在运行基于CUDA的程序时,您可能会遇到“RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal”这样的错误。这个错误信息意味着您尝试访问的GPU设备编号超出了实际存在的范围。以下是解决此问题的方法: 问题原因 出现“invalid device ordinal”错误的原因可能有以下几种: 设备编号超出范围:您可能尝试
RuntimeError:cuda runtimeerror(10) : invalid device ordinal at xxx 图1错误日志 原因分析 可以从以下角度排查: 请检查CUDA_VISIBLE_DEVICES设置的值是否与作业规格匹配。例如您选择4卡规格的作业,实际可用的卡ID为0、1、2、3,但是您在进行cuda相关的运算时,例如"tensor.to(device="cuda:7")",将张量搬到了...
当你遇到“CUDA error: invalid device ordinal”错误时,这通常意味着你尝试访问一个不存在的CUDA设备。以下是针对这个问题的详细解答,包括可能的原因和解决方案: 1. 确认CUDA是否正确安装,并且CUDA驱动与显卡兼容 检查CUDA安装:确保你的机器上已经安装了CUDA Toolkit,并且安装过程没有错误。 验证驱动兼容性:访问NVIDIA...
一、PythonError 在Pytorch 读取参数时,报错 RuntimeError: cuda runtime error (10) : invalid device ordinal。 二、解决方法 造成这个错误的原因主要是本地只有一个GPU(GPU:0),而程序中使用 GPUs:1。 因此,在程序中找到定义 device 的地方,我的如下: 将其中 "cuda:1" 修改为 "cuda:0",程序将不在报错。
RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. 网上解决方法(TransVG接口不长这样): ...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] ="2" 表示用第二块GPU,并且也只能看见第二块,然后输入: print('# GPUs = %d'% (torch.cuda.device_count())) 这时候输出的就是1(其实一共有4块) 至此应该不会有什么问题,但是问题出就出在后面的代码:
一、Python Error 在Pytorch 读取参数时,报错 RuntimeError: cuda runtime error (10) : invalid device ordinal。 二、解决方法 造成这个错误的原因主要是本地只有一个 GPU (GPU:0),而程序中使用 GPUs:1。 因此,在程序中找到定义 device 的地方,我的如下: ...
博主实在使用Pytorch分布式训练时遇到这个问题的,原因是程序中GPU数量和指定的GPU数量不一样导致的。底层查看之后,发现了问题。原来是Pytorch在参数保存的时候,会注册一个跟原来参数位置有关的location。比如原来你在服务器上的GPU1训练,这个location很可能就是GPU1了。
一、Python Error 在Pytorch 读取参数时,报错 RuntimeError: cuda runtime error (10) : invalid device ordinal。 二、解决方法 造成这个错误的原因主要是本地只有一个 GPU (GPU:0),而程序中使用 GPUs:1。 因此,在程序中找到定义 device 的地方,我的如下: ...
RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal root@ai151:/vllm-workspace# python3 -m vllm.entrypoints.api_server --model /models/openchat-3.5-0106/ --tensor-parallel-size 4 --dtype float16 --enforce-eager WARNING 03-29 13:57:06 config.py:732] Casting torch.bfloat16 to torch.float...