如何解决Failed to initialize NVML: Unknown Error？

矛盾様 2020-02-15 11:15:46

操作系统是win10的，下载了cuda10.1和对应的cudnn，显卡驱动版本见后面，在命令行里输入nvcc -V正常显示了，已经把NVML添加到环境变量了，但是输入nvidia-smi就会出现下面的情况：

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矛盾様 2021-01-16

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该问题已经解决，下载一个合适的显卡驱动就好，详情可以看我关于配置gpu版本的pytorch的博客

pangchai2020 2021-08-17

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@矛盾様版本驱动没问题，还是报错，呜呜呜

卡皮巴拉-别想打扰我学习版 2022-06-01

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@pangchai2020 最后怎么解决的

菜鸟船船 2021-01-14

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解决了吗楼主

可乐透心凉 2020-11-12

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解决了吗楼主

参考安装 NVIDIA Container Toolkit 在运行Sample Workload 时候会出现报错。出现报错。

win10/11均可，注意官网重新下载安装即可，不要使用第三方驱动软件，网速很慢，360倒是还可以。GeForce Experience是真的菜，现在兼容性很差，建议直接安装精简版，nvidia app一步到位。下载完毕后双击打开，首先的驱动保存位置我选择的是默认位置，避免之后出现错误，点击OK，等待检测系统兼容性。点击windows图标搜索【设备管理器】，点击【显示适配器】即可查看自己设备的显卡型号，比如我的型号是“安装选项我选择的是【自定义】，点击下一步。继续点击下一步，等待安装完毕即可。

服务器环境： Windows Server 2012 R2 64位操作系统，基于x64的处理器缘由：升级服务器驱动之后，发现在cmd窗口下使用 nvidia-smi.exe相关命令查看GPU情况时，报错如下： Failed to initialize NVML: Unknown Error 额，网上查了一堆资料，回头发现250，难受我认为可能有效的解决方法为：步骤一：因为是新服务器，所以...

因项目原因需要在k8s上跑GPU相关的代码，优选使用NVIDIA A100显卡，但在根据官方文档简单并部署后，出现了pod中GPU运行一段时间后丢失的问题，进入容器后发现nvidia-smi命令报错"Failed to initialize NVML: Unknown Error"。尝试删除并且重建容器后，刚开始nvidia-smi命令正常，但是在大约10秒过后，重复出现以上异常。

当 systemd 用于管理容器的 cgroup 并触发它重新加载任何引用 NVIDIA GPU 的 Unit 文件（例如 systemctl daemon-reload）时，容器化 GPU 工作负载可能会突然失去对其 GPU 的访问权限。在 GPUStack 中，GPU 可能会在“资源”菜单中丢失，并且在 GPUStack 容器中运行nvidia-smi可能会导致错误：为了防止，需要在 Docker 中禁用 systemd cgroup 管理。在。

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