CNTK по технологии Azure Data Science VM

У меня есть N-Series Azure VM (VM Data Science) с графическим процессором Tesla K80. Согласно сканеру NVIDIA, мой драйвер GPU обновлен. Когда я запускаю свой CNTK Brainscript, он говорит «Нет GPUs Found» и работает в режиме CPU. Что я могу сделать для устранения неполадок?CNTK по технологии Azure Data Science VM

requestnodes [MPIWrapper]: using 1 out of 1 MPI nodes on a single host (1 reques 
ted); we (0) are in (participating) 
------------------------------------------------------------------- 
Build info: 

      Built time: Dec 22 2016 01:43:24 
      Last modified date: Thu Dec 22 01:35:04 2016 
      Build type: Release 
      Build target: GPU 
      With 1bit-SGD: yes 
      With ASGD: yes 
      Math lib: mkl 
      CUDA_PATH: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8 
.0 
      CUB_PATH: c:\src\cub-1.4.1 
      CUDNN_PATH: C:\local\cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1 
      Build Branch: HEAD 
      Build SHA1: 8e8b5ff92eff4647be5d41a5a515956907567126 
      Built by svcphil on DPHAIM-24 
      Build Path: C:\jenkins\workspace\CNTK-Build-Windows\Source\CNTK\ 

------------------------------------------------------------------- 
No GPUs found

Edit: здесь есть выход из NVidia_smi.exe:

C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI>.\nvidia-smi.exe 
Fri Jan 13 19:00:43 2017 
+-----------------------------------------------------------------------------+ 
| NVIDIA-SMI 369.30     Driver Version: 369.30     | 
|-------------------------------+----------------------+----------------------+ 
| GPU Name   TCC/WDDM | Bus-Id  Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | 
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap|   Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | 
|===============================+======================+======================| 
| 0 Tesla K80   TCC | 0BD1:00:00.0  Off |     Off | 
| N/A 43C P8 27W/149W |  0MiB/12189MiB |  0%  Default | 
+-------------------------------+----------------------+----------------------+ 
| 1 Tesla K80   TCC | 5871:00:00.0  Off |     Off | 
| N/A 35C P8 34W/149W |  0MiB/12189MiB |  0%  Default | 
+-------------------------------+----------------------+----------------------+ 

+-----------------------------------------------------------------------------+ 
| Processes:              GPU Memory | 
| GPU  PID Type Process name        Usage  | 
|=============================================================================| 
| No running processes found             | 
+-----------------------------------------------------------------------------+

источник

2017-01-12 Robert Sim

Еще одно примечание: виртуальная машина - это Windows Server 2012 R2. Это стандартный экземпляр NC12 Azure. –

Я попытался установить драйвер из NVIDIA, но установка драйвера завершилась неудачно. 377.35-tesla-desktop-winserver2008-2012r2-64bit-international-whql –

Ошибка VMware Windows Data Science не поставляется с драйверами GPU, CUDA и т. Д. У нас есть расширение под названием «Инструмент Deep Learning для DSVM», который добавляет к драйверам, CUDA и GPU выпуск программного обеспечения глубокого обучения как CNTK, Tensorflow, MxNet.

Дополнительная информация: http://aka.ms/dsvm/deeplearning

Мы недавно выпустили Ubuntu version of DSVM с встроенных CUDA, драйверов GPU и несколько более глубоких инструментов обучения и может быть развернут как на GPU VM или CPU только виртуальные машины на Azure.

источник

2017-04-27 18:10:02

Обновление: Windows 2016 Data Science VM (http://aka.ms/dsvm/win2016) поставляется с драйверами графического процессора, CUDA и несколькими инфраструктурами, такими как Tensorflow, Mxnet, Microsoft Cognitive Toolkit, Chainer. Мы постоянно добавляем новые инструменты. Пожалуйста, проверьте последнюю страницу продукта. –

Будет ли возможность запускать питон блокноты и посмотреть, если вы можете запустить их с устройством, установленным на GPU (Я бы)? или из активированной среды CNTK python, вы можете попробовать установить какое-то устройство.

import cntk as C 
from cntk.device import set_default_device, gpu 
C.device.set_default_device(C.device.gpu(0))

Это может дать вам некоторые подсказки, будь то конкретная проблема с Brainscript.

источник

2017-01-13 06:04:09

Спасибо за продолжение. Вот результат этого скрипта: Traceback (последний последний вызов): Файл «. \ TestGPU.py», строка 3, в C.device.set_default_device (C.device.gpu (0)) Файл «E : \ local \ Anaconda3-4.1.1-Windows-x86_64 \ envs \ cntk-py34 \ lib \ site-packages \ cntk \ device.py ", строка 76, в gpu return cntk_py.DeviceDescriptor.gpu_device (device_id) ValueError: Указанный идентификатор устройства графического процессора (0) недействителен. –

Теперь запускаем диагностические инструменты NVIDIA, и я вернусь. –

Это поставило меня на правильный путь. Было бы хорошо, если install.ps предупредил о недостатках CUDA при установке CNTK с поддержкой GPU. –

Ну, теперь скрипт python и Brainscript работают после установки CUDA (я установил его для запуска NVIDIA_SMI). Я не должен был предполагать, что образ Azure Data Science (который работает только с виртуальной машиной N Series) имеет предварительно установленные библиотеки NVIDIA. :-)

источник

2017-01-14 04:49:07

Это полезно знать. Спасибо за сообщение. Передаст его соответствующим командам, поддерживающим виртуальные машины N Series для будущих обновлений. –

ответ

Смежные вопросы