遇到cuda不可纠正的ECC错误
遇到CUDA不可纠正的ECC错误通常表示在使用NVIDIA GPU进行计算时出现了错误。ECC（错误纠正码）是一种用于检测和纠正内存错误的技术，但在某些情况下，ECC无法纠正错误。
以下是一些建议来解决这个问题：
- 检查系统日志：查看系统日志以获取有关错误的更多详细信息，这可以帮助确定错误的根源。
- 更新驱动程序：确保您的NVIDIA GPU驱动程序是最新的。如果不是，请更新驱动程序并重新启动计算机。
- 检查硬件：如果驱动程序更新不能解决问题，可能是硬件故障。请联系NVIDIA支持以获得进一步的帮助。
- 禁用ECC：如果您不需要ECC功能，可以禁用它以避免错误。但请注意，这将降低数据完整性的保证。
- 使用软件ECC：您可以尝试使用软件ECC来检测和纠正错误，而不是硬件ECC。这可以通过在启动时添加特定的命令行参数来实现。
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来自ECC源(yaffs_ecc.c)：“YAFFS2可以纠正256字节数据页中的单比特错误。”
但是一些闪存需要ECC码，其例如必须纠正每540字节8比特或每528字节4比特等。
YAFFS的ECC算法可以纠正一个以上的错误吗？请给我关于ECC算法实现的链接，这可以纠正一个以上的错误和工作速度最快。
浏览 1提问于2015-09-29得票数 2
1回答
我写了一个EFI二进制文件来测试UEFI shell下的物理DIMM，过程非常简单-首先将测试模式写入物理地址，然后读出它并与原始模式进行比较。但是，DIMM可能会遇到可纠正或不可纠正的错误。通常，所有可纠正的ECC将由硬件自动纠正，BIOS将处理此错误(记录此错误并清除错误寄存器)，不可纠正的错误通常会导致BIOS发出NMI，然后系统挂起。
问题是我的测试程序不知道错误发生-可纠正的错误被BIOS FW屏蔽，而不可纠正的错误使系统挂起…
有没有办法让测试程序知道发生了ECC错误？如果您有任何建议，我将不胜感激。谢谢!
浏览 2提问于2013-05-09得票数 1
我有一个运行Ubuntu12.04服务器的无头工作站，最近安装了新的Tesla C2070卡，但在运行CUDA SDK中的示例时，我得到了以下错误：
NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/bin/linux/release% ./reduction
[reduction] starting...
Using Device 0: Tesla C2070
Reducing array of type int
16777216 elements
256 threads (max)
64 blocks
reduction.cpp(473) : cudaSafeCallNoSy
浏览 7提问于2012-09-06得票数 4
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我正尝试在英伟达的K10图形处理器上运行我的代码。我正在使用5.0 CUDA驱动程序和4.2 CUDA运行时。问题是内核所花费的时间随着迭代而增加，其中每次迭代使用相同数量的源和目标(或粒子)。正因为如此，内核最终花费了非常多的时间，代码崩溃并出现运行时错误，这就像是说"GPU从总线上掉下来了“。
图中显示了随着迭代次数增加内核运行时间的行为，如下所示：
我尝试运行NVIDIA "nbody“示例，以了解这里是否也发生了同样的事情，是的，确实发生了。对于粒子/体数(Np) = 1e5和10次迭代，代码运行良好。对于Np=1e5和iterations= 100，或者Np=1e6
浏览 1提问于2012-12-12得票数 4
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我最近在遇到了这个问题。简而言之，我不时地收到一个不可纠正的ECC错误，而我的动态并行代码会产生不正确的结果。不可纠正的ECC错误的最可能的假设是一个损坏的驱动程序堆栈，这也被另一个用户的经验间接证实了(见上面的帖子)。我现在想谈第二个问题，即算法问题。为此，我正在处理下面报告的复制器，由于生成不正确结果的原始代码使用动态并行，所以也使用了CUDA特性。
我看不出这段代码有什么明显的问题。我认为关于子内核启动的同步应该是可以的:第一个__syncthreads()不应该是必需的，cudaDeviceSynchronize()应该确保子内核的所有内存写入都在printf之前完成。
我的问题是:这
浏览 0提问于2014-01-14得票数 2
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我有一堆SunX2200-M2服务器。这些服务器具有ECC内存。
在其中一些服务器中，我在eLOM中收到关于“检测到可纠正的ECC错误”的警告，例如：
# ssh regress11 ipmitool sel elist
1 | 05/20/2010 | 14:20:27 | Memory CPU0 DIMM2 | Correctable ECC | Asserted
2 | 05/20/2010 | 14:33:47 | Memory CPU0 DIMM2 | Correctable ECC | Asserted
