Предупреждение с CUDF / Python: предупреждение пользователя: графический процессор NVIDIA не обнаружен

У меня возникли трудности с запуском кода с модулями cudf и dask_cudf в python. Я работаю над Jupyter Labs через Anaconda. Мне удалось правильно установить драйвер nvidia-gpu, cudf (через rapidsai) и cuda. Только когда я перехожу к импорту cudf в python с помощью import cudf, я получаю сообщение об ошибке: "home/lib/python3.7/site-packages/cudf/utils/gpu_utils.py:120: UserWarning: No NVIDIA GPU detected. Warnings.warn("No NVIDIA GPU detected")

Моя среда:

  • Linux: RHEL8
  • Python: 3.7.7
  • Cuda: 10,2
  • Драйвер Nvidia: 390,138
  • CUDF / Dask_CUDF: 0,13 через рапидсай

Я пытаюсь загружать и обрабатывать наборы данных с данными от сотен тысяч до миллионов элементов, поэтому мне действительно нужна утилита cudf / dask_cudf, чтобы максимизировать мое время.

Когда я запускаю nvidia-smi в терминале, все выглядит нормально и включен режим сохранения. Я искал в Интернете решение, в котором не было отличных идей. Любая помощь будет оценена.


python cuda dask rapids cudf
person Maggie    schedule 13.07.2020    source источник
comment
Драйвер 390.138 несовместим с CUDA 10.2. CUDA 10.2 требует более нового драйвера. Я предполагаю, что у вас есть более старый (Fermi) графический процессор, на котором вы пытаетесь запустить, вы не указываете, какой графический процессор вы используете, или предоставляете вывод nvidia-smi. Для Rapids, включая CUDF, требуется графический процессор Pascal или более новый. ‹- нажмите и изучите там предварительные условия.   -  person Robert Crovella    schedule 13.07.2020
comment
Итак, после этого поста я попробовал несколько шагов. 1) Я пробовал перейти на CUDA 9.0. 2) Я пробовал обновиться до новейшего драйвера NVIDIA -450.87. (мой графический процессор - Quadro K1200 на Linux RHEL8). Второй вариант вызывает сбой моей системы, и мне нужно подключиться к компьютеру по ssh, чтобы удалить nvidia и заставить ее работать. Первый вариант приводит к той же ошибке cudf / dask_cudf. Попытка использовать другие альтернативы CUDA приводит к ошибке несоответствия драйвера / библиотеки.   -  person Maggie    schedule 14.07.2020
comment
Значит, нет возможности использовать CUDF, если я действительно не получу новый графический процессор?   -  person Maggie    schedule 14.07.2020
comment
Извините, но так случилось, что K1200 - это графический процессор maxwell, но он также предшествует Pascal, заявленному минимальному графическому процессору для RAPIDS. Это проект с открытым исходным кодом. Если вы заинтересованы в отладке проблем, которые ранее никто не тестировал, и внесении собственных изменений в кодовую базу CUDF, а также имеете некоторый опыт работы с CUDA, возможно, можно будет использовать CUDF с вашим графическим процессором. Однако я частично повторюсь: я не думаю, что ваша установка является хорошей отправной точкой для использования Rapids / CUDF. Это не соответствует заявленному минимуму. Но если вы достаточно мотивированы, удачи! Попробуйте.   -  person Robert Crovella    schedule 14.07.2020
comment
FWIW, если вы пытаетесь использовать какую-либо двоичную установку (например, Anaconda или pip) для любой последней версии RAPIDS, я не думаю, что это сработает. Вам нужно будет перекомпилировать из исходников.   -  person Robert Crovella    schedule 14.07.2020

Ответы (1)


arrow_upward
2
arrow_downward

Судя по разговорам, которые вы ведете с Робертом, кажется, что архитектура вашего графического процессора на несколько поколений отличается от того, с чем будет работать RAPIDS. Спасибо, Роберт, за то, что вместе с Мэгги это выяснили!

Я бы не стал заставлять RAPIDS работать с Kepler, когда есть так много альтернативных способов предоставления графического процессора - даже бесплатные варианты для пробных целей!

Если вы все еще заинтересованы в опробовании RAPIDS и вам нужен только один графический процессор, ознакомьтесь с нашим Блокноты Google Colab и настроить скрипт ИЛИ app.blazingsql.com. Они являются общими или дополнительными экземплярами, при этом Colab позволяет вам больше настраивать ваше рабочее пространство, если вам нужно установить больше пакетов, и обеспечивает самое быстрое время запуска и работы.

Если вы чувствуете, что вам нужно более одного графического процессора, вы переходите в платную область и можете предоставить ее любому крупному поставщику облачных услуг, установите версию RHEL по вашему выбору (однако мы официально поддерживаем только RHEL 7).

Вам это поможет?

person TaureanDyerNV    schedule 14.07.2020
comment
Спасибо за информацию! Вместо Rapids я использую возможности Tensorflow. - person Maggie; 14.07.2020