Nvidia-docker: Error: versión de CUDA no compatible: controlador 8.0 <imagen 9.0.176
El comando -
nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi
produciendo este mensaje de error -
nvidia-docker | 2017/10/13 08:33:01 Error: unsupported CUDA version: driver 8.0 < image 9.0.176
La salida nvidia-smi es la siguiente
| NVIDIA-SMI 375.66 Driver Version: 375.66 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 GeForce 930MX Off | 0000:01:00.0 Off | N/A |
| N/A 40C P8 N/A / N/A | 243MiB / 2002MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 10596 G /usr/lib/xorg/Xorg 112MiB |
| 0 11359 G compiz 77MiB |
| 0 11989 G ...el-token=4E07A486F6B731B5D1D3A5EF33B64C3E 54MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
Según el #177 debo actualizar el controlador. Pero el controlador ya está actualizado.
¿Cómo puede resolver el problema?
meftaul
Todos 3 comentarios
Necesita al menos un controlador de la serie 384.xx para CUDA 9. NVIDIA recomienda
384.81 o posterior.
Si está instalando desde paquetes deb, tenga en cuenta que el nombre del paquete es
diferente para nvidia-384 versus nvidia-375 para que el controlador principal
la actualización de la versión es intencional en lugar de automática.
Mejor,
acantilado
El 12 de octubre de 2017 a las 19:50, "Md. Meftaul Haque" [email protected]
escribió:
El comando -
nvidia-docker ejecutar --rm nvidia/cuda nvidia-smi
produciendo este mensaje de error -
nvidia-docker | 2017/10/13 08:33:01 Error: versión de CUDA no compatible:
controlador 8.0 < imagen 9.0.176la salida de nvidia-smi es la siguiente
+------------------------------------------------- ----------------------------+
| NVIDIA-SMI 375.66 Versión del controlador: 375.66 |
|-----------------------------------------------+----------------- -----+-------------------------------------+
| Nombre de GPU Persistencia-M| Bus-Id Disp.A | Descorr. volátil ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Uso/Cap | Uso de memoria | GPU-Util Cómputo M. |
|===============================+================== =====+======================|
| 0 GeForce 930MX Apagado | 0000:01:00.0 Desactivado | N/A |
| N/A 40C P8 N/A / N/A | 243MiB / 2002MiB | 0% Predeterminado |
+----------------------------------------+----------------- -----+-------------------------------------++------------------------------------------------- ----------------------------+
| Procesos: Memoria GPU |
| GPU PID Tipo Nombre del proceso Uso |
|================================================= ============================|
| 0 10596G /usr/lib/xorg/Xorg 112MiB |
| 0 11359 G compiz 77MiB |
| 0 11989 G ...el-token=4E07A486F6B731B5D1D3A5EF33B64C3E 54MiB |
+------------------------------------------------- ----------------------------+Según el #177 https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/issues/177
Debería actualizar el controlador. Pero el controlador ya está actualizado.
¿Cómo puede resolver el problema?—
Estás recibiendo esto porque estás suscrito a este hilo.
Responda a este correo electrónico directamente, véalo en GitHub
https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/issues/497 , o silencia el hilo
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AJO93j0fl5OKFODvJWqs2c_ter9bQ_OFks5srtAIgaJpZM4P354h
.
cliffwoolley
en 13 oct. 2017
Gracias @cliffwoolley
Alternativamente, también puede usar una imagen CUDA 8.0 y no actualizar su controlador:
nvidia-docker run --rm nvidia/cuda:8.0-devel nvidia-smi
flx42
en 13 oct. 2017
@flx42 Recibo este error cuando uso FROM tensorflow/tensorflow:latest-gpu . ¿Qué versión de TF debo usar para evitarlo?
loretoparisi
en 19 abr. 2018
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Gracias @cliffwoolley
Alternativamente, también puede usar una imagen CUDA 8.0 y no actualizar su controlador: