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重启Google Cloud Notebook后无法检测到CUDA设备

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重启Google Cloud Notebook后无法检测到CUDA设备

今天我重启云笔记本服务器时出现了这个问题。可以使用以下步骤重现：

  1. 使用 Tensorflow 或 Pytorch 和 GPU 创建 Google Cloud Notebook 服务器

  2. 启动服务器后，打开python控制台：

>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True

CUDA 设备至今可用。

  1. 重新启动服务器，然后再次打开笔记本。
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torch/cuda/__init__.py:52: UserWarning: CUDA initialization: CUDA unknown error - this may be due to an incorrectly set up environment, e.g. changing env variable CUDA_VISIBLE_DEVICES after program start. Setting the available devices to be zero. (Triggered internally at  /opt/conda/conda-bld/pytorch_1614378098133/work/c10/cuda/CUDAFunctions.cpp:109.)
  return torch._C._cuda_getDeviceCount() > 0
False

nvidia-smi命令工作正常。

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 450.80.02    Driver Version: 450.80.02    CUDA Version: 11.0     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla T4            Off  | 00000000:00:04.0 Off |                    0 |
| N/A   43C    P0    16W /  70W |      0MiB / 15109MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
Built on Thu_Jun_11_22:26:38_PDT_2020
Cuda compilation tools, release 11.0, V11.0.194
Build cuda_11.0_bu.TC445_37.28540450_0

使用 TensorFlow 也可以重现此问题。如何修复这种情况？

答案1

选项 1：
升级 Notebooks 实例的环境。请参阅关联升级。
可升级的 Notebooks 实例是双磁盘的，有一个启动磁盘和一个数据磁盘。升级过程会将启动磁盘升级为新映像，同时保留数据磁盘上的数据。

选项 2：
通过 SSH 连接到笔记本虚拟机并运行命令关联。
执行命令后，cuda版本将更新为11.3，nvidia驱动版本将更新为465.19.01。
重启笔记本虚拟机。

笔记：gpu 图像中的问题已解决。将使用图像版本 M74 创建新的笔记本。关于新图像版本尚未更新google 公共问题追踪器但您可以在控制台中找到新的图像版本 M74。

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