PyTorch的CUDA错误：Error 804: forward compatibility was attempted on non supported HW-Toy模板网

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宿主机为Ubuntu20.04 + gtx1060，Nvidia driver版本为510.85.02。

安装环境为：tensorrt8.4

安装完成后，一当调用cuda环境就会报错：Error 804: forward compatibility was attempted on non supported HW。

检查问题原因

在Linux宿主机上使用docker（版本>= 19.3）之前，请确保安装了nvidia-container-runtime和nvidia-container-toolkit：

sudo apt-get install nvidia-container-runtime nvidia-container-toolkit

并且确保nvidia-container-runtime-hook在PATH环境变量的路径中：

:~$ which nvidia-container-runtime-hook
/usr/bin/nvidia-container-runtime-hook

cuda初探

既然是个cuda初始化就报错的问题，那Gemfield不妨先抛开PyTorch，在当前的Docker环境上直接写一个最简化的C程序来初始化CUDA设备，看看是否会出错。

代码：

#include <stdio.h>
#include <cuda_runtime.h>
int main() {
    int device = 0;
    int gpuDeviceCount = 0;
    struct cudaDeviceProp properties;

    cudaError_t cudaResultCode = cudaGetDeviceCount(&gpuDeviceCount);

    if (cudaResultCode == cudaSuccess){
        cudaGetDeviceProperties(&properties, device);
        printf("%d GPU CUDA devices(s)(%d)\n", gpuDeviceCount, properties.major);
        printf("\t Product Name: %s\n"          , properties.name);
        printf("\t TotalGlobalMem: %ld MB\n"    , properties.totalGlobalMem/(1024^2));
        printf("\t GPU Count: %d\n"             , properties.multiProcessorCount);
        printf("\t Kernels found: %d\n"         , properties.concurrentKernels);
        return 0;
    }
    printf("\t gemfield error: %d\n",cudaResultCode);
}

编译：

g++ -I/usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/include/ gemfield.cpp -o gemfield -L/usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/ -lcudart

~# ./gemfield
         gemfield error: 804

Error 804: forward compatibility was attempted on non supported HW”，这个错误的意思是说：你的硬件不支持forward compatibility。

解决办法

很简单，将宿主主机的nvidia显卡驱动更新成与镜像相同的版本，然后再次安装nvidia-container-runtime和nvidia-container-toolkit：

显卡驱动安装请参考：环境搭建01——Ubuntu如何查看显卡信息及安装NVDIA显卡驱动_命名无能的博客-CSDN博客_ubuntu如何查看显卡驱动

本文参考

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