[BUG] conda-notebook-tests: mPDLP tutorial needs 4 GPUs but the job runs on one
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
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- #2140 di @ramakrishnap-nv — chiusa senza merge
Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- jupyter-notebook, python
- Ambito
- ci-cd, testing-qa
Direzione di ricerca
Start with the failing job in conda-notebook-tests and the notebook multi_GPU_PDLP_example/mPDLP_tutorial.ipynb, where run_cuopt("afiro.mps", num_gpus=4) is called. First confirm that exit code 255 comes from cuopt_cli rejecting more GPUs than are visible, then pick one of the two options. Done means the nightly job passes on a single-GPU runner. The fix choice is still open, so ask in the thread before starting.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Summary
conda-notebook-tests fails every nightly: multi_GPU_PDLP_example/mPDLP_tutorial.ipynb runs cuopt_cli with 4 GPUs (run_cuopt("afiro.mps", num_gpus=4)) and the job runs on a single-GPU L4 runner. The CLI exits 255 and the notebook raises RuntimeError: No solver Time in cuopt_cli output (exit code 255).
Evidence
Nightly run 38520012990, job conda-notebook-tests / build (115707333676). conda-notebook-tests also failed in every nightly from 09-27 to 10-14; I only read the log of the 10-14 run.
I have not yet confirmed the exit code 255 is the CLI rejecting more GPUs than exist (my reading), so that is the first thing to check.
Options
- Make the notebook adapt to the number of visible GPUs (and say so in the text), or
- Exclude the multi-GPU notebook from the single-GPU notebook job and run it in a multi-GPU job if one exists.
- Lingua principale
- Cuda
- Stelle
- 1.1k
- Fork
- 249
- Merge medio
- 1g 11h
- PR unite (30g)
- 123
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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