...some比其他人更频繁。
这个特定系统上的内核也会抛出EDA
浏览 0提问于2010-05-21得票数 9
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我写了这段代码来下载我的模型：
args = parser.parse_args()
use_cuda = torch.cuda.is_available()
state_dict = torch.load(args.model)
model = Net()
model.load_state_dict(state_dict)
model.eval()
if use_cuda:
print('Using GPU')
model.cuda()
else:
print('Using CPU')
但是我的终端返回以下错误RuntimeErr
浏览 0提问于2021-01-22得票数 2
当我从CUDA SDK运行devicequey时，我收到了分段错误错误：
[deviceQuery] starting...
./deviceQuery Starting...
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
Found 1 CUDA Capable device(s)
Device 0: "GeForce GTX 560 Ti"
CUDA Driver Version / Runtime Version 4.2 / 4.0
CUDA Capabi
浏览 3提问于2012-09-06得票数 0
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2回答
我正在使用西亚诺，一个深度学习基准，在一个新安装的Ubuntu 16.04机器上工作。Theano可以使用GPU加速来加速计算。我有一个NVIDIA K2200M视频卡，它具有CUDA功能，并且安装正确，如nvidia-smi命令所示：
+------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 361.42 Driver Version: 361.42 |
|--------------------
浏览 0提问于2016-04-24得票数 1
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我很难让Theano在我的机器上使用GPU。
当我运行: /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/misc$ THEANO_FLAGS=floatX=float32，device=gpu python check_blas.py WARNING (theano.sandbox.cuda)：已安装CUDA，但设备gpu不可用(错误:无法获取可用的gpu数量:未检测到支持CUDA的设备)
我还检查了NVIDIA驱动程序是否安装了: lspci -vnn | grep -i VGA -A 12
with result:内核驱动程序正在使用: nvi
浏览 2提问于2014-07-10得票数 4
使用ARM而不是x86，我如何验证DDR定期巡逻擦洗？控制器是根据硬件规范启用的，硬件规范中没有任何内容涉及如何验证控制器的定期巡逻间隔，没有可用于验证的寄存器，也不知道可能检查ECC DDR定期巡逻洗涤器是否正确工作的模拟或其他操作。
任何在Linux ARM上验证损坏内存的方法，任何软件都可以注入内存错误，巡检清理必须修复，并且当检测到内存控制器时不会立即自动修复该错误？控制器将立即检测到可修正的错误，并将其纠正，除非有一种方法可以避免在注入时检测到可纠正的错误，否则不一定要测试或验证巡逻擦洗。
经验表明，无法纠正的错误会导致重设，早在任何周期性擦洗发生之前。因此，这些似乎没有帮助。
浏览 0提问于2018-12-26得票数 0
1回答
我正在运行Ubuntu20.04，一个带有NVIDIA GeForce GTX 1660 GTX的GeForce。根据NVIDIA，该GPU的驱动程序版本为430。当我第一次安装Ubuntu时，我安装了440。我现在正试图纠正这个错误，并安装430。
我运行了sudo apt-get install nvidia-driver-430，然后重新启动。然而，当我检查nvidia-smi时，它仍然显示了440：
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 4
浏览 0提问于2020-08-10得票数 1
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1回答
我正在使用SuperMicro服务器，AMI，金斯敦ECC8g注册内存和英特尔X5690。
启动后，BMC响应：
Un-Correctable DRAM ECC Error Detected at CPU01/Channel01/DIMM0A
Press F1 to resume
--- ipmitools ----
