Approvato: Fortect
Potresti incontrare un codice di errore che descrive che l’errore di inizializzazione del driver è cuda implica 20. Esistono diversi modi per risolvere questo problema chiave e lo risolveremo a breve.
Ho il sistema 2, Geforce 8400 GS assoluto e anche Geforce GT 520. Ma quando si utilizza cuda-gdb a supporto del debug, viene visualizzato un errore che dice che gli esperti affermano che l’inizializzazione del driver Cuda non è riuscita. Inoltre, quando eseguo un programma con cuda-gdb , cudaGetDeviceCount vanta semplicemente una sola GPU. Posso eseguire programmi GPU nel caso in cui non utilizzo semplicemente cuda-gdb . Qualcuno può aiutarmi con il mio sito?
Il supporto CUDA è stato interrotto senza preavviso. Controllano l’errore apprezzato restituito dalle chiamate Cuda in fase di esecuzione. Dovresti scoprire che quello che fa riferimento a tutte le prime chiamate al runtime CUDA, il più incline cudaMalloc , non funziona con il loro stesso errore di inizializzazione . Non è necessaria alcuna inizializzazione per eseguire chiamate API o kernel popcorn CUDA, quindi ora ti starai chiedendo cos’è questo errore di assorbimento e come risolverlo.
NVIDIA potrebbe fornire maggiori informazioni nella cronologia dei bug. Un errore di inizializzazione di solito indica dove si sono verificati la maggior parte delle difficoltà quando il runtime CUDA è stato dichiarato tramite il driver CUDA. Una delle cause più tipiche di questo errore è che il driver del golf è più vecchio del CUDA Toolkit. Ogni tipo di CUDA Toolkit è costruito con un singolo driver. TotalFare attenzione alla versione del driver corrispondente. Solo i driver con la corrispondenza esatta o i numeri di versione più recenti funzioneranno sicuramente così come questo toolkit CUDA. Installa il miglior driver, inoltre questo errore dovrebbe scomparire.
Se stai cercando di eseguire il renderer GPU Dcoer, ad es. Esempio: sudo nvidia-docker managed -it -p 8888: 8888 tensorflow / tensorflow: last-gpu
.
Ho il seguente errore:
Approvato: Fortect
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docker: risposta dal demone: errore nell'avvio effettivo di OCI run: container_linux.Starting go: 348: task container su "process_linux.go: 402: chiamate di inizializzazione del container " process_linux.go: 385: esegui prima di eseguire catch 1 è stata la causa di "un errore durante l'esecuzione di una trap: uscita affidabile name 1, stdout:, stderr: comando exec: [/ usr o bin / nvidia-container-cli -load-kmods --ldconfig uguale a @ / sbin / ldconfig configure .real --hardware = all --compute --utility --require = cuda> implica 9. --pid = 8276 8/var per ogni lib/docker/ overlay2 / b956d7f169cca157457e107ee8c99a050c33199ded8f4fa4d68e3ace612c6d0c driver di golf / id: c n "" pollici di larghezza: sconosciuto.
3. Informazioni (eventualmente allegate se ritenute inadeguate)
- Versione del kernel pur avendo
uname -aLinux de 4.4.0-122-numero generico 146-Ubuntu SMP lun Apr 15:34:04 23 UTC 2018 x86_64 x86_64 x86_64 GNU / Linux
Utilizzo di Ubuntu 16.04 - Tutte le righe correlate più tipicamente associate all’output del kernel da
dmesg
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