言いたい事、タイトル通り
- ここ数日すっかりUbuntu18、CUDA9.2にばかり繋がる
- かつ、chainer公式で対応されました
!curl https://colab.chainer.org/install | sh -
- これだけで、次にはもうGPUが有効なことが確認できます
import chainer
print('GPU availability:', chainer.cuda.available)
print('cuDNN availablility:', chainer.cuda.cudnn_enabled)
以上
あっという間にこの記事は古くなりました、以下は読まなくて良いです。
- Google ColaboratoryがCUDA9.2になってる
- 訂正、たまに9.2になってることがある（？）
- kmaehashi様のリポを見ると幸せになる
- 以上
バージョン確認
os
cat /etc/issue
os_output
Ubuntu 18.04.1 LTS \n \l
ドライバ
ls -l /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda*
ドライバ_output
lrwxrwxrwx 1 root root 12 Aug 21 18:16 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so -> libcuda.so.1
lrwxrwxrwx 1 root root 17 Aug 21 18:16 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so.1 -> libcuda.so.396.54
-rw-r--r-- 1 root root 14074232 Aug 15 06:17 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so.396.54
cuda
ls -l /usr/local/cuda
cuda_output
lrwxrwxrwx 1 root root 8 Sep 28 22:08 /usr/local/cuda -> cuda-9.2/
Chainer（というかCupy）使ってる人はおまじないを変更しましょう
ありがたいことにkmaehashi様のリポで案内が更新されていました（10/4に更新されたようす）
cupyをインストール
!apt -y -q install cuda-libraries-dev-9-2
!pip install -q cupy-cuda92 chainer
chainerからgpuが使えることを確認
import chainer
print('GPU availability:', chainer.cuda.available)
print('cuDNN availablility:', chainer.cuda.cudnn_enabled)
chainerからgpuが使えることを確認_output
GPU availability: True
cuDNN availablility: True
追記、以上の手順じゃ駄目みたいです
- この手順で将棋AIを動かしてみたら
- usi(player)に
goと伝えた時点でエラーがでました - cudaとcupyのバージョンミスマッチ？でしょうか
usiのgoでエラー
NVRTCError Traceback (most recent call last)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/cupy/cuda/compiler.py in compile(self, options)
240 try:
--> 241 nvrtc.compileProgram(self.ptr, options)
242 return nvrtc.getPTX(self.ptr)
cupy/cuda/nvrtc.pyx in cupy.cuda.nvrtc.compileProgram()
cupy/cuda/nvrtc.pyx in cupy.cuda.nvrtc.compileProgram()
cupy/cuda/nvrtc.pyx in cupy.cuda.nvrtc.check_status()
NVRTCError: NVRTC_ERROR_COMPILATION (6)
During handling of the above exception, another exception occurred:
CompileException Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-3641f643e1de> in <module>()
3
4 player = PolicyPlayer()
----> 5 usi(player)
/content/drive/My Drive/python-dlshogi/pydlshogi/usi/usi.py in usi(player)
17 player.position(moves)
18 elif cmd[0] == 'go':
---> 19 player.go()
20 elif cmd[0] == 'quit':
21 player.quit()
/content/drive/My Drive/python-dlshogi/pydlshogi/player/policy_player.py in go(self)
53
54 with chainer.no_backprop_mode():
---> 55 y = self.model(x)
56
57 logits = cuda.to_cpu(y.data)[0]
/content/drive/My Drive/python-dlshogi/pydlshogi/network/policy.py in __call__(self, x)
26
27 def __call__(self, x):
---> 28 h1 = F.relu(self.l1(x))
29 h2 = F.relu(self.l2(h1))
30 h3 = F.relu(self.l3(h2))
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/chainer/functions/activation/relu.py in relu(x)
175
176 """
--> 177 y, = ReLU().apply((x,))
178 return y
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/chainer/function_node.py in apply(self, inputs)
261 outputs = static_forward_optimizations(self, in_data)
262 else:
--> 263 outputs = self.forward(in_data)
264
265 # Check for output array types
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/chainer/function_node.py in forward(self, inputs)
367 assert len(inputs) > 0
368 if isinstance(inputs[0], cuda.ndarray):
--> 369 return self.forward_gpu(inputs)
370 return self.forward_cpu(inputs)
371
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/chainer/functions/activation/relu.py in forward_gpu(self, inputs)
57 y = cudnn.activation_forward(x, _mode)
58 else:
---> 59 y = cuda.cupy.maximum(x, 0)
60 self.retain_outputs((0,))
61 return y,
cupy/core/_kernel.pyx in cupy.core._kernel.ufunc.__call__()
cupy/util.pyx in cupy.util.memoize.decorator.ret()
cupy/core/_kernel.pyx in cupy.core._kernel._get_ufunc_kernel()
cupy/core/_kernel.pyx in cupy.core._kernel._get_simple_elementwise_kernel()
cupy/core/carray.pxi in cupy.core.core.compile_with_cache()
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/cupy/cuda/compiler.py in compile_with_cache(source, options, arch, cache_dir, extra_source)
162 return mod
163
--> 164 ptx = compile_using_nvrtc(source, options, arch)
165 ls = function.LinkState()
166 ls.add_ptr_data(ptx, six.u('cupy.ptx'))
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/cupy/cuda/compiler.py in compile_using_nvrtc(source, options, arch)
80 prog = _NVRTCProgram(source, cu_path)
81 try:
---> 82 ptx = prog.compile(options)
83 except CompileException as e:
84 dump = _get_bool_env_variable(
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/cupy/cuda/compiler.py in compile(self, options)
243 except nvrtc.NVRTCError:
244 log = nvrtc.getProgramLog(self.ptr)
--> 245 raise CompileException(log, self.src, self.name, options)
246
247
CompileException: /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/cupy/core/include/cupy/carray.cuh(10): catastrophic error: cannot open source file "cuda_fp16.h"
1 catastrophic error detected in the compilation of "/tmp/tmpbymobvig/kern.cu".
Compilation terminated.
追記、の追記
- やられた！
- 何度かランタイムリセットしたら
- Ubuntu17、CUDA8.0の環境につながった
- そこが不安定だとライブラリのバージョン相性が担保できないからやめてくれ！
- 無料だし大声で文句言えない
追記、の追記の追記
- その後Ubuntu18の環境につながることがないので、おまじないを変更して将棋AIが動くのかは動作確認できていません。。
以上