GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal

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安装驱动和工具包 p1 服务器 安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 p2服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 p3服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 父主题： 实例

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tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 cuda10.1 PyTorch x86_64 Ubuntu18.04 pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 cuda10.2 A

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torch.cuda.device(i): data = torch.randn(data_size, device=device) torch.cuda.synchronize() with torch.cuda.device(j):

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如何处理用户自行安装NVIDIA驱动、CUDA软件，安装过程出错问题 问题描述 用户使用不带驱动的公共镜像或私有镜像，自行安装NVIDIA驱动软件包、CUDA软件包，在安装过程中脚本执行报错。 判断方式 确认用户使用的镜像文件。 确认用户的NVIDIA软件包来源。 确认用户想要的

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8)、python3.7(Python 3.7.4)、python3.9(Python 3.9.2)。 约束：内置 cuda 11.6，函数需要基于 cuda11.6 版本开发，使用其他版本的 cuda 请考虑使用 自定义镜像 函数。 定制运行时函数，可以在设置->常规设置中，启用 GPU。 图1 启用GPU

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。 图5 查看驱动安装结果 执行以下命令，检查CUDA版本是否正确。 /usr/local/cuda/bin/nvcc -V 图6 检查CUDA版本 （可选）检查CUDA是否正常。 执行以下命令，进入“/usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery”目录。

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NVML 训练速度突然下降以及执行nvidia-smi卡顿如何解决？ GP Vnt1 裸金属服务器 用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error 使用SFS盘出现报错rpc_check_timeout:939 callbacks suppressed

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训练作业找不到GPU 问题现象 训练作业运行出现如下报错： failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected 原因分析 根据错误信息判断，报错原因为训练作业运行程序读取不到GPU。

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age/tensorflow-gpu-cuda10-cp36-horovod0162:1.13.1", "gpu_image_url" : "modelarts-job-dev-image/tensorflow-gpu-cuda10-cp36-horovod0162:1

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VIDIA-525-CUDA-12.0-Uniagent 表4 镜像详情 软件类型 版本详情 操作系统 Ubuntu 20.04 server 64bit 内核版本 5.4.0-144-generic 架构类型 x86 驱动版本 525.105.17 cuda 12.0 container-toolkit

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然后根据它们的键缩小键/值对列表。MapReduce起到了将大事务分散到不同设备处理的能力，这样原来必须用单台较强服务器才能运行的任务，在分布式环境下也能完成。 更多信息，请参阅MapReduce教程。 MapReduce结构 MapReduce通过实现YARN的Client和A

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MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

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MapReduce统计样例程序 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce统计样例代码 父主题： 开发MapReduce应用

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educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类：

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MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop

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MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发常用概念

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准备MapReduce应用开发用户 开发用户用于运行样例工程。用户需要有组件权限，才能运行样例工程。 前提条件 MRS 服务集群开启了Kerberos认证，没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作步骤 登录MRS Manager，在MRS Manager界面选择“系统设置

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MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站。 http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop

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MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

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配置MapReduce shuffle address 配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时，它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务连接特定IP，可以参考该章节进行配置。 配置描述 当需要MapReduce shu

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