Am Nvidia Quadro 2000 1GB din anul 2010. De la Lista de GPU-uri moștenite CUDA a Nvidia Văd că acceptă capacitatea de calcul de 2.1.
am gasit o Manual de compatibilitate CUDA cu un tabel cu „Setul de instrumente CUDA și versiunile de drivere compatibile” la pagina 4.
Versiunea mea de driver este 390.144 (de la nvidia-smi), astfel din tabelul CUDA 9.0 (9.0.76) ar trebui să suporte GPU.
Acum încerc să găsesc o versiune mai veche de Pytorch care acceptă CUDA 9.0. Din fericire, Pytorch 1.1.0 acceptă CUDA 9.0.
Apoi am folosit această comandă pentru a instala această versiune de Pytorch conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=9.0 -c pytorch.
Din pacate, torch.cuda.is_available() spectacole Fals. Fac ceva greșit?
Btw aceasta este rezultatul nvidia-smi comanda.
(bază) hell@Dell-Precision-T1600:~$ nvidia-smi
Sâmbătă, 25 decembrie 03:39:47 2021
+--------------------------------------------- ----------------------------+
| Versiunea driverului NVIDIA-SMI 390.144: 390.144 |
|-------------------------------+------------------ -----+----------------------+
| Persistența numelui GPU-M| Autobuz-Id Disp.A | Volatil Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Utilizare/Cap| Utilizarea memoriei | GPU-Util Compute M. |
|================================+================== =====+=======================|
| 0 Quadro 2000 Off | 00000000:01:00.0 Activat | N/A |
| 33% 61C P0 N/A / N/A | 383 MiB / 963 MiB | 24% Implicit |
+-------------------------------+----------------- -----+----------------------+
+--------------------------------------------- ----------------------------+
| Procese: Memorie GPU |
| GPU PID Tip Nume proces Utilizare |
|=================================================== =============================|
| 0 938 G /usr/lib/xorg/Xorg 93MiB |
| 0 1249 G /usr/bin/gnome-shell 159MiB |
| 0 3903 G ...AAgAAAAAAAAACAAAAAAAAAA= --shared-files 125MiB |
| 0 17545 G ...l/anaconda3/envs/pytorch_try/bin/python 1MiB |
+--------------------------------------------- ----------------------------+
