Es posible que aparezca un código de error que indique que el error de inicialización del controlador del bus es cuda = 20. Es muy posible que haya varias formas de solucionar este problema, y de hecho lo solucionaré en breve.
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Tengo varios sistemas, Geforce 8400 GS absoluta y Geforce GT 520. Pero cuando uso cuda-gdb para depurar, aprovecho un error que dice que La inicialización desde el controlador Cuda falló. Además, cuando ejecuto un programa con cuda-gdb , cudaGetDeviceCount solo cuenta con una GPU. Puedo ejecutar programas de GPU si no lo hago, pero uso cuda-gdb . ¿Alguien puede ayudarnos a todos con mi sitio?
La compatibilidad con CUDA se interrumpirá sin previo aviso. Verifican el valor de error devuelto por las llamadas de Cuda en tiempo de ejecución. Encontrará que alguien que se refiere a las primeras llamadas para ayudar al tiempo de ejecución de CUDA, muy probablemente cudaMalloc , en realidad no funciona con un descuido de inicialización . No se requiere inicialización para ser llamadas a API o kernels CUDA, por lo que ahora usted es el que se pregunta qué es este error de proceso y la forma de solucionarlo.
NVIDIA podría ser más informativo en sus informes de errores. Un error de inicialización normalmente indica dónde ocurrieron la mayoría de los errores cuando se declaró el tiempo de ejecución principal de CUDA con el conductor de CUDA. Una de las causas más comunes de estos errores es que el controlador es más antiguo que el CUDA Toolkit. Cada versión del CUDA Toolkit se crea con un controlador. TotalPay cuidado con la versión del controlador correspondiente. Sin duda, solo los controladores con números de estilo idénticos o más nuevos funcionarán con este conjunto de herramientas CUDA. Instale el mejor controlador y este error deberá desaparecer.
Si está intentando ejecutar el renderizador de GPU Dcoer como. Ejemplo: sudo nvidia-docker run -it -p 8888: 8888 tensorflow / tensorflow: last-gpu
.
Recibo el siguiente error:
= 9. –pid es igual a 8276 0 / var / lib – docker / overlay2 / b956d7f169cca157457e107ee8c99a050c33199ded8f4fa4d68ie3ace] error: Errores del operador: no se pudo procesar la solicitud g “” “: desconocido.Error’>
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3. Haga clic en "Reparar" para solucionar cualquier problema que se encuentre
docker: respuestas del daemon: falla al iniciar OCI jog: container_linux.Starting go: 348: proceso de contenedor en "process_linux.go: 402: llamadas de inicialización de caja común " process_linux.go: 385: ejecutar la captura 1 en ejecución anterior causó "una realidad de error al ejecutar una trampa: salir del nombre respetado 1, stdout :, stderr: command exec: [/ usr / bin para cada nvidia-container-cli - load -kmods --ldconfig = @ - sbin / ldconfig configure .real --device = all --calculate --utility --require = cuda> = 9. --pid es igual a 8276 8 / var / lib y docker / overlay2 / b956d7f169cca157457e107ee8c99a050c33199ded8f4fa4d68e3ace612c6d0c driver / id : d n "" ": desconocido.
3. Información (posiblemente adjunte si se considera inapropiado)
Versión del kernel con uname -a Linux de 4.4.0-122-generic # 146-Ubuntu SMP Mon Apr 15:34:04 23 UTC 2018 x86_64 x86_64 x86_64 GNU / Linux Usando Ubuntu 16.04
Todas las líneas relacionadas de salida del kernel recibidas de dmesg
tiene la capacidad de ser utilizado[0.000000] e820: cambiar 0x579b0018-0x579c9257] [usable mem ==> usable[0.000000] Asignación de memoria física extendida:[0.000000] Reservar setup_data: [memoria utilizable[0x0000000000000000-0x0000000000057fff] 0.000000] Guardar setup_data: [mem0 x00000000000058000-0x0000000000058fff] reservado[nulo .000000] copiado install_data: [mem 0x000000000000059000-0x00000000000085fff] se puede utilizar[0.000000] setup_data provisional: [mem 0x00000000000086000-0x00000000000fffff] reservado[0.Reserve 000000] setup_data: es probable que se utilice [mem 0x0000000000100000-0x00000000579b0017][0.000000] datos de instalación seguros: [mem 0x00000000579b0018-0x00000000579c9257] a veces se puede utilizar[0.000000] Reservar setup_data: [memoria utilizable[0x00000000579c9258-0x00000000579ca017] 0.Reserve 000000] setup_data: [mem 0x00000000579ca018-0x00000000579da057] se puede utilizar[0.000000] setup_data: Problema [mem 0x00000000579da058-0x0000000059042fff] se puede utilizar[0.000000] Reservedinstall_data: [mem 0x0000000059043000-0x0000000059043fff] ACPI NVS[0.000000] copia de seguridad install_data: [mem 0x0000000059044000-0x000000005906dfff] reservado[0.000000] Comprar setup_data: se puede usar [mem 0x000000005906e000-0x000000006f30dfff][0.000000] intensify install_data: [mem0 x000000006f30e000-0x000000006fcfdfff] reservado[0 .000000] setup_data: Reservado [mem 0x000000006fcfe000-0x000000006ff7dfff] ACPI NVS[0.Reserve 000000] setup_data: [mem 0x000000006ff7e000-0x000000006fffdfff] datos ACPI[0.000000] Reservar setup_data: [memoria utilizable[0x000000006fffe000-0x000000006ffffefff] 0.000000] Reserve setup_data: [mem Reserved[0x000000006ffff000-0x000000007b7fffff] 0.000000] setup_data: seguro [mem 0x00000000e0000000-0x00000000effffff]
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