CUDA issue on the Compute Instance
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 25/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- python, pytorch
- Lĩnh vực
- cloud, infrastructure, machine-learning
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu bằng cách tái hiện python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" trên Compute Instance và so sánh với các Computer Cluster VMs đang hoạt động. Kiểm tra kết quả được báo cáo của nvidia-smi, nvcc --version và lỗi khởi tạo CUDA, sau đó xác minh rằng PyTorch phát hiện các GPU A100 và bài kiểm tra NCCL biên dịch và chạy được.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
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.
- Ngôn ngữ chính
- Jupyter Notebook
- Star
- 4.4k
- Fork
- 2.6k
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Hướng dẫn đóng góp
Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của Azure/MachineLearningNotebooks
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
Azure/MachineLearningNotebooks#1975 · 1 bình luận ·
-
duplicates Đang mở
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
Azure/MachineLearningNotebooks#1960 ·
-
machine Đang mở
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 10/100
Azure/MachineLearningNotebooks#1987 ·
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
Azure/MachineLearningNotebooks#1985 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
Azure/MachineLearningNotebooks#1981 · 1 reaction ·
Tất cả issue của Azure/MachineLearningNotebooks
Issue tương tự
-
enhancement
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
palladius/rails8-app-on-gcp#141 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 85/100
-
documentation improve or update documentation priority/low triage
Độ khó 2/5 Nửa ngày Mức phù hợp với người mới 86/100
warpdotdev/docs#782 · 1 bình luận ·
-
customer-reported question
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 80/100
Azure/awesome-azd#1017 ·