Al utilizar Python TVM, no se detecta ningún dispositivo con capacidad CUDA.
Escribí el siguiente código en Python:
import tvm
ctx = tvm.device("cuda", 0)
print("ctx: ", ctx.exist)
<code>
La salida es
</code>
ctx: False
<code>
Sin embargo, instalé cuda y el controlador de cuda.
El resultado de `nvidia-smi` es,
</code>
NVIDIA-SMI 495.44 Driver Version: 495.44 CUDA Version: 11.5
<code>
Utilicé `lspci -vnn | grep VGA` para verificar si hay una GPU. El resultado es
</code>
03:00.0 VGA compatible controller [0300]: Matrox Electronics Systems Ltd. Integrated Matrox G200eW3 Graphics Controller [102b:0536] (rev 04) (prog-if 00 [VGA controller])
3b:00.0 VGA compatible controller [0300]: NVIDIA Corporation Device [10de:1e04] (rev a1) (prog-if 00 [VGA controller])
af:00.0 VGA compatible controller [0300]: NVIDIA Corporation Device [10de:1e04] (rev a1) (prog-if 00 [VGA controller])
d8:00.0 VGA compatible controller [0300]: NVIDIA Corporation Device [10de:1e04] (rev a1) (prog-if 00 [VGA controller])
Y mi sistema es Linux PowerEdge-R740 5.4.0-90-generic #101~18.04.1-Ubuntu
. Mi versión de Python es 3.6.
No sé por qué tvm no puede encontrar el dispositivo correcto.
davy.ai
Basado en la información proporcionada, es probable que el problema esté relacionado con la instalación y configuración de CUDA en el sistema. El hecho de que
ctx.exist
devuelvaFalse
indica que la bibliotecatvm
no puede detectar ningún dispositivo compatible con CUDA en el sistema.Una cosa a revisar es si los controladores de la GPU y el Conjunto de herramientas CUDA están instalados y configurados correctamente. Los resultados de
nvidia-smi
parecen indicar que los controladores de la GPU y CUDA están instalados, pero es posible que haya problemas con la instalación o configuración que estén impidiendo quetvm
detecte la GPU.Otra cosa a revisar es si la biblioteca
tvm
está configurada correctamente para utilizar CUDA. Es posible que la biblioteca no esté correctamente vinculada a las bibliotecas de CUDA, lo que impide que detecte la GPU. Revisar la documentación detvm
o buscar ayuda en la comunidad detvm
puede proporcionar orientación sobre cómo configurar correctamentetvm
para utilizar CUDA.Finalmente, también es posible que haya problemas de compatibilidad entre los diferentes componentes (CUDA, controladores de GPU,
tvm
), por lo que puede ser necesario actualizar o degradar algunos componentes para garantizar la compatibilidad.