CUDA报错不能加载模块求解决

DeepAlchemy 2019-02-11 11:32:00

如图，本人萌新。玩 rainbowcrack，用到cuda加速版本的时候报错不能加载模块。此模块在系统信息里面找到了，应该不是缺少模块。彩虹表经测试没有问题。由于没有接触过CUDA方面的知识，有点摸不着头脑，求大佬赐教。配置：8750h+1066，显卡驱动版本398。CUDA toolkit 9.2。使用rainbowcrack1.7版本

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本文介绍了如何通过“星图GPU”平台快速解决CUDA报错问题，该平台支持自动化部署预装环境镜像（如“AI 全身全息感知 - Holistic Tracking”），显著降低配置复杂度。以计算机视觉开发为例，用户可直接调用该镜像实现实时人体姿态追踪，无需手动处理CUDA版本冲突或依赖问题，大幅提升开发效率。

写在前面:这个BUG解决起来挺简单的,但是我发现其他人的博客里都不会写出BUG的原因以及解决思路,so自己水一篇。 BUG出现的原因:报错日志我忘记在那里了,出现这个报错时会提示你去哪里看报错日志,报错的原因就是因为你的Linux系统安装过NVIDIA的显卡驱动,CUDA里自带的显卡驱动和它冲突了所以导致CUDA安装不上。 BUG解决思路:我看到很多博客都说要把自己安装的驱动卸载调之后再安装CUDA就可以了,我不能说这样不可以但总感觉有点憨。我的解决方法是不安装CUDA自带的显卡驱动 OK,说一下具体的解决

提示nvidia-uvm已加载进内核，是因为有引用已启动并且在使用nvidia相关进程。机器重启输入nvidia-smi提示如下错误,字面意思就是驱动和库不匹配。提示nvidia-uvm已加载，关闭就行了。测试nvidia-smi -t 1。查看一下nvidia相关库。关闭已启动的进程helio。查看英伟达先关内核模块。

在终端重新输入 sudo rmmod nvidia_uvm # 删除nvidia模块 sudo modprobe nvidia_uvm # 重新加载模块

是指执行程序或任务的环境或平台，在不同的上下文中，"运行时" 可能有不同的含义。对于 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit 中的运行时，它主要指的是负责管理和执行容器的底层组件。默认情况下，Docker 并不能直接访问 GPU 资源，原因是 GPU 的管理需要专门的驱动程序和工具。运行时，Docker 容器能够更好地与 GPU 进行交互，充分利用硬件资源，满足高性能计算和深度学习训练的需求。运行时，这样它才能正确地与 GPU 驱动进行通信，并将 GPU 资源暴露给容器。

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