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Nvidia CUDA + Theano：シンボル「cuDevicePrimaryCtxGetState」が見つかりませんでした

私はUbuntu 16.04で作業しており、少し古いNvidia 9600 GTグラフィックスカードを持っています。レガシーでもCUDA対応（1.1計算機能）です。 Kerasの使用中にこの機能を活用しようとしています。そのために このガイド に従ってCUDAをインストールし、 this one に従ってcuDNNをインストールします。グラフィックカードのドライバーは304.104バージョンで、グラフィックカードをサポートする最後のCUDAバージョンは6.5です。インストール後、コンソールに入力して確認しました。

$ nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2014 NVIDIA Corporation
Built on Thu_Jul_17_21:41:27_CDT_2014
Cuda compilation tools, release 6.5, V6.5.12

$ nvidia-smi
Fri Dec 22 23:02:08 2017       
+------------------------------------------------------+                       
| NVIDIA-SMI 340.104    Driver Version: 340.104        |                       
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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 9600 GT     Off  | 0000:01:00.0     N/A |                  N/A |
| 40%   46C    P0    N/A /  N/A |     77MiB /  1023MiB |     N/A      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Compute processes:                                               GPU Memory |
|  GPU       PID  Process name                                     Usage      |
|=============================================================================|
|    0            Not Supported                                               |
+-----------------------------------------------------------------------------+

deviceQueryサンプルのコンパイルも成功しました：

CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "GeForce 9600 GT"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          6.5 / 6.5
  CUDA Capability Major/Minor version number:    1.1
  Total amount of global memory:                 1024 MBytes (1073414144 bytes)
  ( 8) Multiprocessors, (  8) CUDA Cores/MP:     64 CUDA Cores
  GPU Clock rate:                                1625 MHz (1.62 GHz)
  Memory Clock rate:                             400 Mhz
  Memory Bus Width:                              256-bit
  Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)         1D=(8192), 2D=(65536, 32768), 3D=(2048, 2048, 2048)
  Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers  1D=(8192), 512 layers
  Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers  2D=(8192, 8192), 512 layers
  Total amount of constant memory:               65536 bytes
  Total amount of shared memory per block:       16384 bytes
  Total number of registers available per block: 8192
  Warp size:                                     32
  Maximum number of threads per multiprocessor:  768
  Maximum number of threads per block:           512
  Max dimension size of a thread block (x,y,z): (512, 512, 64)
  Max dimension size of a grid size    (x,y,z): (65535, 65535, 1)
  Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes
  Texture alignment:                             256 bytes
  Concurrent copy and kernel execution:          Yes with 1 copy engine(s)
  Run time limit on kernels:                     Yes
  Integrated GPU sharing Host Memory:            No
  Support Host page-locked memory mapping:       Yes
  Alignment requirement for Surfaces:            Yes
  Device has ECC support:                        Disabled
  Device supports Unified Addressing (UVA):      No                                                                                                    
  Device PCI Bus ID / PCI location ID:           1 / 0                                                                                                 
  Compute Mode:                                                                                                                                        
     < Default (multiple Host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >                                                          

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 6.5, CUDA Runtime Version = 6.5, NumDevs = 1, Device0 = GeForce 9600 GT                       
Result = PASS

次に、 この推奨インストール方法 および このドキュメント に従い、TensorFlowと比較してグラフィックカードで動作可能なTheanoをインストールしました。 .theanorcファイルを作成しました

[global]
device = cuda0
floatX = float32

[cuda]
root=/usr/local/cuda-6.5/bin/

[dnn]
include_path = /usr/local/cuda-6.5/include/
library_path = /usr/local/cuda-6.5/lib64/

また、適切な変数を.profileにエクスポートしました。

export PATH=/usr/local/cuda-6.5/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-6.5/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

ただし、この単純なテストスクリプトを実行しようとすると：

from theano import function, config, shared, tensor
import numpy
import time

vlen = 10 * 30 * 768  # 10 x #cores x # threads per core
iters = 1000

rng = numpy.random.RandomState(22)
x = shared(numpy.asarray(rng.Rand(vlen), config.floatX))
f = function([], tensor.exp(x))
print(f.maker.fgraph.toposort())
t0 = time.time()
for i in range(iters):
    r = f()
t1 = time.time()
print("Looping %d times took %f seconds" % (iters, t1 - t0))
print("Result is %s" % (r,))
if numpy.any([isinstance(x.op, tensor.Elemwise) and
              ('Gpu' not in type(x.op).__name__)
              for x in f.maker.fgraph.toposort()]):
    print('Used the cpu')
else:
    print('Used the gpu')

次のエラーが表示されます。

ERROR (theano.gpuarray): Could not initialize pygpu, support disabled
Traceback (most recent call last):
  File "/home/kuba/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/theano/gpuarray/__init__.py", line 227, in <module>
    use(config.device)
  File "/home/kuba/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/theano/gpuarray/__init__.py", line 214, in use
    init_dev(device, preallocate=preallocate)
  File "/home/kuba/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/theano/gpuarray/__init__.py", line 99, in init_dev
    **args)
  File "pygpu/gpuarray.pyx", line 651, in pygpu.gpuarray.init
  File "pygpu/gpuarray.pyx", line 587, in pygpu.gpuarray.pygpu_init
pygpu.gpuarray.GpuArrayException: b'Could not find symbol "cuDevicePrimaryCtxGetState": /usr/lib/libcuda.so.1: undefined symbol: cuDevicePrimaryCtxGetState'

Nvidiaのドキュメントにはこの関数がひどく存在するため、このエラーは理解できません。誰にも手がかりがありますか？上記のドキュメントでは3.6の前に<記号があるのに、問題はpython 3.6を使用しているということですか？パスが間違っていますか？

16.04nvidiapythoncudagpu
6
Colonder

一般的に、これらのすべてのコンポーネントには最小CUDA 7およびcuDNN 3以降が必要であり、CUDAコンピューティング機能のGPUが少なくとも2.0必要です。

3
Colonder