【解决方案】RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE

RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE when calling `cublasSgemm解决 今天遇到的问题很奇怪,在相同的虚拟环境下,运行一个Pytorch的程序,在Pycharm中运行正常,但是通过命令行启动就会报上面的错误。而且在另一台服务器上,也是相同的环境,Pytorch版本一致,正常运行,这就导致这个问题更加奇怪。例如:数据传输过程中数据不时出现丢失的情况,偶尔会丢失一部分数据。 阅读详情
AI摘要

本文解决CUDA调用cublasSgemm时出现CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE错误的方法,包括检查代码维度、卸载CUBLAS包、清除LD_LIBRARY_PATH、确保设备一致及更新PyTorch版本。

RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE when calling `cublasSgemm( handle, opa, opb, m, n, k, &alpha, a, lda, b, ldb, &beta, c, ldc)`

  • 方法零:先设为 cpu device 检查代码是否存在维度不匹配等问题

  • 方法一:卸载虚拟环境中的 CUBLAS 相关包(如有) pip uninstall nvidia-cublas-cu11

    • 如果执行后出现 Skipping nvidia-cublas-cu11 as it is not installed. 说明该方法无效,继续
  • 方法二:对于多用户使用的服务器,可尝试在终端执行 unset LD_LIBRARY_PATH

  • 方法三:利用 .device 检查模型和变量等是否在同一个 cuda device

  • 方法四:更新 PyTorch 等的版本,以下为我测试可用的配置

    ################################## 注: 以下为查看 PyTorch, cuda, cudnn 等版本的具体方法
    >>> import torch
    >>> torch.__version__
    '2.2.1+cu121'
    >>> torch.version.cuda
    '12.1'
    >>> torch.backends.cudnn.version()
    8902
    
    • CUDA 是 NVIDIA 推出的用于自家 GPU 的并行计算框架,只能在 NVIDIA 的GPU 上运行,而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥 CUDA 的作用。
    • cuDNN 是 NVIDIA 打造的针对深度神经网络的加速库,是一个用于深层神经网络的 GPU 加速库。如果你要用 GPU 训练模型,cuDNN 不是必须的,但是一般会采用这个加速库。

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CODE_RabbitV
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