À l'aide de Théano graphique sur Ubuntu 14.04 sur AWS g2
Je vais avoir de la difficulté à obtenir Théano d'utiliser le GPU sur ma machine.
Quand je le lance:
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/théano/misc$ THEANO_FLAGS=floatX=float32,périphérique=gpu python check_blas.py
AVERTISSEMENT (théano.bac à sable.cuda): CUDA est installé, mais le dispositif gpu n'est pas disponible (erreur: Impossible d'obtenir le nombre de processeurs disponibles: pas de CUDA compatible appareil est détecté)
J'ai également vérifié que le pilote NVIDIA est installé avec: lspci -vnn | grep-i VGA -12
: Kernel driver in use: nvidia
Cependant, lorsque je lance: nvidia-smi
résultat: NVIDIA: impossible d'ouvrir le fichier de périphérique /dev/nvidiactl (Aucun fichier ou répertoire).
NVIDIA-SMI a échoué parce qu'il ne pouvait pas communiquer avec les pilotes NVIDIA. Assurez-vous que le dernier pilote NVIDIA est installé et en cours d'exécution.
et /dev/nvidiaactl n'existe pas. Ce qui se passe?
Mise à JOUR: /nvidia-pmi travaille avec résultat:
+------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 4.304... Driver Version: 304.116 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name | Bus-Id Disp. | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 GRID K520 | 0000:00:03.0 N/A | N/A |
| N/A 39C N/A N/A / N/A | 0% 10MB / 4095MB | N/A Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Compute processes: GPU Memory |
| GPU PID Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 Not Supported |
+-----------------------------------------------------------------------------+
et après la compilation de la NVIDIA_CUDA-6.0_Samples puis en exécutant deviceQuery-je obtenir résultat:
cudaGetDeviceCount retourné 35
-> CUDA version du pilote est insuffisante pour CUDA runtime version
Résultat = ÉCHEC
nvidia-smi
en tant que super-utilisateur? Si pas, essayez d'exécuter en tant que root. Si vous l'exécutez en tant que root, votre pilote n'est pas installé correctement. Essayez de ré-installer le pilote. Par la voie, Ubuntu 14.04 n'est pas officiellement pris en charge pour tout CUDA version jusqu'à 6.0Merci! Je n'étais pas en cours d'exécution en tant que root. Il a travaillé. Je vais essayer avec une ancienne version d'ubuntu
Comment avez-vous installé les pilotes Nvidia?
OriginalL'auteur user3822367 | 2014-07-09
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CUDA Gpu dans un système linux ne sont pas utilisables jusqu'à ce que certains "fichiers de périphériques" ont été correctement établies.
Il y a une note à cet effet dans la documentation.
En général, il y a plusieurs façons de ces fichiers de périphériques peuvent être établies:
Si aucune de ces mesures sont prises, le Gpu ne sera pas fonctionnel pour les utilisateurs non-root. Notez que les fichiers ne sont pas conservées par le biais de re-bottes, et doit être re-créé à chaque démarrage du cycle, par l'intermédiaire de l'une des 3 méthodes ci-dessus. Si vous utilisez la méthode 2, et le redémarrage, le Gpu ne sera pas disponible jusqu'à ce que vous utilisez la méthode 2.
Je suggère la lecture de l'linux guide de prise en main entièrement (lien ci-dessus), si vous avez de la difficulté à mettre en place un système linux pour CUDA GPU utilisation.
C'est un tout autre problème, bien sûr. DONC Q+UN ne sont pas destinés à être des sessions de chat. Pourquoi n'avez-vous pas lu la documentation j'ai fait un lien? Il indique ce qui est nécessaire à la fois pour définir le CUDA de l'installation et les commandes spécifiques à valider chaque étape le long du chemin. Pour commencer, ce que la version du pilote est affiché lorsque vous exécutez
nvidia-smi -a
comme racine ou la version de CUDA toolkit est installé?Merci pour cette documentation, j'avais effectivement trouvé précédemment et a essayé de suivre les étapes, mais certaines étapes de l'installation n'avait pas fonctionné pour moi. Version du pilote: 304.116, CUDA: 6.0
CUDA 6 ne fonctionnera pas avec 304.116. Vous avez besoin d'installer un pilote comme 331.62 ou plus récent. Si vous avez fait installer CUDA toolkit (par exemple, utilisation de la runfile installer méthode décrite dans la documentation) sur cette plate-forme, plutôt que d'essayer de l'amener auprès d'un AMI ou de dépôts, vous obtiendrez un pilote approprié. Le meilleur pari est d'installer un récent pilote pour le Gpu sur cette plate-forme, qui a, je pense, GRILLE K520, donc quelque chose comme celui-ci. Si vous n'êtes pas à l'aide de la GRILLE de K520 ou 64 bits de linux, puis de choisir un pilote adéquat.
J'ai donc essayé d'installer le pilote 340.42 à partir du site web et directement à partir de la CUDA toolkit, et ils ont tous deux échouent avec une erreur du noyau. La seule façon que j'ai eu à travailler, c'est à travers les étapes ici: binarytides.com/install-nvidia-drivers-ubuntu-14-04 mais nvidia-current a été 304, et quand j'ai essayé 331, 334, 340, il refuse de paire avec mon GRILLE K520
OriginalL'auteur Robert Crovella
Si vous êtes à l'aide de CUDA 7.5, assurez-vous de suivre une instruction officielle:
CUDA 7.5 ne prend pas en charge le défaut de g++ version. Installer une version prise en charge et de faire le défaut.
Si théano GPU test code d'erreur:
Juste en utilisant
ldconfig
de commande de liaison de l'objet partagé de cuda 7.5:OriginalL'auteur evan912
J'ai perdu beaucoup d'heures à essayer d'obtenir AWS G2 pour travailler sur ubuntu, mais a échoué par l'obtention d'erreur exact comme vous l'avez fait. Actuellement, je suis en cours d'exécution Théano avec gpu en douceur avec cette redhat AMI. Pour installer Théano sur Redhat suivre le processus de l'Installation de Théano dans CentOS dans Théano de la documentation.
OriginalL'auteur Corei13
Eu le même problème et réinstallé Cuda et à la fin il dit que je dois CHEMIN de mise à jour pour inclure le répertoire /usr/local/cuda7.0/bin et LD_LIBRARY_PATH pour inclure le répertoire /usr/local/cuda7.0/lib64. Le CHEMIN d'accès (ajouter LD_LIBRARY_PATH dans le même fichier) peut être trouvé dans /etc/environment. Puis théano trouvé gpu. Erreur de base de ma part...
OriginalL'auteur Jesse Burström
J'ai eu
et mon problème est lié avec le mode GPU.
En d'autres termes, le problème peut être lié à la sélection du mode GPU (Performance/Mode d'Économie d'Énergie), lorsque vous sélectionnez (avec l'utilitaire nvidia-settings, dans le "PREMIER" Profils des configurations) le GPU intégrée et que vous exécutez la
deviceQuery
script... vous obtenez ce message d'erreur:Mais cette erreur est trompeur,
par sélection arrière de la NVIDIA(mode Performance) avec nvidia-settings utilitaire le problème disparaît.
Ce n'est pas un problème de version.
Ce qui concerne
P. s: La sélection est disponible lorsque le Premier liées à l'-stuff est installé. Plus de détails: https://askubuntu.com/questions/858030/nvidia-prime-in-nvidia-x-server-settings-in-16-04-1
OriginalL'auteur Fabiano Tarlao