GpuArrayException：GPU对于CUDA版本而言太旧了

Question

编辑： 主要问题原来是CUDA Toolkit和NVidia驱动程序版本的软件包安装程序的组合不适合我的硬件设置。 安装CUDA的* .run文件解决了它

我正在尝试使用pygpu安装libgpuarray ， theano在Xubuntu 16.04上使用theano ，如此处所述： http : theano

我有一台带有Quadro 1000M GPU的Lenovo W520，它具有“计算能力2.1”，并且与CUDA Toolkit兼容，根据Wikipedia的最新版本为8。

我已经用Debian安装程序安装了CUDA Toolkit 8.0.61-1。 nbody模拟（链接中的第4步）运行良好。 apt-show-versions cuda说cuda:amd64/unknown 8.0.61-1 upgradeable to 9.0.176-1

nvidia-smi告知已安装驱动程序版本384.90。

DEVICE=cuda0 python -c "import pygpu;pygpu.test()" bash中的DEVICE=cuda0 python -c "import pygpu;pygpu.test()"给出“ GpuArrayException：GPU对于CUDA版本而言太旧了 ”。

在意识到这不兼容之前，我以前已经安装了CUDA Toolkit 9.0，然后在安装8.0之前apt-get remove它。

• 以前的安装9.0是否有问题？ 我怎么知道？
• 还是这是pygpu中的错误？
• 还有其他建议吗？

Answer 1

Robert向我指出了解决方案，我将在这里详细描述。 因此，如果您使用的是较旧的GPU，并且在从分发软件包安装驱动程序时遇到问题，则可以采用以下方法从运行文件进行安装。

1.清理以前安装的杂物

    sudo apt-get remove --purge nvidia*
    sudo apt-get remove --purge cuda*
    sudo apt autoremove

这将删除以前与nvidia / cuda关联的所有软件包。 根据此线程（askubuntu）， ubuntu-desktop对nvidia-common具有依赖性，因此请使用sudo apt-get install ubuntu-desktop重新安装。 Xubuntu 16.04并非如此

2.下载运行文件驱动程序

可以在这里找到： https : //developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive 。 确保选择安装程序类型“ runfile”。

在我的情况下，这是cuda_8.0.61_375.26_linux.run ，CUDA 8具有兼容的驱动程序版本375.26，正如Robert指出的那样。

3.安装前说明（针对（x）ubuntu）

NVidia：2.安装前操作会告诉您确保您拥有

• lspci | grep -i nvidia具有CUDA功能的GPU lspci | grep -i nvidia lspci | grep -i nvidia 。
• 兼容的发行版uname -m && cat /etc/*release
• gcc已安装gcc --version
• 兼容的内核头文件sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)

NVidia：4. Runfile安装的 IMO有点短，尤其是对于像我这样的Linux新手来说。 所以这是细节：

4.禁用新手驱动程序

使用以下内容编辑/创建/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf ：

    blacklist nouveau
    options nouveau modeset=0

sudo update-initramfs -u来构建新内核。

这为我做到了。 如果遇到问题， 此处描述的解决方案（askubuntu）更为全面。

5.在命令行重启

可能有不同的方法。 我通过修改grub做到了。 编辑/etc/default/grub 。 添加/更改这两个键（在备份现有的grub文件之后）：

    GRUB_CMDLINE_LINUX="nomodeset"
    GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet 3"

sudo update-grub

然后重新启动。 如果有任何失败，以恢复模式引导仍将起作用。 然后，您可以撤消对grub的更改。

6.安装NVidia驱动程序+ CUDA工具包

您现在应该启动到控制台。 首先检查nouveau是否确实通过禁用

lspci -nnk | grep -iA2 vga lspci -nnk | grep -iA2 vga 。

有……。 就像kernel driver in use: *****不应阅读nouveau。

现在， cd到您最初下载运行文件的路径，并且：

sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run

之后，恢复以前的grub设置并重新启动。 您应该已安装了有效的NVidia安装，并且pygpu测试不会再失败了（至少不是因为错误的CUDA版本）

7.安装后的操作

• NVidia：7.1.1。 环境设置 ：更新您的环境变量（最好在/etc/environment ）以包括

   PATH=/usr/local/cuda-8.0 LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64 

• 英伟达：4.4。 设备节点验证 ：检查/dev/nvidia*是否以0666模式存在

• NVidia：7.2.2.1。 验证驱动程序版本 ：

   cat /proc/driver/nvidia/version 

那应该是要领。 让我知道它是否对某人有帮助，我不仅为自己写下了^ _ ^