cudaErrorNoKernelImageForDevice: no kernel image is available for execution on the device

在尝试不同版本的faiss后遇到cudaErrorNoKernelImageForDevice错误。解决方案可能涉及确保使用与cudatoolkit版本兼容的faiss版本,如1.7.2与cudatoolkit=11.8。

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错误现象: 

File "/flagemb/FlagEmbedding/baai_general_embedding/finetune/eval_msmarco.py", line 119, in index
    faiss_index.add(corpus_embeddings)

line 230, in replacement_add
    self.add_c(n, swig_ptr(x))

File "/.conda/envs/emb/lib/python3.10/site-packages/faiss/swigfaiss_avx2.py", line 9489, in add
    return _swigfaiss_avx2.IndexReplicas_add(self, n, x)

RuntimeError: Exception thrown from index 0: parallel_for failed: cudaErrorNoKernelImageForDevice: no kernel image is available for execution on the device
...
Exception thrown from index 7: parallel_for failed: cudaErrorNoKernelImageForDevice: no kernel image is available for execution on the device

尝试了几个不同的faiss版本但是没有解决问题。

解决办法

# namespace-Pt comme

根据提供的引用内容,"CUDA error cudaErrorNoKernelImageForDevice: no kernel image is available for execution on the device" 是一个CUDA错误,表示在设备上没有可执行的内核图像。这个错误通常发生在使用CUDA编程时,当尝试在设备上执行一个没有正确编译或加载的内核时会出现。 解决这个问题的方法有以下几种: 1. 确保CUDA驱动程序和CUDA工具包已正确安装并与您的设备兼容。您可以通过运行`nvcc --version`命令来检查CUDA工具包的版本。 2. 检查您的代码中是否存在语法错误或逻辑错误,特别是与CUDA内核相关的部分。确保您的内核代码正确编写,并且在编译和加载内核时没有出现错误。 3. 检查您的设备是否支持所需的CUDA功能。某些较旧的设备可能不支持某些CUDA功能,导致无法加载内核图像。您可以查阅设备的技术规格或CUDA文档来了解其功能和限制。 4. 尝试重新编译和加载内核。有时,重新编译和加载内核可以解决内核图像不可用的问题。确保您的内核代码正确编译,并使用正确的编译选项和库路径进行加载。 5. 如果您使用的是第三方库或框架,确保您使用的是与您的设备和CUDA版本兼容的版本。有时,不兼容的库或框架可能导致无法加载内核图像的错误。 请注意,以上方法仅为常见解决方案,具体解决方法可能因您的环境和代码而异。如果问题仍然存在,请提供更多详细信息,以便我们能够更好地帮助您解决问题。
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