2017-12-01 13 views
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編集:主な問題は、パッケージインストーラのCUDAツールキットとNVidiaドライババージョンの組み合わせがハードウェアの設定に合わないことが判明しました。 *.run file of CUDAをインストールすると、私はここで説明するようにXubuntuの16.04でtheanoの使用のためにpygpulibgpuarrayをインストールしようとしているGpuArrayException:GPUがCUDAバージョンでは古すぎる

それを解決: http://deeplearning.net/software/libgpuarray/installation.html

私は「計算を持っているのQuadro 1000MのGPUとレノボW520を持っていますCUDA Toolkit 8.0.61-1をDebian installerと一緒にインストールしました.CUDA Toolkit 8.0.61-1をインストールしました。 nbodyシミュレーション(リンクのステップ4)は正常に動作します。 apt-show-versions cudaは、cuda:amd64/unknown 8.0.61-1 upgradeable to 9.0.176-1

nvidia-smiはドライババージョン384.90がインストールされていることを示しています。

DEVICE=cuda0 python -c "import pygpu;pygpu.test()" bashで "GpuArrayException:GPUがCUDAバージョンには古すぎます"と表示されます。

以前はCUDA Toolkit 9.0がインストールされていましたが、これは互換性がないと認識しましたが、その後8.03をインストールする前にapt-get removeしています。

  • 前回のインストールでは何か問題がありますか?どうすればわかりますか?
  • これはpygpuのバグですか?
  • 他の提案はありますか?
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384.90ドライバに含まれているCUDAドライバのバージョンは、あなたのFermi GPUに不満かもしれません。代わりに最新の375.xxドライバをインストールし、テストを再実行することをお勧めします。 384.90のドライバは正式にFermi GPUをサポートしていますが、CUDA 9はFermi GPUと互換性がありません。したがって、Fermi GPUでCUDAを実行する場合は、CUDA 8とCUDA 8に関連付けられたドライバブランチ、つまり375.xxを使用することをお勧めします。これはFermiと互換性があります。 –

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私はそれを試してみたいです。とにかく 'apt-get install nvidia-375'をインストールしてください。次に、http://www.nvidia.com/Download/Find.aspxからドライバをダウンロードし、Xserverを使用せずに再起動し、「配布提供のプレインストールスクリプトが失敗しました」というエラーに関係なくインストールしました。その後、nvidia-smiはドライバを見つけませんでした。そこで、CUDA Toolkit 8を再インストールして、同じ問題を伴うドライババージョン384で終了しました: -/ – ascripter

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CUDAの下にあるドライバを非常に簡単にダウングレードするために、パッケージマネージャメソッド(apt-get)ツールキット。このような作業のために、私は通常runfileインストーラの方法をお勧めします。試してみたようですが、以前にパッケージマネージャーのドライバーをインストールしていた場合は、その時点でrunfileインストーラーを使用することはできません。まず古いものを取り除く必要があります。これについては、linuxのインストールガイドで説明しています。クリーンアップを実行できる場合は、パッケージマネージャメソッドをまったく使用しないでください。CUDA 8ランファイルインストーラを使用してください。 –

答えて

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ロバートは、私がここで詳しく説明する解決策を指摘しました。したがって、古いGPUを持っていて、配布パッケージからドライバをインストールする際に問題がある場合は、runfileからインストールする方法があります。

1.クリーンアップ以前にインストール乱雑

sudo apt-get remove --purge nvidia* 
    sudo apt-get remove --purge cuda* 
    sudo apt autoremove 

これは、NVIDIA/CUDAに関連付けられている任意の以前にインストールしたパッケージを削除します。 this thread (askubuntu)によると、ubuntu-desktopはnvidia-commonに依存しているので、sudo apt-get install ubuntu-desktopで再インストールしてください。 https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive:これは、Xubuntuの16.04のためのケース

2.ダウンロードここで見つけることができますRUNFILEドライバ

ではありません。インストーラタイプ "runfile"を必ず選択してください。

私の場合、これはcuda_8.0.61_375.26_linux.run、互換性のあるドライババージョン375.26のCUDA 8です。ロバートは指摘しています。

3。プリインストール手順(のための(X)Ubuntuの)NVidia : 2. Pre-installation Actions

はあなたがlspci | grep -i nvidia経由

  • CUDA対応のGPUを持っていることを確認するためにあなたを伝えます。
  • uname -m && cat /etc/*release
  • gccがgcc --version
  • 互換カーネルヘッダsudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)

NVidia : 4. Runfile Installationインストール互換のディストリビューションは、特に私のような、Linuxの初心者のために、IMO少し短くしています。そこでここでは詳細です:新しいカーネルを構築する

blacklist nouveau 
    options nouveau modeset=0 

sudo update-initramfs -u

4.無効にヌーボードライバ

編集/次の内容の/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.confを作成します。

これは私のためでした。 here (askubuntu)の解決策は、問題が発生した場合に備えてより包括的です。コマンドラインで

5.リブート

は、おそらくそのためのさまざまな方法があります。私はgrubを変更することでそれをやった。 /etc/default/grubを編集します。

GRUB_CMDLINE_LINUX="nomodeset" 
    GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet 3" 

sudo update-grub

してから再起動します。(既存のgrubのファイルをバックアップした後に)これ​​ら2つのキーを変更/追加します。何かが失敗した場合、リカバリモードでの起動は引き続き機能します。その後、あなたはgrubへの変更を元に戻すことができます。

6.インストールnVidiaドライバ+ CUDAツールキット

あなたは今、コンソールを起動する必要があります。まず、ヌーボーが実際に無効になっていることを

lspci -nnk | grep -iA2 vgaで確認します。

sthがあります。 kernel driver in use: *****のように、ヌーボーを読むべきではありません。その後

sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run

以前のGRUBのセットアップと再起動を回復する:あなたが最初にRUNFILEをダウンロードして、パスに今

cd。あなたはNVidiaの実用的なインストールが必要です。pygpuテストはもはや失敗しないはずです。少なくともCUDAのバージョンが間違っているからではありません。

7。インストール後のアクション

これは必須です。それが誰かを助けてくれたことを教えてください。私は自分で書くだけではありません^ _^

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