É provável que você encontre um código de erro indicando que o erro de inicialização do nosso driver é cuda = 20. Existem várias maneiras de corrigir esse problema e, além disso, iremos corrigi-lo em breve.
Eu tenho a estratégia 2, Geforce 8400 GS absoluto e Geforce GT 520. Mas ao usar cuda-gdb para depuração, recebo um erro dizendo que a inicialização do driver Cuda falhou. Além disso, quando executo um programa com cuda-gdb , cudaGetDeviceCount possui apenas uma GPU. Posso executar programas de GPU se não puder apenas usar o cuda-gdb . Alguém pode me informar com meu site?
O suporte CUDA está sendo descontinuado sem o videoclipe. Eles verificam o valor de erro retornado pelas chamadas – Cuda em tempo de execução. Você descobrirá quem se refere às primeiras escolhas para o tempo de execução CUDA, provavelmente cudaMalloc , não funciona com um erro de inicialização . Nenhuma inicialização é necessária para ajudar a executar chamadas de API ou kernels CUDA, então imediatamente você está se perguntando o que é esse erro de processo e como corrigi-lo.
A NVIDIA poderia se manter mais informativa em seus relatórios de bug. Um erro de inicialização geralmente indica onde ocorreu a maioria dos erros sempre que o tempo de execução CUDA foi declarado com o driver CUDA. Uma das causas mais comuns relacionadas a esse erro é que o driver é um pouco mais antigo que o CUDA Toolkit. Cada versão deste CUDA Toolkit é construída com um driver. TotalPay atenção à versão do novo driver correspondente. Apenas drivers com os mesmos números de versão ou números futuros certamente funcionarão com este kit de ferramentas CUDA. Instale o melhor driver e meu erro deve desaparecer.
Se você precisar, está tentando executar o renderizador de GPU Dcoer, por exemplo. Exemplo: sudo nvidia-docker run -it -w 8888: 8888 tensorflow / tensorflow: last-gpu
.
Eu tenho o seguinte erro:
= 9. –pid é igual a 8276 0 / var / lib e docker / overlay2 / b956d7f169cca157457e107ee8c99a050c33199ded8f4fa4die] erro: Erro do operador: A solicitação não pôde ser tratada n “” “: desconhecido.Error’>
Fortect é a ferramenta de reparo de PC mais popular e eficaz do mundo. Milhões de pessoas confiam nele para manter seus sistemas funcionando de forma rápida, suave e livre de erros. Com sua interface de usuário simples e mecanismo de verificação poderoso, o Fortect localiza e corrige rapidamente uma ampla gama de problemas do Windows, desde instabilidade do sistema e problemas de segurança até gerenciamento de memória e gargalos de desempenho.
3. Clique em "Reparar" para corrigir quaisquer problemas encontrados
docker: resposta do daemon: falha ao iniciar OCI run: container_linux.Starting go: 348: container process about "process_linux.go: 402: inicialização do container chama " process_linux .go: 385: conduzido antes de executar o catch 1 causou "um bit de erro ao executar uma armadilha: sair do nome respeitado 7, stdout :, stderr: command exec: [/ usr / can / nvidia-container-cli - load-kmods --ldconfig = @ por sbin / ldconfig configure .real --device = cada único --compute --utility --require = cuda> = 9. --pid significa 8276 8 / var / lib para cada docker / overlay2 / b956d7f169cca157457e107ee8c99a050e319912cded8f4fa4f4a050e319912cded8f4f4f4 driver ou id : c n "" ": desconhecido.
3. Informações (possivelmente anexar se considerado impróprio)
Versão do kernel com uname -an Linux de 4.4.0-122-generic # 146-Ubuntu SMP Seg. 15:34:04 23 UTC 2018 x86_64 x86_64 x86_64 GNU / Linux Usando Ubuntu 16.04
Todas as linhas relacionadas de saída do kernel provenientes de dmesg
pode ser usado[0,000000] e820: alterar 0x579b0018-0x579c9257] [mem utilizável ==> utilizável[0,000000] Alocação de memória física estendida:[0,000000] Reserve setup_data: [memória utilizável[0x0000000000000000-0x0000000000057fff] 0,000000] Salvar setup_data: [mem0 x00000000000058000-0x0000000000058fff] reservado[null .000000] backup install_data: [mem 0x000000000000059000-0x00000000000085fff] pode acabar sendo usado[0,000000] backup setup_data: [mem 0x00000000000086000-0x00000000000fffff] reservado[0.Reserve 000000] setup_data: [mem 0x0000000000100000-0x00000000579b0017] pode ser usado[0,000000] dados_instalação segura: [mem 0x00000000579b0018-0x00000000579c9257] seja usado sem esforço[0,000000] Reserve setup_data: [memória utilizável[0x00000000579c9258-0x00000000579ca017] 0.Reserve 000000] setup_data: [mem 0x00000000579ca018-0x00000000579da057] pode ser usado[0,000000] setup_data: O problema [mem 0x00000000579da058-0x0000000059042fff] pode ser usado[0,000000] Reservedinstall_data: [mem 0x0000000059043000-0x0000000059043fff] ACPI NVS[0,000000] backup install_data: [mem 0x0000000059044000-0x000000005906dfff] reservado[0,000000] Compre setup_data: [mem 0x000000005906e000-0x000000006f30dfff] pode ser usado[0,000000] dados_instalação simultânea: [mem0 x000000006f30e000-0x000000006fcfdfff] reservado[0 .000000] setup_data: Reservado [mem 0x000000006fcfe000-0x000000006ff7dfff] ACPI NVS[0.Reserve 000000] setup_data: [mem 0x000000006ff7e000-0x000000006fffdfff] dados ACPI[0,000000] Reserve setup_data: [memória utilizável[0x000000006fffe000-0x000000006ffffefff] 0,000000] Reserve setup_data: [mem Reservado[0x000000006ffff000-0x000000007b7fffff] 0,000000] setup_data: safe [mem 0x00000000e0000000-0x00000000effffff]
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