CNTK в Azure Data Science VM
У меня есть виртуальная машина Azure серии N (виртуальная машина с данными) с графическим процессором Tesla K80. Согласно сканеру NVIDIA, мой драйвер GPU обновлен. Когда я запускаю свой CNTK Brainscript, он говорит "GPU не найдены" и работает в режиме CPU. Что я могу сделать, чтобы устранить неполадки?
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
Изменить: вот 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 |
+-----------------------------------------------------------------------------+
3 ответа
По умолчанию виртуальная машина Windows Data Science не поставляется с драйверами графического процессора, CUDA и т. Д. У нас есть расширение под названием "Инструментарий глубокого обучения для DSVM", которое добавляет драйверы, CUDA и выпуск графических процессоров для графических процессоров, таких как CNTK, Tensorflow, MxNet.
Дополнительная информация: http://aka.ms/dsvm/deeplearning
Мы также недавно выпустили версию DSVM для Ubuntu со встроенным CUDA, драйверами графического процессора и несколькими более глубокими инструментами обучения, и ее можно развернуть на виртуальной машине с графическим процессором или только на процессоре в Azure.
Можно ли было запустить ноутбуки python и посмотреть, сможете ли вы запустить их с устройством, на котором установлено gpu(id)? или из активированной среды Python CNTK вы можете попробовать настроить какое-либо 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, является ли это специфической проблемой Brainscript.
Итак, скрипт Python и Brainscript теперь работают после установки CUDA (я установил его для запуска NVIDIA_SMI). Я не должен был предполагать, что в образе Azure Data Science (который работает только с виртуальной машиной N Series) предварительно установлены необходимые библиотеки NVIDIA.:-)