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带有 CUDA 的 Pytorch 在 Ubuntu 上本地安装失败

2023-12-09

我正在尝试使用 CUDA 安装 PyTorch。 我按照中提到的说明（使用 conda 安装）进行操作https://pytorch.org/get-started/locally/

conda 安装 pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c 火炬

conda install 命令运行时不会出现任何错误：

康达名单显示以下内容：

# Name                    Version                   Build  Channel

cudatoolkit               11.3.1               h2bc3f7f_2
pytorch                   1.11.0          py3.9_cuda11.3_cudnn8.2.0_0    pytorch
pytorch-mutex             1.0                        cuda    pytorch
torch                     1.10.2                   pypi_0    pypi
torchaudio                0.11.0               py39_cu113    pytorch
torchvision               0.11.3                   pypi_0    pypi

但是当我检查 PyTorch 是否启用并访问 GPU 驱动程序和 CUDA 时

torch.cuda.is_available()

返回假。

在安装 Pytorch 之前，我检查并确认了中提到的先决条件

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#system-requirements https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#pre-installation-actions

这是我的 ubuntu 服务器详细信息：

环境:

  • 操作系统/内核：

Ubuntu 18.04.6 LTS（GNU/Linux 4.15.0-154-通用 x86_64）

表下脚注：表 1. CUDA 11.6 中的本机 Linux 发行版支持 提及

对于 x86-64 上的 Ubuntu LTS，服务器 LTS 内核（例如 4.15.x 18.04）在 CUDA 11.6 中受支持。

  • GCC

gcc (Ubuntu 7.5.0-3ubuntu1~18.04) 7.5.0

  • GLIBC

ldd（Ubuntu GLIBC 2.27-3ubuntu1.5）2.27

GPU

GeForce GTX 1080 Ti

内核头文件和开发包

$ uname -r
4.15.0-176-generic

据我了解，使用 CUDA 安装 conda pytorch 也会安装 CUDA 驱动程序。

我不知道我哪里出错了。 提前致谢。

EDIT:

$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Nov__3_21:07:56_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.1, V9.1.85

nvcc显示 CUDA 版本 9.1

whereas

$ nvidia-smi
Wed May 11 06:44:31 2022
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 410.104      Driver Version: 410.104      CUDA Version: 10.0     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 108...  Off  | 00000000:05:00.0 Off |                  N/A |
| 25%   40C    P8    11W / 250W |     18MiB / 11177MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  GeForce GTX 108...  Off  | 00000000:06:00.0 Off |                  N/A |
| 25%   40C    P8    11W / 250W |      2MiB / 11178MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   2  GeForce GTX 108...  Off  | 00000000:09:00.0 Off |                  N/A |
| 25%   35C    P8    11W / 250W |      2MiB / 11178MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0      4119      G   /usr/lib/xorg/Xorg                             9MiB |
|    0      4238      G   /usr/bin/gnome-shell                           6MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

nvidia-smi显示 CUDA 版本 10.0

https://varhowto.com/check-cuda-version/本文提到 nvcc 指的是 CUDA-toolkit，而nvidia-smi指 NVIDIA 驱动程序。

Q1：这是否表明在系统范围内有两种不同的 CUDA 安装？

Nvidia Cudatoolkit 与 Conda Cudatoolkit我在 conda 环境中安装的 CUDA 工具包（版本 11.3.1）与作为系统范围级别安装的工具包不同（由以下输出显示）nvcc and nvidia-smi).

Q2：根据上述 stackoverflow 线程的回答，它们可以是分开的。还是我本地安装cuda失败的原因？


我已经解决了这个问题。

免责声明: 我是 CUDA 的新手。 以下答案基于a）我在其他线程中读到的内容b）我基于这些讨论的经验。

核心逻辑: CUDA 驱动程序版本 >= CUDA 运行时版本

参考：nvcc 和 NVIDIA-smi 显示的不同 CUDA 版本

在大多数情况下，如果 nvidia-smi 报告的 CUDA 版本是 数值等于或高于 nvcc -V 报告的数值，这 无需担心。这是定义的兼容性路径 CUDA（较新的驱动程序/驱动程序 API 支持“较旧的”CUDA 工具包/运行时 应用程序编程接口）。

当我使用 conda 的 cudatoolkit 时：

  • 驱动程序 API：nvidia-smi
  • 运行时 API：conda 的 cudatoolkit

For cuda工具包11.3.1，我用的是英伟达-SMICUDA版本：10.0

Solution: 升级 NVIDIA 驱动程序。

按照以下网址的说明升级了 NVIDIA 驱动程序https://linuxconfig.org/how-to-install-the-nvidia-drivers-on-ubuntu-18-04-bionic-beaver-linux

升级后，这是输出英伟达-SMI:

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 470.103.01   Driver Version: 470.103.01   CUDA Version: 11.4     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce ...  Off  | 00000000:05:00.0 Off |                  N/A |
| 27%   46C    P8    12W / 250W |     19MiB / 11177MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  NVIDIA GeForce ...  Off  | 00000000:06:00.0 Off |                  N/A |
| 25%   44C    P8    11W / 250W |      2MiB / 11178MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   2  NVIDIA GeForce ...  Off  | 00000000:09:00.0 Off |                  N/A |
| 25%   39C    P8    11W / 250W |      2MiB / 11178MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|    0   N/A  N/A      3636      G   /usr/lib/xorg/Xorg                  9MiB |
|    0   N/A  N/A      4263      G   /usr/bin/gnome-shell                6MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

现在驱动程序版本(11.4) >= 运行时版本(11.3.1)

PyTorch 现在可以将 CUDA 与 GPU 结合使用：

In [1]: import torch

In [2]: torch.cuda.is_available()
Out[2]: True
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