Cuda driver version is insufficient for cuda runtime version как исправить
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
После установки tensorflow-gpu с помощью conda: (Примечание: conda автоматически установит вам последнюю версию cuda10!）
Появляется, как только вы запустите программу:
Посмотрите на версию cuda, установленную conda
Проверьте версию драйвера видеокарты:
Что вы делаете, он поддерживает только cuda 9.0
Мне пришлось выгрузить cuda
Теперь переустановите tensorflow-gpu, выберите версию 1.9, соответствующую cuda9.0
Обнаружено, что conda все еще в порядке, она автоматически понизит версию tenorboard, которая не была удалена только что (понизить)
Интеллектуальная рекомендация
Краткое описание общих функций MPI
содержание 1, основная функция MPI 2, точка-точка функция связи 3, коллективная функция связи 1, основная функция MPI MPI_Init(&argc, &argv) Информировать системы MPI для выполнения всех необх.
Примечание 9: EL выражение
JVM память
концепция Виртуальная машина JVM управляет собственной памятью, которая разделяет память во многие блоки, наиболее распространенной для памяти стека и памяти кучи. 1 структура виртуальной машины JVM H.
Проблема сетевого запроса на Android 9.0
вЗапустите Android 9 (API Уровень 28) или вышеНа устройстве операционной системы Android, чтобы обеспечить безопасность пользовательских данных и устройств, использование по умолчанию для зашифрованно.
Учебная запись по Webpack (3) В статье рассказывается о создании webpack4.0.
предисловие Для изучения веб-пакета автор также предпринял много обходных путей. Есть много вещей, которые я хочу знать, но я не могу их найти. Автор поможет вам быстро начать работу. Цель этой статьи.
I get the following error when l run tensorflow in GPU.
Where do the following errors come from ?
and tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Failed to create session.
Such tha my version of :
tensorflow is : 1.10
NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 390.77 Tue Jul 10 18:28:52 PDT 2018
GCC version: gcc version 7.3.0 (Debian 7.3.0-28)
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Sep__4_22:14:01_CDT_2016
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.44
- your driver is incorrectly installed. debian is not a supported OS for CUDA, and if you installed the driver using debian tools, that may be the problem
Updating nvidia driver solved this issue.
You can check your cuda toolkit compatiblity here. Then update your nvidia driver by downloading it from here.
The reason for this error is the mismatch of your installed Cuda Toolkit version and the version of the python package cudatoolkit, which is usually installed as dependency of tensorflow-gpu.
In order to fix this you have to first match your tensorflow version with your installed Cuda Toolkit version like shown here
Then you have to check the version of your cudatoolkit package. This have to match major and minor version, so e.g. if you have Cuda Toolkit 9.0 installed and cudatoolkit9_1 is installed you need to downgrade to cudatoolkit9 via your python.
In the case I just solved, it was updating the GPU driver to the latest and installing the cuda toolkit. Your error is telling you your CUDA driver version is too old. I believe the nvcc version we were seeing was 7.5, and you have 7.3.
I think all you will have to do is: sudo apt install nvidia-cuda-toolkit then reboot.
Below are the steps I took for the problem where the libcuda.so.1 file could not be found.
First, the ppa was added and a newer GPU driver installed:
After adding the ppa, it showed options for driver versions, and 390 was the latest 'stable' version that was shown.
Then install the cuda toolkit:
It updated the drivers to a newer version than the 390 originally installed in the first step (it was 410; this was a p2.xlarge instance on AWS).
- Thanks, this was helpful. BTW I followed the above, also on a p2.xlarge instance, but I didn't need to reboot.
Just update your nvidia drivers and it will solve the issue
- Provide the steps to update the driver along with the specific driver version if possible
Same problem. Solved updating nvidia driver, because a I was using tensorflow 2.1 and it requires updated driver. Soo, I was using 390 and updated to 435, through Ubuntu's software manager.
For Ubuntu 18.04 and Tensorflow 1.13.1
First make sure system is up to data:
Install later drivers:
Open Software & Updates and select the Additional Drivers tab:
Select the nvidia-driver-396 and click Apply Changes
Маленькая предыстория … хотя СТОП, нет времени, надо дальше «пилить» :).