2 | 06/24/2011 | 17:55:33 | Memory | Uncorrectable ECC | Asserted
5 | 06/28/2011 | 11:23:16 | Memory | Uncorrectable ECC | Asserted
-
浏览 0提问于2011-07-04得票数 0
我正试图按照.run中给出的步骤，在这个问题文件中安装库达-9.0。
我对包含的驱动程序不感兴趣，因为它比当前安装的驱动程序要老(384.98)，所以在安装包时我没有选择它。下面是nvidia-smi的输出：
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 384.98 Driver Version: 384.98 |
|-------------------------------+--
浏览 0提问于2017-11-23得票数 2
Tensorflow会话创建在GPU节点上失败，错误如下：
2018-06-19 07:01:08.400165: e tensorflow/core/common_runtime/direct_session.cc:154]内部:未能初始化StreamExecutor用于CUDA设备序号0:内部:调用失败的cuDevicePrimaryCtxRetain: CUDA_ERROR_ECC_UNCORRECTABLE
下面是GPU的信息
+---------------------------------------------------------------------------
浏览 0提问于2018-06-19得票数 1
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1回答
使用ECC运行CUDA设备的性能成本是多少？GPU的峰值性能通常在ECC上引用，如何找出ECC的理论极限是什么？
为了这个问题而编辑，假设我有一个完全绑定内存的内核，它只是简单地移动数据。任何算法都与运行时间无关，因为可以在内存单元繁忙时对其进行调度。在ECC关闭后，理论上，我可以获得设备规范中引用的峰值内存带宽。我在ECC上能得到什么峰值？
谢谢!
浏览 1提问于2014-05-02得票数 0
HP Insight Diagnostics版本8.4.0.3521A (x86_64)计算机名称: ezsetupsystem3c4a927c9e88
在设备测试过程中，出现以下错误
总内存- ECC测试失败描述- SEL日志设备中发生不可纠正的ECC事件，在CPU 0上运行建议修复-有关ECC事件的错误代码- 021278，请参阅IPMI传感器事件日志
请帮我找出为什么会出现这个错误。是不是因为安装了WAMP服务器？？
浏览 1提问于2013-03-05得票数 0
1回答
ECC需要更少的CPU功率、更少的内存和更短的密钥，这比我在文献中遇到的任何其他非对称密码学都要少(如果我错了，请纠正我)。
有比基于椭圆曲线的密码学更低成本的非对称密码吗？
浏览 0提问于2018-03-07得票数 4
1回答
ECC内存错误计数器存储在哪里:存储在DIMM本身、主板或主机的磁盘上？
我正在使用memtest86+，但是它似乎不承认我的系统上的ECC，所以如果发生了可纠正的错误，memtest86+就不会看到它们。我想知道它们是否还会出现在Linux、/sys/devices/system/edac上，当然不会，如果存储错误计数是操作系统的责任。
浏览 0提问于2014-08-26得票数 3
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我想定期检查STM32H753固件中RAM ECC检测的状态。
ECC机制在Flash的《参考手册》中有很好的描述，但在我看来，它对RAM的描述不是很好。
我已经看到有专门用于RAM ECC的中断，但不清楚它们是由单错误还是双错误触发的？
另外，为什么是专门的中断而不是BusFault (如果我理解正确的话，就像在闪存上做的那样)？
另外，我不想因为一个错误而被打断(这是被正确纠正的)。相反，我希望定期获得状态，并在某个地方记录错误。读取什么寄存器来检查是否发生了单个错误？
浏览 1提问于2019-12-04得票数 0
从外部分支制作Laravel 5应用程序我遇到了几个冲突错误
error: refusing to lose untracked file at 'vendor/composer/autoload_static.php'
CONFLICT (modify/delete): vendor/composer/aut
浏览 2提问于2020-11-09得票数 0
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2回答
Nvidia CUDA运行时错误
、、、、
我有一个英伟达GT630显卡与驱动384.90版本的Ubuntu16.04。我成功地安装了CUDA 9工具包。从samples文件夹传递的deviceQuery。这是输出：
~/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery$ ./deviceQuery
./deviceQuery Starting...
