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CUDA

CUDAは並列計算プラットフォームであり、Nvidia GPU(Graphics Processing Units)向けのプログラミングモデルです。CUDAは様々なプログラミング言語、ライブラリ、APIを通してNvidiaにインターフェイスを提供します。

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Docker+GPU+TensorFlow環境構築において、GPUを認識しない（なぜかNvidiaドライバが2つ出現？）

やろうとしていること Docker+GPU+TensorFlowの実行環境を作ろうと思っています。対応 GPUを積んだ機体はproxy環境下にあり、ネットワーク設定が困難であったため、GPU非搭載で別ネットワーク下のMacBookでコンテナのイメージを作成し、このイメージをGPU搭載機体(Ubuntu16.04)にコピーしてdocker load→docker runしました。この方法が悪い
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MagMag 1時間前に質問を編集
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train_mnist.pyの実行に時間がかかりすぎる

機械学習を始めたいと思い環境構築をしました。 -g 0でgpuの使用を明示しているにもかかわらずtrain_mnist.pyの実行に900秒程度かかってしまいます。原因を教えていただけないでしょうか。 C:\ProgramData\chainer-7.8.0>python examples\mnist\train_mnist.py -g 0 -b 1500 Device: @cupy:0 #
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soychance 5日前にコメント
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TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to

下記の関数を実行するとタイトルのエラーが発生します。Google collabo使用中はエラーが発生しなかったのですJupitor Notebookで同一の内容を実行するとエラーが発生します。ライブラリー等のバージョンの違いからでしょうか。何かアドバイスを頂けますと幸いでございます。 def train_model(model, criterion, optimizer, schedul
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yukkuri_reimu 5日前に回答
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PytonのTensorflow/KerasをGPUで動かしたいです。

前提・実現したいこと PythonでTensorflow,KerasをGPUによって動かしたいです。発生している問題・エラーメッセージ GPUが認識されず、以下の表示がでます。 devices not set [name: "/device:CPU:0" device_type: "CPU" memory_limit: 268435456 locality { } incarnation
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teratailが 6日前にアップデート
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tensorflow-gpu2.3でgpuが認識されない。

追記(2021/07/27) conda install tensorflow-gpu=2.3 tensorflow=2.3=mkl_py38h1fcfbd6_0 でビルドを指定すれば、condaでも正しくビルドされたtf2.3.0を利用できます。 python3.8以上でしか利用できないビルドのようなので、python3.7ではインストールに失敗します。参考:https://nixeneko.
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37458 1週間前に質問を編集
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学習済みモデルのデバイス設定がCPUにならない

前提・実現したいこと pythonを用いて、自分で学習させたモデルを使用したWebアプリを作ろうとしています。 Google ColabのGPU上で学習させたモデルを、pickleにしてドライブに保存し、コマンドプロンプト上で動作させたところ、入力をアップロードした後の処理が上手くいかず、chrome上で“Internal Server Error”が出てしまいました。エラーメッセージを見てみる
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jbpb0 1週間前にベストアンサー
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docker nvidia/cudaのオープンソースをloadできない

前提・実現したいこと dockerのnvidia/cudaのイメージをloadしたい発生している問題・エラーメッセージ User@servername:~/dl$ docker load < nvidia-cuda-10.0-devel-ubuntu-18.04-x86_64-sha256-04156a673e4ef5d5dd0d197a3206e0f96dad722ebd7d2351b30
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teratailが 1週間前にアップデート
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Ninjaビルドエラー

Ninjaを使ったビルドでエラーが発生しています。 FAILED: fused.pyd "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.29.30037\bin\Hostx64\x64/link.exe" fused_bias_act.o fused_bias_act_kernel.
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HiruLow 2週間前にベストアンサー
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CUDAのthrustライブラリを使用したプログラムで "trivial_device_copy D->H failed" というエラーが出る

前提・実現したいこと char型配列A, int型配列Cに対して、以下の条件を満たすchar型配列Bを並列処理で作成したいです。しかし、以下のようなエラーが出てしまい、エラーの原因がわからず困っています。自分なりに調べてみましたが、自分と似たようなケースを見つけることができず、行き詰まっている状態です。このエラーの原因と対処法を教えてください。よろしくお願いします。発生している問題
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m3Zi8VHu 2週間前にコメント
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bindgen.rsを用いてcuda.hをバインドのやり方について

やりたいこと bindgenを用いて、cuda.hやcuda_runtime.hをbindしたいです。問題 cargo buildを行うと、 error: Wrong output in build script of `cuda-sys v0.1.0 (path/to/cuda-sys)`: `cargo:runstc-link-cuda.h` とエラーが出ます。私が書いたコードが
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tatsuya6502 2週間前に回答を編集
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【docker】コンテナ内でapt updateできない。。

