args.cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available() hvd.init() if args.cuda: # Horovod: pin GPU to local rank. torch.cuda.set_device(hvd

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Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess” 问题现象 在使用pytorch启动多进程的时候，出现如下报错： RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess

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com/atelier/pytorch_1_8:pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20221118143845-d65d817", "tag": "pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04

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NVML 问题现象 华为云 裸金属服务器 ，NVIDIA驱动卸载后重新安装。 （1）已卸载原有版本NVIDIA驱动和CUDA版本，且已安装新版本的NVIDIA驱动和CUDA版本 （2）执行nvidia-smi失败，提示Failed to initialize NVML: Driver/library

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*/SUPPORT_BF16 = SUPPORT_CUDA/g" modeling_qwen.py modeling_qwen.py修改前第36~37行样例如下。 SUPPORT_BF16 = SUPPORT_CUDA and torch.cuda.is_bf16_supported() SUPPORT_FP16

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kerfile示例如下（xxx替换为实际路径）： # 载入基础镜像，训练或评测引擎一般需包含cuda/cudnn等算法基础环境。用户可手动制作或拉取官方镜像 FROM xxx/cuda:11.0.3-devel-ubuntu18.04 # 设置工作目录【可选】默认为ROOT，用户可修改USER及PATH

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kerfile示例如下（xxx替换为实际路径）： # 载入基础镜像，训练或评测引擎一般需包含cuda/cudnn等算法基础环境。用户可手动制作或拉取官方镜像 FROM xxx/cuda:11.0.3-devel-ubuntu18.04 # 设置工作目录【可选】默认为ROOT，用户可修改USER及PATH

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进制文件。 nvidia-smi获取方式。 该二进制文件可以在nvidia官网，根据CUDA Toolkit版本选择下载对应版本的nvidia驱动包。 图1 NVIDIA驱动程序下载 以CUDA 10.1为例，可以下载得到对应版本的驱动包NVIDIA-Linux-x86_64-418

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对于CCE集群，各系统推荐使用驱动版本如下表，若使用非CCE推荐驱动版本，需要您自行验证机型、系统及驱动版本间的配套兼容性。您可以根据您的应用所使用的CUDA Toolkit版本，对照CUDA Toolkit与NVIDIA驱动的版本兼容性列表，选择合适的NVIDIA驱动版本。 GPU驱动支持列表 当前GPU驱动支持列表仅针对1

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FAQ CUDA和CUDNN run.sh脚本测试ModelArts训练整体流程 ModelArts环境挂载目录说明 infiniband驱动的安装 如何保证训练和调试时文件路径保持一致 父主题： 专属资源池训练

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创建自动模型优化的训练作业 背景信息 如果用户使用的AI引擎为pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64，并且优化的超参类

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worker (pid 38077) is killed by signal: Killed. 日志中有报错“RuntimeError: CUDA out of memory. ”，如下图所示： 图1 错误日志信息 Tensorflow引擎日志中出现“Dst tensor is not

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current Model') args = parser.parse_args() use_cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available() torch.manual_seed(args.seed)

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ckerfile示例如下（xxx替换为实际路径）： # 载入基础镜像，训练或评测引擎一般需包含cuda/cudnn等算法基础环境。用户可手动制作或拉取官方镜像 FROM xxx/cuda:11.0.3-devel-ubuntu18.04 # 设置工作目录【可选】默认为ROOT，用户可修改USER及PATH

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问题： 容器无法查看显存。 部署了7个GPU服务，有2个是能正常访问的，其他启动时都有报错。 2个是能正常访问的CUDA版本分别是10.1和10.0 其他服务CUDA版本也在这2个范围内 在GPU服务容器中发现一些新增的文件core.*，在以前的部署中没有出现过。 问题定位 GP

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04内核自动升级？ 哪里可以了解Atlas800训练 服务器 硬件相关内容 使用GPU A系列裸金属服务器有哪些注意事项？ GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA？

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否安装了驱动以及确认驱动类型、驱动版本。 如客户选择自行安装Tesla驱动，请务必告知客户确保Tesla驱动与CUDA软件的版本配套关系，可参考Tesla驱动及CUDA工具包获取方式。 处理方法 如果用户未安装驱动，请自行安装驱动，或切换带驱动的公共镜像，或使用驱动自动安装脚本安装驱动。

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current Model') args = parser.parse_args() use_cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available() torch.manual_seed(args.seed)

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mmcv>=1.3.1, <=1.5.0。 原因分析 MMCV的依赖与PyTorch版本不匹配。 处理方法 可参考链接的内容，根据PyTorch和CUDA版本安装对应版本的MMCV。 父主题： 预置算法运行故障

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环境配置相关 如何查看Notebook使用的cuda版本？ 如何打开ModelArts开发环境的Terminal功能？ 如何在Notebook中安装外部库？ 如何获取本机外网IP？ 如何解决“在IOS系统里打开ModelArts的Notebook，字体显示异常”的问题？ Notebook有代理吗？如何关闭？

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"pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64", "engine_name": "PyTorch", "engine_version": "pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3

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