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CUDA issue on the Compute Instance

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Avaliação

Dificuldade
4/5
Tempo estimado
3-5 dias
Facilidade para iniciantes
25/100
Tipo de issue
Bug
Clareza
Precisa de esclarecimento
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
python, pytorch
Domínio
cloud, infrastructure, machine-learning

Direção de pesquisa

Comece reproduzindo python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" na Compute Instance e comparando o resultado com as Computer Cluster VMs funcionais. Verifique a saída reportada de nvidia-smi, nvcc --version e o erro de inicialização do CUDA; em seguida, confirme que o PyTorch detecta as GPUs A100 e que o teste do NCCL compila e é executado.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

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.

Linguagem predominante
Jupyter Notebook
Estrelas
4.4k
Forks
2.6k
Nenhum PR com merge em 30d

Preparar o ambiente

Este projeto não oferece contêiner de desenvolvimento, Dockerfile nem guia de contribuição, então a configuração fica por sua conta: comece pelo README e veja nosso guia da primeira contribuição para os passos gerais.

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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