本文主要是介绍解决AWS Deep Learning AMI (Ubantu) 中的GPU不可用问题,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
作者:光环云 田帆
在AWS众多官方AMI中有一个比较特殊的版本就是适用于机器学习的操作系统Deep Learning AMI, 它内部预先集成了很多机器学习的框架,比如TensorFlow, Mxnet等。如下图展示为中国区的Deep Learning AMI Ubantu。
此系统为了方便客户进行机器学习,免除了安装所需框架的步骤。方便客户去直接进行机器学的操作。让客户能够把精力都聚焦在业务上。结合AWS提供的GPU实例,能够省去客户在机器学习前的安装、部署、搭建框架的繁复操作。但是,根据AWS官方的推荐,此系统更加适合于一次性机器学习任务。换句话说,如果您已经准备好大量的数据源,准备临时或者批次性的跑机器学习的任务,这个系统搭配GPU的实例可是实现快速的开始执行机器学习任务。下图为正常情况下Deep Learning AMI中预装的机器学习环境。
您可以选择您需要的环境,然后输入后面相应的命令之后就可以进入环境。非常简单方便。
不过,在客户的实际生产应用中会遇到一些问题,我们需要特别注意。由于AWS 的AMI都是由AWS后台来进行维护的,所以在重启或者停机之后再启动实例时,有可能会遇到使用此AMI的实例无法加载GPU的情况。正常情况当选择好环境后会看到GPU相关的信息,如下图:
当我们遇到下列错误提示时,说明此实例的GPU显卡没有加载成功:
ubuntu@ip-172-31-17-216:~$ nvidia-smi
NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.
错误提示表示为GPU的驱动没有加载。那么是什么原因造成的这种情况呢?Amazon Deep Learning AMI 是由AWS后台来进行维护,为了众多的环境兼容和稳定,当实例重启或者停止之后会更新系统的内核版本。而中国区此AMI自带的GPU驱动版本比较老,所以在内核更新之后会无法识别老的GPU驱动,造成GPU显卡无法加载。
那么解决此问题只需要手动的更新GPU驱动即可。下面介绍更新驱动的步骤。
我们可以写一个更新GPU版本驱动的脚本:
#!/bin/bash
set -xversion=$1
#version=410.79
#version=410.104wget http://us.download.nvidia.com/tesla/${version}/NVIDIA-Linux-x86_64-${version}.run
sudo sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-${version}.run --no-drm --disable-nouveau --dkms --silent --install-libglvnd
此脚本中我们会从NVIDIA官网下载不同版本的驱动并进行安装。在执行时后面带上需要的GPU版本为脚本传参。
$ sudo ./install.sh 410.104
之后查看更新后的显卡模块版本:
$ modinfo nvidia | head -7
filename: /lib/modules/4.4.0-1077-aws/updates/dkms/nvidia.ko
alias: char-major-195-*
version: 410.104
supported: external
license: NVIDIA
srcversion: 3B812B02678A6B43A294F17
alias: pci:v000010DEd00000E00sv*sd*bc04sc80i00*
加载显卡模块:
$ sudo modprobe nvidia
启动GPU,查看是否已经正常工作:
$ nvidia-smi
至此,我们的实例应该已经可以正常使用GPU显卡了,但是前提是保证在内核不更新的情况下,可以正常加载GPU。如果在内核更新而且GPU的驱动再次过老之后依然会出现这个现象。所以,如果想一劳永逸的避免这种情况,只能手动关闭系统内核的更新机制来解决。不过,由于此AMI的初衷是提供给客户方便灵活的进行一次性机器任务的,所以不推荐客户长时间利用此AMI进行生产的部署,如果需要请自行搭建机器学习平台或者模型运行的环境。
此外,在AWS global 区域已经推出最新的Deep Learning (Ubantu) 23.0版本(如下图),不会出现类似问题。
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这篇关于解决AWS Deep Learning AMI (Ubantu) 中的GPU不可用问题的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!