Рейтинг:1

Pytorch для очень старых GPU

флаг eg

У меня есть Nvidia Quadro 2000 1 ГБ 2010 года выпуска. Список устаревших графических процессоров Nvidia CUDA я вижу, что он поддерживает вычислительные возможности 2.1.

я нашел Руководство по совместимости с CUDA с таблицей «CUDA Toolkit и совместимые версии драйверов» на стр. 4.

Моя версия драйвера 390.144 (от nvidia-smi), поэтому из таблицы CUDA 9.0 (9.0.76) должен поддерживать GPU.

Теперь я пытаюсь найти более старую версию Pytorch, которая поддерживает CUDA 9.0. К счастью, Питорч 1.1.0 поддерживает CUDA 9.0. Затем я использовал эту команду для установки этой версии Pytorch. conda установить pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=9.0 -c pytorch.

К сожалению, факел.cuda.is_available() показывает ЛОЖЬ. Я делаю что-то неправильно? Кстати, это вывод nvidia-smi команда.

(базовый) hell@Dell-Precision-T1600:~$ nvidia-smi
Сб 25 дек 03:39:47 2021       
+--------------------------------------------- ----------------------------+
| NVIDIA-SMI 390.144 Версия драйвера: 390.144 |
|-------------------------------+---------------- -----+----------------------+
| Имя GPU Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Летучий некорр. ЕСК |
| Мощность вентилятора Temp Perf:Использование/Ограничение| Использование памяти | GPU-Util Compute M. |
|==============================+================== =====+======================|
| 0 Quadro 2000 выкл. | 00000000:01:00.0 Вкл | Н/Д |
| 33% 61C P0 Н/Д / Н/Д | 383 МБ / 963 МБ | 24% По умолчанию |
+---------------------------------------------+---------------- -----+----------------------+
                                                                               
+--------------------------------------------- ----------------------------+
| Процессы: Память графического процессора |
| Тип PID графического процессора Имя процесса Использование |
|================================================ =============================|
| 0 938 Г /usr/lib/xorg/Xorg 93МиБ |
| 0 1249 G /usr/bin/gnome-shell 159МиБ |
| 0 3903 G ...AAgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA= --shared-files 125MiB |
| 0 17545 G ...l/anaconda3/envs/pytorch_try/bin/python 1МиБ |
+--------------------------------------------- ----------------------------+
флаг cc
Посмотрите раздел 3.1 Поддержка оборудования, таблица 2 вашей ссылки на совместимость с cuda. Ваши вычислительные возможности 2.1 (Fermi) даже не запускают драйвер 384. Попробуйте вернуться к CUDA 8 и драйверу 367-375.
cocomac avatar
флаг cn
@ubfan1 Я не согласен. При подключении графического процессора OP к [инструменту NVIDIA «Загрузить драйверы»] (https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us) предлагается версия 390.147. Это поставило бы OP на CUDA 9.0, так как им просто не хватает требований для 9.1.
Prakhar Sharma avatar
флаг eg
@ubfan1 Я попытался понизить версию и сломал драйвер дисплея. Был черный экран при загрузке. Затем использовал среду chroot для удаления драйверов nivida и обновления grub.
флаг cc
Я подтверждаю, что моим последним драйвером, который использовался на моем Quadro 1000, был драйвер 390, так что он должен работать с вами, Quadro 2000. Похоже, старые веб-страницы оборудования Nvidia не поддерживаются, много мертвых ссылок, как на наших конкретных старых Quadros.
Prakhar Sharma avatar
флаг eg
Точно, я не знаю, почему CUDA 9.0, поддерживаемый Pytorch, не распознает мой графический процессор.

Ответить или комментировать

Большинство людей не понимают, что склонность к познанию нового открывает путь к обучению и улучшает межличностные связи. В исследованиях Элисон, например, хотя люди могли точно вспомнить, сколько вопросов было задано в их разговорах, они не чувствовали интуитивно связи между вопросами и симпатиями. В четырех исследованиях, в которых участники сами участвовали в разговорах или читали стенограммы чужих разговоров, люди, как правило, не осознавали, что задаваемый вопрос повлияет — или повлиял — на уровень дружбы между собеседниками.