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
Detected 1 CUDA Capable device(s)
Device 0: "GeFo
浏览 0提问于2017-11-11得票数 1
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如果您设法检测到一个没有ECC的系统上的错误(例如，如果结果是异常的)，那么需要采取哪些步骤来从系统中恢复呢？
仅仅将所有数据重新加载到GPU (cuda.memcpy_htod in PyCuda)就足够了，还是需要重新启动系统？什么是“内核”，而不是数据？
浏览 4提问于2013-09-17得票数 0
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我试图测试的ECC (错误修正代码)在U引导.为此，我想使用U引导在NAND闪存中翻转一点，而不重写CRC。然后，当我重新启动处理器，我希望看到U引导纠正比特使用ECC。
问题是，如何使用U引导将一个新位或字节或页写入内存，而无需编写新的CRC？
浏览 0提问于2014-07-01得票数 2
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2回答
在单个块设备上的ECC
、、、、
我有一个SSD，我怀疑它有时会默默地失败。我在上面运行了badblocks，很明显，这不是坏的行业，但可能是电子产品中的某种种族状况，在这种情况下，重试可能会正确地读取数据。
普通磁盘有一些ECC，通过占用更多的空间来纠正错误。Linux可以在我的块设备上添加ECC层吗？
我在想一些类似于设备映射器的东西，所以也许：
dmsetup create-ecc /dev/orig /dev/mapper/with_ecc
因此，对/dev/mapper/with_ecc的任何读和写都将转换为/dev/orig上的ecc-读/写。
编辑：
似乎其他人也在寻找它：http://permalink.gma
浏览 0提问于2013-09-20得票数 1
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我试图在我的GPU上运行代码，首先我遇到了在ubuntu 18.04上运行CUDA的问题。在经历了一些痛苦之后，有人建议我在Docker Image中工作，在那里(我假设)我有一个工作良好的CUDA版本(我正在开始学习pytorch，并且我能够获得一个torch.cuda.is_available() = True)。 在那之后，我试图运行一个简单的代码复制here，看看我的图形处理器是否能够有效地完成它的工作。 不幸的是没有..。我收到消息： NotImplementedError: bounds checking is not supported for CUDA 我真的不能理解一个合适
浏览 123提问于2020-02-01得票数 1
1回答
我正在尝试通过命令提示符使用以下命令在Windows7 x64上编译CUDA测试程序：
nvcc cuda.cu
我得到以下输出，然后显示以下错误消息：
cuda.cu
tmpxft_00000d14_00000000-3_cuda.cudafe1.gpu
tmpxft_00000d14_00000000-8_cuda.cudafe2.gpu
cuda.cu
tmpxft_00000d14_00000000-3_cuda.cudafe1.cpp
tmpxft_00000d14_00000000-14_cuda.ii
LINK : fatal error LNK1104: cannot open
浏览 4提问于2012-02-24得票数 1
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我正在使用Microsoft的Azure笔记本创建ML管道。我在使用CUDA和Tensorflow时遇到了很多问题，我似乎就是无法将它连接到GPU。问题是：
tf.test.gpu_device_name()返回''
即使所有其他指示器似乎都指示GPU存在并且一切都已成功安装：tf.test.is_built_with_cuda()也会返回true
!nvcc --version返回
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built
浏览 3提问于2021-06-16得票数 0
警告(theano.sandbox.cuda)：CUDA已安装，但设备gpu不可用(错误: cuda不可用)
当我试图运行任何示例Theano程序时，我会得到这个错误。
我已经尝试过在这个中提供的所有建议的修复。
nvcc --version输出：
nvcc: NVIDIA (R) Cuda编译器驱动程序
版权(c) 2005-2015年NVIDIA公司
建立在Tue_Aug_11_14:27:32_CDT_2015上
Cuda编译工具，第7.5版，V7.5.17
nvidia-smi输出：
Sat Dec 10 00:46:14 2016
