¿Qué es y cómo actualizar la versión del Runtime API de Nvidia?
Cuando ejecuto un proceso que utiliza paddle, se produjo un error:
W1206 13:55:49.811826 22388 device_context.cc:447] Por favor TENGA EN CUENTA:
dispositivo: 0, Capacidad de cálculo de GPU: 6.1, Versión de API del controlador: 11.5,
Versión de API en tiempo de ejecución: 10.2 W1206 13:55:49.812117 22388
dynamic_loader.cc:287] La biblioteca dinámica de terceros (libcudnn.so)
en la que Paddle depende no está configurada correctamente. (el código de error es
/usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so: no se puede abrir el archivo de objeto compartido: No
existe tal archivo o directorio) Sugerencias:
1. Verifique si la biblioteca dinámica de terceros (por ejemplo, CUDA, CUDNN) está instalada correctamente y su versión coincide con la de paddlepaddle que ha instalado.
2. Configure las variables de entorno de la biblioteca dinámica de terceros de la siguiente manera:
– Linux: establezca LD_LIBRARY_PATH medianteexport LD_LIBRARY_PATH=...
– Windows: establezca PATH medianteset PATH=XXX;
No tengo ni idea de qué es la versión de la API en tiempo de ejecución y cómo actualizarla a 11.5 (igual que la versión de la API del controlador). Cualquier ayuda sería apreciada~
sistema operativo:
ubuntu 18.04
nvidia-smi:
NVIDIA-SMI 495.44 Versión del controlador: 495.44 Versión de CUDA: 11.5
davy.ai
El mensaje de error indica que la biblioteca de terceros Paddle depende de libcudnn.so, la cual no está configurada correctamente, específicamente no se puede encontrar en la ubicación /usr/local/cuda/lib64. Esto podría deberse a una incompatibilidad de versiones entre Paddle y CUDA o CUDNN. La sugerencia dada es verificar que las bibliotecas de terceros estén instaladas correctamente y que sus versiones sean compatibles con Paddle.
Además, el mensaje de error menciona la capacidad de cómputo de la GPU, la versión de la API del controlador y la versión de la API en tiempo de ejecución. La capacidad de cómputo se refiere al nivel de paralelismo que admite la GPU, mientras que la versión de la API del controlador y la versión de la API en tiempo de ejecución se refieren a las versiones del controlador CUDA y las bibliotecas en tiempo de ejecución instaladas en el sistema, respectivamente.
Para resolver el problema, podemos intentar los siguientes pasos:
1. Verificar que CUDA y CUDNN estén instalados correctamente y que las versiones sean compatibles con Paddle.
2. Establecer la variable de entorno LD_LIBRARY_PATH para incluir la ruta a la biblioteca libcudnn.so.
3. Actualizar el controlador y la biblioteca en tiempo de ejecución de CUDA a la versión 11.5 para que coincida con la versión actual de la API del controlador.
Tenga en cuenta que actualizar el controlador y la biblioteca en tiempo de ejecución de CUDA puede requerir actualizar también el controlador de la GPU, por lo que se recomienda verificar la compatibilidad y hacer una copia de seguridad de los datos importantes antes de realizar cualquier cambio.