Задачи руководства:
Ускорить внедрения поддержки NVIDIA CUDA для OpenCV и использования с Python или С++.
Решаема проблема:
Компиляция OpenCV с CUDA, может занимать более 2.5 часов.
Решение
Версии пакетов:
Данная реализация проверялась на следующих версиях пакетов:
Таблица версий пакетов:
| Пакет | Версия | |
| 1 | ОС | Win 7 x64 SP1, Win 10 |
| 2 | NVIDIA CUDA, cuDNN | 9.2, 10.x 9.2 |
| 3 | OpenCV | 4.4.x |
| 4 | Python | 3.7 |
1. Сделать архив папки pythonsite-package/cv2 ( просто чтобы был на всякий)
Содержит следующие файлы:
1. opencv_world440.dll
2. opencv_img_hash440.dll
3. cv2.cp37-win_amd64.pyd
Рис. 1. Содержание архива rls_python_opencv_cuda.7z
Удивляет размер библиотеки, но что удивительно всё это добро жмётся в
3. Распаковать CUDA_bin_v9.2.7z в любую папку и прописать в PATH системы
К папке CUDA/bin и CUDA/libvnn
Примечание: Важно, CUDA_bin_v9.2.7z можно и не качать, если у вас установлена одна из версий CUDA( проверить какая версия подходит для какой карты можно по [3]). Содержит в себе папку к откомпилированными библиотеками CUDA, качать релизы других версий можно по ссылке [4] .
Поэтому данный шаг можно и пропустить
4. Затем прописать в вашем коде, там где открывается модель сети следующее:
net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA)
net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA)
или качаем готовый пример [5]
Возможные трудности:
На нескольких машинах была такая ошибка при запуске python приложения
«CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version….».
Которая решалась установкой новых драйверов NVIDIA по ссылке [4].
Ссылки на ресурсы для скачивания откомпилированной сборки:
Так же понятно, что данная библиотека подходить не только для программирования для Python? Но так же может быть использована для программирования на С++
Ссылки на литературу, где описывается процесс компиляции:
(Очень подробно описан процесс, по нему и делал)
ЗЫ : Если кто то подобное сделал уже или тоже есть откомпилированные библиотеки под Linux, дайте знать.
ЗЗЫ: Так же рад буду любой критике (хотя не люблю её, шутка без неё саморазвития нету), только будьте добрее.
Все проги, использующие сабж, падают с ошибкой unknown error.
Запускаю один из примеров:
На более старых дровах (396.24) ошибка не проявляется.
Пробовал как тут написано?
Ребут? Конечно пробовал.
nvidia_uvm модуль есть:
Однако девайса /dev/nvidia-uvm нет.
Есть какой то не костыльный способ создавать его при загрузке (Gentoo OpenRC)?
Если создать девайс вручную
Проблема остается прежней: unknown error.
И на карточках Titan XP новые драйвера не работают для Cuda 9.2, потому использую 396.24 PS. А чем 396.54 лучше 396.24 - тем, что с Cuda 9.2 не работают ?
Собственно, я не обновлял 396.24, до тех пор, пока их не удалили из репы генты.
Вроде куды нужен включеный в ядре numa, если он самосбор.
На старых дровах то все работало, несмотря на
А на новых стало нужно, вроде как.
Это они опрометчиво сделали, но мне все равно, я использую копию рабочего ебилда 396.24 перепиленный на свое усмотрение.
PS. 37 и 51 не смотрите, они тоже не взлетают с моими карточками на CUDA, но при этом как видеодрайвер работают отлично, ровно как и 54. Если захотите использовать мой вариант 24го, то не забудьте забрать и каталог files.
А clinfo что выдает на 54м драйвере у Вас? У меня он не находит устройств на 37,51 и 54 - 0, при этом на 24м находит и на 24м все работает, в том числе и CUDA. Напомню, у меня Titan Xp карточки.
Deleted ( 09.09.18 19:39:57 )Последнее исправление: Deleted 09.09.18 19:48:51 (всего исправлений: 3)
Собрал ядро с CONFIG_NUMA=y и CONFIG_CPUSETS=y. CUDA работает на последних драйверах.
Читайте также: