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我有一个带有 Tesla K80 GPU 的 N 系列 Azure VM（数据科学 VM）。根据 NVIDIA 扫描仪，我的 GPU 驱动程序是最新的。当我运行我的 CNTK Brainscript 时，它显示“未找到 GPU”并在 CPU 模式下运行。我可以做些什么来排除故障？

requestnodes [MPIWrapper]: using 1 out of 1 MPI nodes on a single host (1 reques
ted); we (0) are in (participating)
-------------------------------------------------------------------
Build info:

            Built time: Dec 22 2016 01:43:24
            Last modified date: Thu Dec 22 01:35:04 2016
            Build type: Release
            Build target: GPU
            With 1bit-SGD: yes
            With ASGD: yes
            Math lib: mkl
            CUDA_PATH: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8
.0
            CUB_PATH: c:\src\cub-1.4.1
            CUDNN_PATH: C:\local\cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1
            Build Branch: HEAD
            Build SHA1: 8e8b5ff92eff4647be5d41a5a515956907567126
            Built by svcphil on DPHAIM-24
            Build Path: C:\jenkins\workspace\CNTK-Build-Windows\Source\CNTK\

-------------------------------------------------------------------
No GPUs found

编辑：这是 NVidia_smi.exe 的输出：

C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI>.\nvidia-smi.exe
Fri Jan 13 19:00:43 2017
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 369.30                 Driver Version: 369.30                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name            TCC/WDDM | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla K80           TCC  | 0BD1:00:00.0     Off |                  Off |
| N/A   43C    P8    27W / 149W |      0MiB / 12189MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  Tesla K80           TCC  | 5871:00:00.0     Off |                  Off |
| N/A   35C    P8    34W / 149W |      0MiB / 12189MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID  Type  Process name                               Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+
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3 回答 3

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Windows Data Science VM 默认情况下不附带 GPU 驱动程序、CUDA 等。我们确实有一个名为“DSVM 的深度学习工具包”的扩展，它添加了驱动程序、CUDA 和 GPU 版本的深度学习软件，如 CNTK、Tensorflow、MxNet。

更多信息：http ://aka.ms/dsvm/deeplearning

我们最近还发布了带有内置 CUDA、GPU 驱动程序和更多深度学习工具的Ubuntu 版本的 DSVM，并且可以部署在 Azure 上的 GPU VM 或仅 CPU 的 VM 上。

于 2017-04-27T18:10:02.357 回答
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您是否可以运行 python 笔记本并查看是否可以在将设备设置为 gpu(id) 的情况下运行它们？或从激活的 CNTK python 环境中，您可以尝试设置一些设备。

import cntk as C
from cntk.device import set_default_device, gpu
C.device.set_default_device(C.device.gpu(0))

这可能会为您提供一些线索，是否是 Brainscript 特定问题。

于 2017-01-13T06:04:09.153 回答
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在安装 CUDA（我安装它以运行 NVIDIA_SMI）之后，python 脚本和 Brainscript 现在可以工作了。我不应该假设 Azure 数据科学映像（仅适用于 N 系列 VM）预装了必要的 NVIDIA 库。:-)

于 2017-01-14T04:49:07.740 回答