python-3.x - tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:328] 调用 cuInit 失败:CUDA_ERROR_UNKNOWN:未知错误
问题描述
我正在尝试将 GPU 与 Tensorflow 一起使用。我的 Tensorflow 版本是2.4.1
,我使用的是 Cuda 版本 11.2。这是 的输出nvidia-smi
。
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 460.39 Driver Version: 460.39 CUDA Version: 11.2 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 GeForce MX110 Off | 00000000:01:00.0 Off | N/A |
| N/A 52C P0 N/A / N/A | 254MiB / 2004MiB | 8% Default |
| | | N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=============================================================================|
| 0 N/A N/A 1151 G /usr/lib/xorg/Xorg 37MiB |
| 0 N/A N/A 1654 G /usr/lib/xorg/Xorg 136MiB |
| 0 N/A N/A 1830 G /usr/bin/gnome-shell 68MiB |
| 0 N/A N/A 5443 G /usr/lib/firefox/firefox 0MiB |
| 0 N/A N/A 5659 G /usr/lib/firefox/firefox 0MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
我面临一个奇怪的问题。以前,当我试图列出所有使用tf.config.list_physical_devices()
它的物理设备时,只能识别一个 cpu 和一个 gpu。之后我尝试在 GPU 上进行简单的矩阵乘法。它因这个错误而失败:(failed to synchronize cuda stream CUDA_LAUNCH_ERROR
错误代码是这样的,我忘了记下它)。但在那之后,当我再次从另一个终端尝试同样的事情时,它无法识别任何 GPU。这一次,列出物理设备会产生这样的结果:
>>> tf.config.list_physical_devices()
2021-04-11 18:56:47.504776: I tensorflow/compiler/jit/xla_cpu_device.cc:41] Not creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set
2021-04-11 18:56:47.507646: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library libcuda.so.1
2021-04-11 18:56:47.534189: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:328] failed call to cuInit: CUDA_ERROR_UNKNOWN: unknown error
2021-04-11 18:56:47.534233: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:169] retrieving CUDA diagnostic information for host: debadri-HP-Laptop-15g-dr0xxx
2021-04-11 18:56:47.534244: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:176] hostname: debadri-HP-Laptop-15g-dr0xxx
2021-04-11 18:56:47.534356: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:200] libcuda reported version is: 460.39.0
2021-04-11 18:56:47.534393: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:204] kernel reported version is: 460.39.0
2021-04-11 18:56:47.534404: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:310] kernel version seems to match DSO: 460.39.0
[PhysicalDevice(name='/physical_device:CPU:0', device_type='CPU')]
我的操作系统是 Ubuntu 20.04,Python 版本 3.8.5 和 Tensorflow ,如之前提到的 2.4.1 和 Cuda 版本 11.2。我按照这些说明安装了 cuda 。一项额外的信息;当我导入 tensorflow 时,它显示以下输出:
import tensorflow as tf
2021-04-11 18:56:07.716683: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library libcudart.so.11.0
我错过了什么?为什么即使之前识别过GPU,它也无法识别?
解决方案
tldr:在安装 Nvidia 驱动程序之前禁用安全启动。
我遇到了完全相同的错误,我花了很多时间试图弄清楚我是否错误地安装了 Tensorflow 相关的东西。经过数小时的问题解决后,我发现我的 NVIDIA 驱动程序出现了一些问题,因为我在设置 Ubuntu 20.4 时从未在 BIOS 中禁用安全启动。这是我的建议(我选择使用带有 Tensorflow 的 Docker,这样可以避免安装所有与 Cuda 相关的东西)——我希望它对你有用!
- 在 BIOS 中禁用安全启动
- 在 Ubuntu 20.4 上进行全新安装
- 根据nvidia-container-toolkit 的页面安装 Docker 。
curl https://get.docker.com | sh \
&& sudo systemctl --now enable docker
nvidia-container-toolkit
从同一页面安装。
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
&& curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \
&& curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker
- 测试以确保它正在使用
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
- 最后,使用带有 GPU 支持的 Docker 的 TensorFlow!
docker run --gpus all -u $(id -u):$(id -g) -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter jupyter notebook --ip=0.0.0.0
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