Вы можете увидеть код ошибки, указывающий, что ошибка инициализации владельца – cuda = 20. Обычно есть несколько способов решить эту проблему, и все исправят ее в ближайшее время.
У меня есть только система, Geforce 8400 GS absolute и Geforce GT 520. Но при использовании cuda-gdb для отладки я выхожу с ошибкой, говоря, что инициализация из драйвера Cuda не удалась. Кроме того, в ту минуту, когда я запускаю программу с cuda-gdb , cudaGetDeviceCount может иметь только один графический процессор. Я могу запускать программы на GPU, если только использую cuda-gdb . Может ли кто-нибудь помочь только мне с моим сайтом?
Поддержка CUDA прекращается без предупреждения. Они проверяют значение ошибки, возвращаемое вызовами Cuda во время выполнения. Вы обнаружите, что что-то вроде того, что относится к вашим первым вызовам среды выполнения CUDA, скорее всего, cudaMalloc , на самом деле не работает из-за очень проблемы инициализации . Для перемещения вызовов API или ядер CUDA не требуется инициализация, поэтому теперь возникает вопрос, что это за ошибка процесса и советы по ее устранению.
NVIDIA могла бы быть более информативной в своих отчетах об ошибках. Ошибка инициализации чаще всего указывает, где произошло большинство ошибок, когда некоторая среда выполнения CUDA была объявлена с байкером CUDA. Одна из наиболее частых причин такой ошибки – это устаревший драйвер из CUDA Toolkit. Каждая версия CUDA Toolkit построена с драйвером. Наблюдение TotalPay за версией соответствующего драйвера. Только драйверы с точно такими же или более новыми разными номерами, безусловно, будут работать с этим набором инструментов CUDA. Установите лучший драйвер, и эта ошибка всегда должна исчезать.
<Сортируемые деактивированные списки задач равны "">
Если вы в конечном итоге пытаетесь запустить средство визуализации Dcoer GPU, например. Пример: sudo nvidia-docker run -it -p 8888: 8888 tensorflow / tensorflow: last-gpu
.
У меня есть следующая ошибка:
= 9. –pid означает 8276 0 / var / lib – docker / overlay2 / b956d7f169cca157457e107ee8c99a050c33199ded8f4fa4d68ie3ace error: ошибка оператора выбор: запрос не может быть обработан n “” “: unknown.Error’>
Fortect — самый популярный и эффективный в мире инструмент для ремонта ПК. Миллионы людей доверяют ему обеспечение быстрой, бесперебойной и безошибочной работы своих систем. Благодаря простому пользовательскому интерфейсу и мощному механизму сканирования Fortect быстро находит и устраняет широкий спектр проблем Windows — от нестабильности системы и проблем с безопасностью до проблем с управлением памятью и производительностью.
1. Загрузите Fortect и установите его на свой компьютер.
2. Запустите программу и нажмите "Сканировать"
3. Нажмите "Восстановить", чтобы устранить обнаруженные проблемы.
docker: призыв к действию от демона: сбой при запуске OCI own: container_linux.Starting go: 348: процесс контейнера в "process_linux.go: 402: вызовы инициализации фляги " "process_linux.go: 385: выполнить до того, как запущенный catch 1 вызвал " ошибку при выполнении ловушки: выход из уважаемого имени 1, stdout :, stderr: command exec: [/ usr / bin - nvidia-container- cli - load-kmods --ldconfig = @ - sbin / ldconfig configure .real --device = all --figure out --utility --require = cuda> = 9. --pid равно 8276 8 / var / lib - docker / overlay2 / b956d7f169cca157457e107ee8c99a050c33199ded8f4fa4d68e3ace612c6d0c driver / id : g n "" ": unknown.
3. Информация (возможно, прикрепите, если сочтете несоответствующим)
Версия ядра с 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 Использование Ubuntu 16.04
Все связанные строки вывода ядра от dmesg
можно использовать[0.000000] e820: изменить 0x579b0018-0x579c9257] [usable mem ==> usable[0.000000] Расширенное выделение физической памяти:[0.000000] Зарезервировать setup_data: [полезная память[0x0000000000000000-0x0000000000057fff] 0.000000] Сохранить setup_data: [mem0 x00000000000058000-0x0000000000058fff] зарезервировано[null .000000] clone install_data: [mem 0x000000000000059000-0x00000000000085fff] можно использовать[0.000000] резервные данные setup_data: [mem 0x00000000000086000-0x00000000000fffff] зарезервировано[0.Reserve 000000] setup_data: [mem 0x0000000000100000-0x00000000579b0017] вполне можно использоватьСледует использовать [0,000000] безопасные установочные_данные: [mem 0x00000000579b0018-0x00000000579c9257][0.000000] Зарезервировать setup_data: [полезная память[0x00000000579c9258-0x00000000579ca017] 0.Reserve 000000] setup_data: [mem 0x00000000579ca018-0x00000000579da057] можно использовать[0.000000] setup_data: Проблема [mem 0x00000000579da058-0x0000000059042fff] может быть использована[0.000000] Зарезервированные данные_установки: [mem 0x0000000059043000-0x0000000059043fff] ACPI NVS[0.000000] резервные данные_установки: [mem 0x0000000059044000-0x000000005906dfff] зарезервировано[0.000000] Купить setup_data: [mem 0x000000005906e000-0x000000006f30dfff] можно использовать[0.000000] назад install_data: [mem0 x000000006f30e000-0x000000006fcfdfff] зарезервировано[0 .000000] setup_data: Зарезервировано [mem 0x000000006fcfe000-0x000000006ff7dfff] ACPI NVS[0.Reserve 000000] setup_data: [mem 0x000000006ff7e000-0x000000006fffdfff] Данные ACPI[0.000000] Зарезервировать setup_data: [полезная память[0x000000006fffe000-0x000000006ffffefff] 0.000000] Зарезервировать setup_data: [mem Зарезервировано[0x000000006ffff000-0x000000007b7fffff] 0.000000] setup_data: safe [mem 0x00000000e0000000-0x00000000effffff]
Повысьте производительность вашего компьютера с помощью этой простой загрузки. г.
г.
