Ubuntu 16.04, CUDA 8 - версия драйвера CUDA недостаточна для версии исполнения CUDA

Ответ 1

Бег

sudo apt-get purge nvidia-*

и переустановку драйверов с помощью

sudo apt-get install nvidia-375

решил это. Только для записи я впервые обновил драйверы, используя вкладку "Дополнительные драйверы" в разделе "Программное обеспечение и обновления".

Ответ 2

Во-первых, проверьте "Набор инструментов CUDA и совместимые драйверы" из здесь и убедитесь, что ваша версия набора инструментов cuda совместима с вашей версией драйвера cuda, например, если у вас версия драйвера nvidia-390, ваша версия cuda должна быть ниже, чем CUDA 9.1.
Затем вернемся к этой проблеме. Эта проблема вызвана тем, что "ваша версия драйвера cuda не совпадает с вашей версией cuda, и ваша локальная версия CUDA также может отличаться от версии времени выполнения CUDA (версия cuda в некоторых конкретных виртуальных средах".)
Я столкнулся с той же проблемой, когда попытался запустить tennsflow-gpu в среде "tenorflow_gpuenv", созданной conda, и попытался проверить, работает ли устройство "gpu: 0". Моя версия драйвера - nvidia-390, и я уже установил cuda 9.0, поэтому нет смысла поднимать эту странную проблему. Наконец-то я нашел причину того, что версия cuda в виртуальной среде conda - cuda 9.2, которая не совместима с nvidia-390. Я решил проблему, выполнив следующие шаги в ubuntu 18.04:

• проверьте версию драйвера CUDA
  ~$ nvidia-smi или ~$ cat /proc/driver/nvidia/version
• проверьте локальную версию CUDA
  ~$ nvcc --version или ~$ cat /usr/local/cuda/version.txt

• проверьте локальную версию CUDNN
  ~$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

  ---

• проверить версию cuda в виртуальной среде
  ~$ conda list вы можете увидеть что-то вроде этого:
  cudatoolkit & emsp; & emsp; & ЕПРС; 9,2 & emsp; & emsp; & ЕПРС; & ЕПРС; 0
  cudnn & emsp; & emsp; & ЕПРС; & ЕПРС; & ЕПРС; 7.3.1 & emsp; & emsp; & ЕПРС; cuda9.2_0
  вы можете обнаружить, что версия cuda в виртуальной среде отличается от локальной версии cuda и не совместима с версией драйвера nvidia-390.

Итак, переустановите CUDA в виртуальной среде:

• переустановите cuda: ~$ conda install cudatoolkit=8.0
  (измените номер версии '8.0' на другой номер версии, который соответствует версии вашего драйвера, и ваша версия cudnn будет автоматически обновлена в соответствии с новой версией cuda)

Ответ 3

Я следил за инструкциями на этой странице, и это работает для меня.

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=debnetwork

Сначала загрузите программу установки для Linux Ubuntu 16.04 x86_64.

Затем выполните следующие шаги для установки Linux Ubuntu:

1. sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_9.2.148-1_amd64.deb

2. sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub

3. sudo apt-get update

4. sudo apt-get install cuda

Ответ 4

Мой цент,

проблема может быть связана с выбранным режимом графического процессора (режим производительности/энергосбережения). Режим Perfomance использует графический процессор Nvidia, а режим энергосбережения заменяется на интегрированный графический процессор Intel. Когда вы выбираете (используя утилиту nvidia-settings, в конфигурациях "PRIME Profiles") режим энергосбережения (встроенный графический процессор Intel) и deviceQuery сценарий deviceQuery... вы получаете эту ошибку:

-> CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

Но эта ошибка вводит в заблуждение, и при повторном выборе Performance Mode (NVIDIA GPU) с утилитой nvidia-settings проблема исчезает.

В моем случае у меня не было проблемы с версией драйвера, но мне просто нужно повторно включить графический процессор Nvidia.

С уважением

Ps: выбор доступен, когда установлен Prime-related-stuff (вам нужен проприетарный драйвер Nvidia). Дополнительная информация: https://askubuntu.com/questions/858030/nvidia-prime-in-nvidia-x-server-settings-in-16-04-1

Ответ 5

Я получил эту ошибку на Ubuntu 16.04, потому что я все еще использовал видеодрайвер с открытым исходным кодом X.Org. Ошибка исчезла, когда я переключился на двоичный драйвер NVIDIA.

Я нашел настройки драйвера, открыв Системные настройки, затем нажав "Программное обеспечение и обновления". Драйверы видео находятся на вкладке Дополнительные драйверы.

Ответ 6

2019-01-31 21: 01: 47.529309: я tenorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc: 141] Ваш ЦП поддерживает инструкции, которые этот двоичный файл TensorFlow не был скомпилирован для использования: AVX AVX2 2019-01-31 21: 01: 48.210241: я tenorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc: 1405] Найдено устройство 0 со свойствами: name: GeForce 920MX major: 5 minor: 0 memoryClockRate (GHz): 0.993 pciBusID: 0000: 01: 00.0 totalMemory: 2.00GiB freeMemory: 1.94GiB 2019-01-31 21: 01: 48.216240: я tenorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc: 1484] Добавление видимых устройств GPU: 0 2019-01-31 21: 01: 48.220240: E tenorflow/core/common_runtime/direct_session.cc:158] Internal: cudaGetDevice() не выполнен. Состояние: версия драйвера CUDA недостаточна для версии трассировки CUDA (последний вызов был последним):

я сталкиваюсь с этой проблемой на окнах

Ответ 7

Со ссылкой на ответ # Fabiano-Tarlao, если вы уже установили требуемый драйвер NVidia, вы можете выбрать его из командной строки Linux, используя:

sudo prime-select nvidia

Ответ 8

Я был с той же проблемой. У меня была версия nvidia- 390, установленная на Ubuntu 18.04.2 LTS. Моя видеокарта - GeForce GTX 1080, использующая тензор потока 1.12.0. Я успешно решил эту проблему, удалив старую версию:

sudo apt-get purge nvidia-*

А потом установка версии 418

sudo apt-get install nvidia-driver-418 nvidia-settings

Ответ 9

У меня была похожая проблема. Я использую anaconda, после установки keras-gpu через conda, она автоматически взяла самую последнюю версию cuda, которая была несовместима с моей системой.

Вы можете просмотреть список установленных пакетов в Anaconda через

conda list

В моем случае поддерживаемая версия была 10.0, но anaconda установила последнюю версию 10.1. в этом случае вам необходимо переустановить cuda в среде anaconda с поддерживаемой версией.