+----------
浏览 0提问于2016-12-10得票数 2
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我正试图通过Linux CentOS 7 x86_64 AWS实例安装CUDA，但遇到了一个我无法解决的错误。
以下是我所采取的步骤：
我验证了我有gcc和一个与CUDA兼容的NVIDIA GPU。
我安装了内核头：sudo yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r)
我抓起了数据自动化系统的回复：wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/cuda-repo-rhel7-10.1.105-1.x86_64
浏览 0提问于2019-04-13得票数 0
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2回答
我有多个anaconda环境，上面安装了不同的cuda工具包。
env1有cudatoolkit 10.0.130
env2有cudatoolkit 10.1.168
env3有cudatoolkit 10.2.89
我通过在每个环境上运行conda list找到了这些。
当我执行nvidia-smi时，无论我处于哪种环境中，都会得到以下输出
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVI
浏览 3提问于2020-02-18得票数 2
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我在Ubuntu 18.10。当我得到我的GPU (RTX 2070)时，我做了"sudo驱动程序自动安装“。这个安装了驱动程序。当我在航站楼做"nvidia-smi“时，我会看到：
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 415.25 Driver Version: 415.25 CUDA Version: 10.0 |
|-------------------------------+-------
浏览 0提问于2019-01-05得票数 7
1回答
我想在Jetson TK1上安装openCV-2.4.9。这里的环境是Ubuntu 14.04。我指的是http://www.sysads.co.uk/2014/05/install-opencv-2-4-9-ubuntu-14-04-13-10/
在此过程中，我收到了错误消息。
[ 14%] Building NVCC (Device) object modules/core/CMakeFiles/cuda_compile.dir/__/dynamicuda/src/cuda/./cuda_compile_generated_matrix_operations.cu.o
nvcc fatal
浏览 0提问于2015-06-03得票数 1
我想在AWS上运行一个g5.xlarge，并使用pytorch。但是，当我试图在python中使用cuda (例如torch(1., device="cuda"))时，出现了这个错误：
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70.
If you want to use the NVIDIA A10G GPU with PyTorch, please check the instructions at https://pytorch.org/get-started/l
浏览 7提问于2021-11-18得票数 0
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我是CUDA程序新手。在串行代码中，我通常有一个函数，用于在发生错误后优雅地退出代码。例如。
void exit_with_error(char * message){
fprintf(stderr, "%s", message);
fflush(stderr);
exit(1);
}
问:在使用CUDA 8.0的设备代码中，有没有一种干净的方法可以做到这一点？
我正在寻找类似于您在中所能做的事情。因此，如果GPU设备上的一个线程遇到“错误”(例如，不应该为真的条件)，则它
打印错误
向所有其他线程发送要退出的信号(可能会刷新它们的stdout/stderr
浏览 0提问于2018-08-31得票数 1
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1回答
这个问题可能是一个基本的问题，但我目前还不清楚。
我有一个纠错码(ECC)在一个密钥封装方案为后量子密码设计，操作秘密数据。
我使用的ECC是恒定的时间，只要需要纠正的错误数量是恒定的，并且只要这些错误发生在消息中相同的位置。运行时不依赖于秘密数据本身，只依赖于#错误及其在秘密数据中的位置。
这泄露了什么有用的信息吗？在实际情况下，所发生的错误的#并不总是不变的.
