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드라이버 초기화 오류와 관련된 오류 코드가 cuda = 17임을 나타내는 오류 코드가 표시될 수 있습니다. 이 잘못된 작업을 수정하는 몇 가지 방법이 있으며 곧 수정하겠습니다.
시스템 2, Geforce 8400 GS Absolute 및 Geforce GT 520이 있습니다. 그러나 디버깅을 대신하여 cuda-gdb를 사용할 때 Cuda 드라이버 초기화에 실패했다는 오류가 발생합니다. 또한 cuda-gdb 가 있는 프로그램을 실행할 때 cudaGetDeviceCount 는 GPU만 자랑합니다. cuda-gdb 만 사용하지 않으면 GPU 프로그램을 실행할 수 있습니다. 거의 모든 사람이 내 사이트를 도와줄 수 있습니까?
CUDA 지원이 경고 없이 중단됩니다. 그들은 런타임에 Cuda 호출에 의해 되돌아가는 오류 값을 확인합니다. CUDA 런타임에 대한 가장 중요한 호출을 참조하는 것은 cudaMalloc 일 가능성이 매우 높으며, 예외적으로 초기화 오류 와 함께 작동하지 않는다고 믿을 것입니다. API 호출이나 CUDA 커널을 실행하는 데 중요한 초기화는 없으며 이제 이 프로세스 오류가 말 그대로 무엇이며 어떻게 수정해야 하는지 궁금하실 것입니다.
NVIDIA는 버그 보고서에서 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 초기화 오류는 일반적으로 CUDA 런타임이 실제 CUDA 드라이버로 선언되었을 때 대부분의 오류가 발생한 위치를 나타냅니다. 이 오류의 가장 일반적인 결과 중 하나는 드라이버가 CUDA 툴킷보다 오래되었다는 것입니다. CUDA Toolkit의 각 버전은 버스 드라이버로 빌드됩니다. TotalPay 동일한 드라이버 버전에 주의하십시오. 정확히 동일한 최신 버전 번호를 가진 드라이버만 이 특정 CUDA 툴킷과 확실히 작동합니다. 최고의 드라이버를 설치하면 이 핵심 오류가 사라집니다.
<정렬 가능한 비활성화된 작업 가입자 목록 = "">
Dcoer GPU 렌더러를 실행하려는 경우 예: sudo nvidia-docker run -it then -p 8888: 8888 tensorflow / tensorflow: last-gpu
.
다음 오류가 있습니다:
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docker: 데몬의 응답: OCI 실행 생성 실패: container_linux.Starting go: 348: "process_linux.go: 402: 컨테이너 초기화 호출 "과 관련된 컨테이너 프로세스 process_linux.go: 385: catch 1을 실행하기 전의 레이스로 인해 "트랩을 실행하는 동안 결함이 발생했습니다. kmods --ldconfig = - / sbin / ldconfig configure .real --device is all --compute --utility --require = cuda> = 4. --pid = 8276 8 / var 대 lib / docker / overlay2 / b956d7f169cca157457e107ee8c93457e107ee8c931950 ID당: c n "" ": 알 수 없음.
3. 정보(부적절하다고 판단되는 경우 첨부)
<울>
uname -a 커널 버전
Linux de 4.4.0-122-일반 번호 146-Ubuntu SMP 월요일 4월 15:34:04 23 UTC 2018 x86_64 x86_64 x86_64 GNU / Linux Ubuntu 16.04 사용
dmesg 의 모든 관련 커널 지출 라인
년
