU - PullRequest
Новая
       17

Неизвестная ошибка времени выполнения CUDA, возможно проблема с драйвером?CUDA не может видеть мой GPU

0 голосов
/ 27 мая 2019

На данный момент мой код очень прост: 

import torch 
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
torch.cuda.current_device()

    ---------------------------------------------------------------------------
RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
<ipython-input-20-3380d2c12118> in <module>
----> 1 torch.cuda.current_device()

~/.conda/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/torch/cuda/__init__.py in current_device()
    349 def current_device():
    350     r"""Returns the index of a currently selected device."""
--> 351     _lazy_init()
    352     return torch._C._cuda_getDevice()
    353 

~/.conda/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/torch/cuda/__init__.py in _lazy_init()
    161             "Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. " + msg)
    162     _check_driver()
--> 163     torch._C._cuda_init()
    164     _cudart = _load_cudart()
    165     _cudart.cudaGetErrorName.restype = ctypes.c_char_p

RuntimeError: cuda runtime error (30) : unknown error at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1556653099582/work/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:51

Глядя в интернет, похоже, это проблема с версией, но я клянусь, я перепробовал все комбинации драйверов из CUDA 10.0, 10.1, tenenflow-GPU 13, 12 и т. д. и, кажется, ничего не работает.

Драйвер NVIDIA: nvidia-smi: 

    +-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 430.14       Driver Version: 430.14       CUDA Version: 10.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce 930MX       Off  | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   36C    P8    N/A /  N/A |    139MiB /  2004MiB |      4%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0       986      G   /usr/lib/xorg/Xorg                            64MiB |
|    0      1242      G   /usr/bin/gnome-shell                          72MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

CUDA VERSION nvcc --version: 

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
Built on Sat_Aug_25_21:08:01_CDT_2018
Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130

Версия tenorflow-GPU: pip list | grep tensorflow: 

tensorflow                         1.13.1   
tensorflow-estimator               1.13.0

версия pytorch pip list | grep torch

pytorch-pretrained-bert            0.6.2    
torch                              1.1.0    
torchvision                        0.3.0

Может кто-нибудь увидеть проблему совместимости и объяснить, почему и как я могу ее исправить?

1 Ответ

1 голос
/ 28 мая 2019

Вы тестировали установку cuda? Если нет, вы можете использовать (что займет некоторое время): 

 $ cd ~/NVIDIA_CUDA-10.0_Samples
 $ make

А потом: 

$ cd ~/NVIDIA_CUDA-10.0_Samples/bin/x86_64/linux/release
$./deviceQuery

Вы должны получить "Тест пройден!" как результат.

Источник

...