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CUDA issue on the Compute Instance

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python, pytorch
Ambito
cloud, infrastructure, machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia riproducendo python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" sulla Compute Instance e confrontalo con le Computer Cluster VMs funzionanti. Controlla l’output riportato di nvidia-smi, nvcc --version e l’errore di inizializzazione di CUDA, quindi verifica che PyTorch rilevi le GPU A100 e che il test NCCL venga compilato ed eseguito.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

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.

Lingua principale
Jupyter Notebook
Stelle
4.4k
Fork
2.6k
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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