浏览 0提问于2018-11-11得票数 2
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我想通过sh脚本从PATH中删除一个CUDA目录。目录是通过执行echo $PATH显示的。
/usr/local/cuda-9.0/bin:/usr/sbin:/usr/bin:
我只想：
/usr/sbin:/usr/bin:
我的脚本只会在终端中进行任何更改(当我执行conda deactivate时，将自动执行此脚本)：
export PATH=$(echo ${PATH} | sed -r 's|/usr/local/cuda-9.0/bin||')
谁能告诉我为什么，并纠正到一个优雅的方式吗？
浏览 0提问于2019-01-03得票数 0
火炬错误：
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 392.00 MiB (GPU 0; 10.73 GiB total capacity; 9.47 GiB already allocated; 347.56 MiB free; 9.51 GiB reserved in total by PyTorch)
我通过nvidia-smi检查了GPU资源，显示没有其他正在运行的进程和内存-使用情况: 10/10989MiB。
+------------------------------------------------------
浏览 1提问于2021-04-24得票数 1
2回答
我感兴趣的是里德-所罗门检测能力的分析(仅当无法校正时才进行检测)，特别是对于RS( 10 ,8)，在码字中具有符号8比特，总共10个符号，其中8个用于数据，2个用于ECC。在这种情况下，里德-所罗门码应该能够纠正具有多个错误的一个符号，但是在文献中我找不到太多关于错误检测能力的信息(没有纠正)，例如，在两个不同的符号中有两个错误，RS应该能够检测到，但不能纠正。
我想用Python语言做一些蒙特卡罗分析，我找到了这个针对里德-所罗门的包：
python包允许我创建RS代码，注入错误和解码并纠正，但它似乎没有提供检测能力，我试图在两个不同的符号中注入2个错误，但我得到了一个错误纠正，我相信在这
浏览 33提问于2021-06-03得票数 0
1回答
我刚刚安装了CUDA 5.0预览版(Mac )，我在Nsight上遇到了麻烦。
该工具包似乎安装正确。(驱动程序加载，nvcc -V工作在bash，样品工作良好)。
当我创建一个新项目时，我会收到警告：
错误启动外部扫描仪信息发生器(nvcc -dryrun .)
在$PATH中找不到程序'nvcc‘
在首选项-> CUDA工具包中，我没有检测到与CUDA兼容的设备。这很奇怪，因为我的机器上有nVidia GT 650米。那么，为什么Nsight不认识它呢？
如果我试图构建一个项目，我会得到两个错误：
/bin/sh: nvcc:未找到命令
作出：* sr
浏览 1提问于2012-07-26得票数 1
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1回答
我想运行一个简单的pycuda程序来更新gpu上的列表。下面是我的名单。dm_count = [，1，2，3，4，5，6，7，8，9]。我有这个列表作为输入，并期望并行更新输入列表。当我试图使用mem_alloc()在gpu中分配内存时，它会抛出一个异常。
它给出了属性错误，即"'list‘对象没有属性’n字节‘“。当我搜索答案时，有人说要以数组和字节的形式转换列表，否则不能应用。它似乎只支持数组的格式[1,1,1,1,2,4]。但我不想改变名单。在gpu中分配内存的方法是什么，同时保持原始格式的列表？
我不知道memcpy_dtoh()是否也正确工作。我如何纠正这个程序以产生
浏览 1提问于2019-07-05得票数 0
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Tried， preds = model.predict(knp.newaxis，.)
