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CUDA issue on the Compute Instance

Offen
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Bewertung

Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Anfängerfreundlichkeit
25/100
Issue-Typ
Bug
Klarheit
Muss geklärt werden
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
python, pytorch
Bereich
cloud, infrastructure, machine-learning

Rechercherichtung

Beginne damit, python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" auf der Compute Instance auszuführen und das Ergebnis mit den funktionierenden Computer Cluster VMs zu vergleichen. Überprüfe die gemeldeten Ausgaben von nvidia-smi, nvcc --version und den CUDA-Initialisierungsfehler und verifiziere anschließend, dass PyTorch die A100-GPUs erkennt und dass der NCCL-Test kompiliert wird und läuft.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

PyTorch cannot detect GPUs on the Compute Instance with NVIDIA A100 GPUs. nvidia-smi and nvcc --version can return the installed CUDA version and CUDA toolkit versions. But PyTorch returns the following:

# python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/torch/cuda/__init__.py:80: UserWarning: CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some cuda functions before calling NumCudaDevices() that might have already set an error? Error 802: system not yet initialized (Triggered internally at  /opt/pytorch/pytorch/c10/cuda/CUDAFunctions.cpp:112.)
  return torch._C._cuda_getDeviceCount() > 0
False

I tried to pull PyTorch container from Nvidia NGC, AML base images, or compile PyTorch using pip/conda with GPU support. All have the same CUDA issue. I also cannot compile NCCL test on the Compute Instance with GPUs.

However, everything works fine on the Computer Cluster VMs. NCCL compiles/runs file and PyTorch has no issue with CUDA. I suspect CUDA is installed but not configured correctly on the Compute Instance VMs.

Vorherrschende Sprache
Jupyter Notebook
Sterne
4.4k
Forks
2.6k
Keine gemergten PRs in 30 T.

Entwicklungsumgebung

Dieses Projekt bietet weder Dev-Container noch Dockerfile noch Beitragsleitfaden – die Einrichtung liegt bei Ihnen. Beginnen Sie mit der README; die allgemeinen Schritte stehen in unserem Leitfaden für den ersten Beitrag.

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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