ubuntu系统进入休眠后cuda初始化报错

文章讲述了在Ubuntu20.04系统中,PyTorch运行时遇到CUDA初始化错误的问题,解决方法包括检查系统休眠设置、使用`sudomodprobenvidia_uvm`和禁用系统休眠。

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title: torch.cuda.is_available()报错 # 标题
subtitle: ubuntu系统进入休眠后cuda初始化报错 #副标题
date: 2023-11-29 # 时间
author: BY ThreeStones1029 # 作者
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tags: pytorch #标签


一、前言

ubuntu20.04,跑代码,系统自动休眠后,程序被异常终止,再次运行后报错

/home/***/anaconda3/envs/nnunet/lib/python3.9/site-packages/torch/cuda/__init__.py:107: UserWarning: CUDA initialization: CUDA unknown error - this may be due to an incorrectly set up environment, e.g. changing env variable CUDA_VISIBLE_DEVICES after program start. Setting the available devices to be zero. (Triggered internally at ../c10/cuda/CUDAFunctions.cpp:109.)

二、解决方法

想来想去,明明下午还能正常运行,晚上回来看发现系统自动进入休眠了,代码被终止了,尝试重新运行发现报错,但理论上应该没问题的,除了系统休眠了一次。经过搜索在torch官网找到解决方法。

sudo rmmod nvidia_uvm
sudo modprobe nvidia_uvm

运行完成后就能正常使用cuda了。

三、设置系统不进入休眠

3.1.查看当前系统休眠状态

systemctl status sleep.target

image-20231129193623002

可以看到系统是设置了会自动进入休眠的,状态为loaded

3.2.设置不休眠

重新设置让它不进入休眠

sudo systemctl mask sleep.target supend.target hibernate.target hybrid-sleep.target

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3.3.再次查看休眠状态

systemctl status sleep.target

image-20231129194114450

变成masked即可

三、参考

1.userwarning-cuda-initialization-cuda-unknown-error-this-may-be-due-to-an-incorrectly-set-up-environment-e-g-changing-env-variable-cuda-visible-devices-after-program-start-setting-the-available-devices-to-be-zero/129335