UnknownError:未能得到卷积算法。这可能是因为cuDNN未能初始化，所以尝试查看上面是否打印了警告日志消息。[节点模型/stem/Conv2D(定义为:3) ]
硬件: OMEN，OS_ Windows 10，GPU NVIDIA 2060，我的系统配置
!nvcc --版本
> nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA
> Corporation Built on Sun_Jul_
浏览 0提问于2020-07-21得票数 0
当我开始训练一些神经网络时，它满足了CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY，但训练可以毫无错误地进行。因为我想在真正需要的时候使用gpu内存，所以我设置了如下的gpu_options.allow_growth = True.The日志：
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcublas.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA l
浏览 5提问于2016-09-13得票数 45
在WSL2上安装数据自动化系统
我已经在我的桌面上安装了Windows1021H2(带有RTX3080的AMD5950X系统)和我的笔记本电脑(带有i7-7700HQ和GTX1050的戴尔XPS 9560 )。
wsl --updateInstall 安装CUDA --在PowerShell中的Windows更新WSL2内核中安装有能力的驱动程序:Ubuntu20.04中的Ubuntu20.04中的 CUDA工具包(注意，您没有在WSL2中安装CUDA驱动程序，说明明确告诉您不应该安装CUDA驱动程序)：。
$ wget https://developer.download.nvidia.co
浏览 10提问于2021-11-17得票数 9
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我试图在一台带有CUDA 6.5的Win 8.1机器上构建OpenCV 2.4.10。我还有其他第三方库，它们已经安装成功了。我建立了一个简单的基于GPU的程序，我得到了这个错误No GPU found or the library was compiled without GPU support。我还运行了安装过程中生成的示例exe文件(如performance_gpu.exe )，并得到了相同的错误。我还检查了WITH_CUDA标志。以下是在CMAKE构建过程中设置的标志(与CUDA相关)。
WITH_CUDA :已检查
WITH_CUBLAS :已检查
WITH_CUFFT
浏览 5提问于2014-12-27得票数 2
2回答
我正试图在GCP的AI平台笔记本上运行以下，其中32 vCPUs、208 GB内存和2 NVIDIA Tesla T4s。
但是，当我试图运行这个部分时
model = DistillBERTClass()
model.to(device)
我得到以下断言错误：
AssertionError: The NVIDIA driver on your system is too old (found version 10010).
Please update your GPU driver by downloading and installing a new
version from the UR
浏览 4提问于2020-08-30得票数 1
回答已采纳
为了让Cuda与我的GPU一起工作，我正在尝试使用OpenCV -cont肋骨模块构建opencv，作为使用CMake的额外模块，但我得到了以下错误：
CMake Error at modules/videoio/cmake/detect_ffmpeg.cmake:16 (include): include could not find load file: C:/opencv_4/build/3rdparty/ffmpeg/ffmpeg_version.cmake
如何纠正此错误？
10.0Cudnn:7.5python OpenCV: 4.4.0 (从源代码安装)Cuda： 3.6
浏览 10提问于2020-06-18得票数 0
回答已采纳
1回答
我试图在一个相当老的GPU上运行CUDA。我尝试了CUDA示例vectorAdd，它给了我以下错误：
Failed to launch vectorAdd kernel (error code no kernel image is available for execution on the device)!
这些都是来自
deviceQuery：
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
Detected 1 CUDA Capable device(s)
Device 0: "GeF
浏览 11提问于2022-05-17得票数 0
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我的操作系统是Ubuntu18.04，我已经安装了nvidia驱动程序和nvidia-docker，但是无法检测到CUDA。
$ docker run -it --gpus all nvidia/cuda:10.0-cudnn7-runtime-ubuntu18.04 /bin/bash
root@7c0be9bfaeec:/# nvcc --version
bash: nvcc: command not found
此外，我无法在码头集装箱中检测到CUDNN：
root@694cefcad33a:/# cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CU
浏览 0提问于2019-12-19得票数 5
1回答
我正在尝试将CUDA工具包安装到我的Ubuntu机器上，这样我就可以处理一些CUDA代码。我相信我已经正确安装了CUDA 8.0，如nvcc --version和nvidia-smi的输出所示。
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Jan_10_13:22:03_CST_2017
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.61
+----------------
浏览 3提问于2017-12-29得票数 0
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