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Cuda：ライブラリnvvmが見つかりません

以下のコードを実行しようとしていますが、エラーが報告されます。

NvvmSupportError：libNVVMが見つかりません。_conda install cudatoolkit：ライブラリnvvmが見つかりません

私の開発環境は、Ubuntu 17.04、Spyder/Python3.5、およびconda（numbaおよびcudatoolkit）を介してインストールしました。 Nvidia GPU（GTX 1070およびGTX 1060）。

import numpy as np
from timeit import default_timer as timer
from numba import vectorize

@vectorize(["float32(float32, float32)"], target='cuda')     
def VecADD(a,b):
    return a+b        

n = 32000000
a = np.ones (n, dtype=np.float32) 
b = np.ones (n, dtype=np.float32)     
c = np.zeros(n, dtype=np.float32) 

start = timer()
C = VecADD(a,b)
print (timer() - start)

誰もこの問題を解決する方法を知っていますか？

pythonubuntucudagpunumba
19
Helton Maia

まったく同じシナリオで私にとってうまくいったのは、.bashrcに次のものを含めることでした（現在cuda-9.0を使用しています）。変数名のNUMBAPROに捨てられないでください-numbaで動作します（少なくとも私にとっては）：

export NUMBAPRO_NVVM=/usr/local/cuda-9.0/nvvm/lib64/libnvvm.so
export NUMBAPRO_LIBDEVICE=/usr/local/cuda-9.0/nvvm/libdevice/

更新：私にとってもうまくいきました。私はCuda 10.1を使用しているので、あなたの代わりに次の行を含めました：

export NUMBAPRO_NVVM=/usr/local/cuda-10.1/nvvm/lib64/libnvvm.so
export NUMBAPRO_LIBDEVICE=/usr/local/cuda-10.1/nvvm/libdevice/
18
Py_Dream

1つの解決策は：

import os

os.environ['NUMBAPRO_NVVM']      = r'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing 
Toolkit\CUDA\v8.0\nvvm\bin\nvvm64_31_0.dll'

os.environ['NUMBAPRO_LIBDEVICE'] = r'C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing 
Toolkit\CUDA\v8.0\nvvm\libdevice'

またはPyCharmを使用している場合は、GO TO RUN> Configurationの編集

export NUMBAPRO_NVVM=/usr/local/cuda-{cuda version}/nvvm/lib64/libnvvm.so
export NUMBAPRO_LIBDEVICE=/usr/local/cuda-{cuda version}/nvvm/libdevice/

enter image description here

3
Mina Gabriel

Ubuntu 18.04では、すべてのライブラリとパッケージを公式リポジトリからインストールする場合、.bashrcは、numbaがライブラリとデバイスを見つけることを許可します。

...
export NUMBAPRO_LIBDEVICE=/usr/lib/cuda/nvvm/libdevice
export NUMBAPRO_NVVM=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/
...

NUMBAPRO_LIBDEVICE情報はパッケージから抽出されました。

$ dpkg -L nvidia-cuda-toolkit

およびNUMBAPRO_NVVMから：

$ dpkg -L libnvvm3

それでおしまい。

1
Brivaldo Junior

Debian Stretchシステムの場合：

ln -s/usr/lib/x86_64-linux-gnu// usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin/nvvm/lib64

ln -s/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/libdevice// usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin/nvvm/libdevice

export CUDA_HOME =/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin /

PBを修正しました。

0
user11704930

私の経験では、 https://ngc.nvidia.com/catalog/landing のコンテナーを使用すると、これらのCUDA（および同様のドライバー）の問題はすべてなくなります。

dockerの代わりにnvidia-dockerを使用してdockerを起動し、GPU関連のドライバーを非常に効果的に有効にする必要があります。

0
jmsinusa

Anaconda-navigatorを使用してこの問題を解決しました。ここからダウンロードできます： https://www.anaconda.com/distribution/

  1. ターミナルでanacondaナビゲーターを開きます：anaconda-navigator
  2. Anacondaナビゲーターで「環境」を選択します
  3. cudatoolkitを検索
  4. cudatoolkitを選択
  5. クリックして適用

これはインストールされた私のcudatoolkitです。 anaconda navigator

これは、インストールされていないパッケージを選択するときにクリックするボタンです button to click apply

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Fabiano de Paula