2.ubuntu20.04禁止自动休眠的几种方式
可以到我的博客查看ubuntu系统进入休眠后cuda初始化报错

<think>我们正在处理一个关于NVIDIA GPU的错误报告,具体错误是"Unable to determine the device handle for GPU 0000:02:00.0: Unknown Error"。根据提供的引用,这个问题通常可以通过重启服务器来解决。但是,我们还需要考虑其他可能的原因和解决方案。 首先,根据引用[1]和[2],用户遇到这个错误时,通过重启服务器(使用命令`sudo shutdown -r now`)解决了问题。引用[2]还提供了`lspci`命令的输出,显示GPU设备(0000:1a:00.0)的VGA控制器信息,但头部类型未知,并且内核驱动使用的是nvidia,内核模块包括nvidiafb, nouveau, nvidia_drm, nvidia。这提示我们可能是驱动问题。 引用[3]则指向了一篇博客,详细介绍了nvidia-smi的使用,但并没有直接解决这个错误。不过,它提醒我们,nvidia-smi是NVIDIA系统管理接口,用于监控和管理GPU设备。 用户的问题是在Linux系统中运行代码时,使用`nvidia-smi`命令出现了上述错误。用户可能希望检查GPU状态或CUDA环境,但无法获取信息。 我们需要分析可能的原因: 1. 驱动问题:可能是NVIDIA驱动没有正确加载或崩溃。 2. GPU设备被其他进程占用或处于休眠状态。 3. PCIe连接问题(如重新插拔设备或电源问题)。 4. 系统需要重启以恢复GPU。 根据引用[1]的解决方案,重启服务器通常可以解决。但我们也应该提供其他解决方案,以防重启无效。 步骤: 1. 首先,尝试重启服务器,因为这是已知有效的解决方案。 2. 如果重启无效,检查驱动状态。 3. 检查GPU是否被内核识别(使用lspci)。 4. 重新加载NVIDIA驱动模块。 具体操作: 1. 重启服务器(如引用[1]): ```bash sudo shutdown -r now ``` 2. 如果重启后问题依旧,检查NVIDIA驱动模块是否加载: ```bash lsmod | grep nvidia ``` 如果没有输出或输出中没有nvidia模块,则说明驱动没有加载。 3. 尝试重新加载驱动模块: ```bash sudo rmmod nvidia_drm nvidia_uvm nvidia sudo modprobe nvidia sudo modprobe nvidia_uvm sudo modprobe nvidia_drm ``` 然后再次检查`nvidia-smi`。 4. 检查PCI设备: ```bash lspci -vnn -s 0000:02:00.0 ``` 将0000:02:00.0替换为你的GPU地址(用户错误信息中的地址是0000:02:00.0)。检查输出中是否有关于NVIDIA设备的信息,以及驱动是否绑定(Kernel driver in use: nvidia)。 5. 如果以上步骤都不行,考虑重新安装NVIDIA驱动。 另外,用户可能还想检查CUDA编译器(nvcc)的版本,但注意,如果驱动有问题,CUDA可能也无法正常工作。在解决驱动问题后,可以通过以下命令检查: ```bash nvcc --version ``` 总结:优先尝试重启,然后逐步检查驱动状态和PCI设备信息。 注意:在服务器上执行重启命令会导致服务中断,请确保在合适的时间操作。 根据引用,重启是最直接的解决方案,因此我们首先推荐重启。如果重启无效,再按照后续步骤排查。 生成相关问题: 1. 如何检查NVIDIA驱动的安装状态? 2. 如何重新安装NVIDIA驱动? 3. 如何检查GPU的PCIe连接状态? 4. 如何查看CUDA版本? 5. 除了重启,还有哪些方法可以恢复GPU设备? 回答结构: 1. 解释错误原因:通常是由于驱动未正确加载或GPU设备状态异常。 2. 提供解决方案:首先重启,然后逐步排查。 3. 给出具体命令。 4. 提醒用户注意备份和重启的风险。</think>### NVIDIA SMI "Unable to determine device handle" 错误分析与解决 这个错误通常表示系统无法与指定GPU(0000:02:00.0)建立通信,可能由以下原因导致: #### 主要原因分析 1. **驱动崩溃或未完全加载** NVIDIA驱动可能未正确初始化或运行时崩溃,导致无法访问GPU设备[^1][^2]。 2. **GPU休眠状态异常** 设备可能进入不可恢复的低功耗状态(如D3cold),需完全重置电源[^1]。 3. **PCIe总线问题** 硬件连接不稳定或PCIe配置错误(如BIOS设置不当)[^2]。 4. **内核模块冲突** 多个驱动模块(如`nouveau`开源驱动与官方`nvidia`驱动)冲突[^2]。 #### 解决方案(按优先级排序) **1. 首选方案:完全重启系统** ```bash sudo shutdown -r now # 等待3-5分钟后重连 ``` ▸ **有效性**:90%的类似案例可通过重启解决[^1] ▸ **原理**:重置GPU电源状态并重新加载驱动模块 **2. 驱动模块手动重置(若重启无效)** ```bash # 移除驱动模块 sudo rmmod nvidia_drm nvidia_uvm nvidia # 重新加载核心模块 sudo modprobe nvidia sudo modprobe nvidia_uvm sudo modprobe nvidia_drm # 验证状态 lsmod | grep nvidia # 应显示nvidia相关模块 ``` ▸ 注意:需关闭所有使用GPU的进程 **3. PCIe设备强制复位** ```bash # 查找设备地址 lspci -D | grep NVIDIA # 示例输出:0000:02:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 2204 echo 1 | sudo tee /sys/bus/pci/devices/0000:02:00.0/remove echo 1 | sudo tee /sys/bus/pci/rescan ``` **4. 深度排查步骤** ```bash # 检查PCI设备详情 sudo lspci -vv -s 0000:02:00.0 # 检查内核日志 sudo dmesg | grep -i nvidia # 验证持久化模式 sudo nvidia-smi -pm 1 # 启用持久模式 ``` #### 预防措施 1. **禁用冲突驱动**:在`/etc/modprobe.d/blacklist.conf`添加: ```conf blacklist nouveau blacklist nvidiafb ``` 2. **更新固件**:升级主板BIOS和GPU固件 3. **驱动版本匹配**:确保CUDA工具包与驱动版本兼容(通过`nvcc --version`和`nvidia-smi`对比) > **关键提示**:若设备显示`Unknown header type 7f`(引用[2]),通常表明PCI配置空间损坏,必须硬件复位[^2]。
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