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我有一个 PyTorch 模型的 docker 图像，当在 debian/Tesla P4 GPU/google 深度学习图像上运行的 google 计算引擎 VM 中运行时返回此错误：

CUDA kernel failed : no kernel image is available for execution on the device

这发生在调用我的模型的行上。PyTorch 模型包括自定义 c++ 扩展，我正在使用这个模型https://github.com/daveredrum/Pointnet2.ScanNet

我的图像在运行时安装这些

该图像在我的本地系统上运行良好。VM 和我的系统都有以下版本：

cuda编译工具10.1、V10.1.243

火炬 1.4.0

火炬视觉 0.5.0

据我所知，主要区别在于GPU

当地的：

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 435.21       Driver Version: 435.21       CUDA Version: 10.1     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 960M    Off  | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   36C    P8    N/A /  N/A |    361MiB /  2004MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

虚拟机：

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 418.87.01    Driver Version: 418.87.01    CUDA Version: 10.1     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla P4            Off  | 00000000:00:04.0 Off |                    0 |
| N/A   42C    P0    23W /  75W |      0MiB /  7611MiB |      3%      Default |

如果我 ssh 进入虚拟机torch.cuda.is_available()返回true

因此我怀疑它一定与扩展的编译有关

这是我的 docker 文件的相关部分：

ENV CUDA_HOME "/usr/local/cuda-10.1"
ENV PATH /usr/local/nvidia/bin:/usr/local/cuda-10.1/bin:${PATH}
ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES all
ENV NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES compute,utility
ENV NVIDIA_REQUIRE_CUDA "cuda>=10.1 brand=tesla,driver>=384,driver<385 brand=tesla,driver>=396,driver<397 brand=tesla,driver>=410,driver<411 brand=tesla,driver>=418,driver<419"
ENV FORCE_CUDA=1

# CUDA 10.1-specific steps
RUN conda install -c open3d-admin open3d
RUN conda install -y -c pytorch \
    cudatoolkit=10.1 \
    "pytorch=1.4.0=py3.6_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0" \
    "torchvision=0.5.0=py36_cu101" \
 && conda clean -ya
RUN pip install -r requirements.txt
RUN pip install flask
RUN pip install plyfile
RUN pip install scipy


# Install OpenCV3 Python bindings
RUN sudo apt-get update && sudo apt-get install -y --no-install-recommends \
    libgtk2.0-0 \
    libcanberra-gtk-module \
    libgl1-mesa-glx \
 && sudo rm -rf /var/lib/apt/lists/*

RUN dir
RUN cd pointnet2 && python setup.py install
RUN cd ..

我已经在虚拟机中从 ssh 重新运行了这一行：

TORCH_CUDA_ARCH_LIST="6.0 6.1 7.0" python setup.py install

我认为哪个是针对 Tesla P4 计算能力的安装？

我可以尝试其他一些设置或故障排除步骤吗？

直到几天前，我才对 docker/VMs/pytorch 扩展一无所知，所以有点在黑暗中拍摄。这也是我的第一篇 stackoverflow 帖子，如果我没有遵守一些礼仪，请随时指出。

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我最终通过手动删除包含 setup.py 的文件夹中“src”以外的所有文件夹解决了这个问题

然后重建docker镜像

然后在构建我运行的映像时TORCH_CUDA_ARCH_LIST="6.1" python setup.py install，安装针对 VM 上 GPU 的正确计算能力的 cuda 扩展

它奏效了！

我猜只是运行 setup.py 而不删除以前安装的文件夹并不会完全覆盖扩展

于 2020-04-03T09:55:24.157 回答