前提・実現したいこと docker内でapt updateすると以下のエラーが出てしまいます。。原因はなんでしょうか？該当のソースコード nvidia/cuda:10.2-cudnn8-devel-ubuntu18.04イメージをrunしてコンテナを作成・起動。 docker run -it -d --gpus '"device=5,6,7"' -v ${PWD}:/OpenPose/
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comefigo 3週間前にコメント
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【docker】エラーで困ってます。。Unable to find image 'nvidia/10.1-cudnn7-runtime-ubuntu18.04:latest' locally

前提・実現したいこと ubuntu18.04でdockerを使いたかったので、こちらを参考にしましたところ、項目「nvidia dockerのインストール」の最後で下記のようなエラーが出てしまいました。どのようなエラーなのでしょうか？また、解決方法を知りたいです。 <補足> 参考にしたのは項目「dockerのインストール」からです。それより前の「ドライバのインストール」や「CUDAインストール
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tetsutail_study 4週間前にコメント
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動画を開いた状態でkeras-yolov3を動かすとエラーをはいてしまう

前提・実現したいこと環境 os - windows10 anaconda3 tensorflow_gpu-1.14.0 cuDNN-7.4.2 CUDA-10.0 keras-yolov3(参照元 - https://github.com/qqwweee/keras-yolo3) 問題点 yolo.pyのソースコードに少しだけ付け加えて、 webカメラを使ったリアルタイム検出を行っています。
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teratailが 1ヶ月前にアップデート
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Windows１０でCupyのエラーが発生します。

前提・実現したいこと Windows10でCupyの使用でエラーが起きます。 CUDA10.2をCUDA Toolkit 10.2 Downloadよりインストールし， pip install cupy-cuda102 でインストール完了しました。発生している問題・エラーメッセージ Traceback (most recent call last): File "C:\Users\
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jbpb0 1ヶ月前に回答を編集
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NVIDIA RTX A6000でtensorflow-gpu 1.13.1が使えない

RTX A6000を使用しておりますが、下記の環境下（tensorflow-gpu 1.13.1）ではエラーが出てしまいます。一方、tensorflow-gpuをバーション2.1にすると正常に動きます。 tensorflow-gpuバージョンを1.13.1で動かしたいのですが、RTX A6000では使用できないのでしょうか？エラー内容、症状エラーメッセージにはメモリオーバーフローと記載
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jbpb0 1ヶ月前にベストアンサー
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Python OPENCV +CUDA で画像をトリミングする

Pythonを使用して、Opencvを使用しております。 CUDA(GPU)を使用すると、高速化できることは分かっているのですが、その構文がどれだけあるのか分かりません。たとえば、画像を圧縮する際は、 CV＋CUDA で、cv2.cuda.resizeとできるのですが、分割の場合は、どのような構文となるのでしょうか。分割は、 frame = imread("〇") frame1
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teratailが 1ヶ月前にアップデート
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backwardができない

前提・実現したいこと backwardにおけるエラーを解消したい発生している問題・エラーメッセージ trainning start!! 0 tensor(0.3558, device='cuda:0', grad_fn=<AddBackward0>) tensor(21.2084, device='cuda:0', grad_fn=<AddBackward0>) RuntimeErro
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os-t 1ヶ月前に回答
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yolov5の学習時に「CUDA out of memory」とエラー表示される

前提・実現したいこと yolov5を用いて物体検出をしたい。教えていただきたいこと学習時に以下のエラーメッセージが表示され、学習がストップしてしまう。 CUDA out of memory. Tried to allocate 12.50 MiB (GPU 0; 10.92 GiB total capacity; 8.57 MiB already allocated; 9.28 GiB
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Saba3 2ヶ月前にコメント
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Cupyの計算速度がNumpyより遅い

前提・実現したいこと Pythonによる行列計算を高速で行いたいです。行列数が多い計算をしたいので、 CPUで計算するNumpyではなく、GPUで計算するCupyを使用しています。 Cupyは以下のpipでインストールしました。 pip install cupy-cuda110 発生している問題・エラーメッセージ計算速度を比較するとNumpyよりCupyの方が遅い結果となりました。(Num
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roshikowami 2ヶ月前にベストアンサー
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OpenCVのDockerfile化(cuda使用)

実行したいこと OpanCVを用いたGPUリソースを使った画像処理をするためのインフラの用意をしています。具体的には、CUDAを含むOpenCV環境をDockerコンテナ上に構築したく、それ用のDockerfileを作成しています。サーバー上に同様の環境を構築した際は以下サイトの手順で問題なく構築できました。 https://towardsdatascience.com/opencv-cuda
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zembutsu 2ヶ月前にベストアンサー

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