Ultralytics 8.3.93 🚀 Python-3.10.16 torch-2.6.0+cu126 CUDA:0 (Orin, 3602MiB) Error: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.
时间: 2025-05-09 12:18:31 浏览: 44
### CUDA 错误分析
此错误表明当前设备上无法找到适合执行的内核镜像[^1]。这通常是因为所使用的 GPU 架构与编译后的 PyTorch 版本不兼容所致。
#### 可能原因
1. **PyTorch 和 CUDA 的版本不匹配**:PyTorch 预构建二进制文件可能未针对特定 GPU 架构优化。
2. **GPU 不支持所需指令集**:Orin 设备上的 NVIDIA Jetson 平台可能存在架构差异,导致预编译库无法运行。
3. **环境变量配置不当**:`TORCH_USE_CUDA_DSA` 或 `CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1` 设置未能有效调试问题。
---
### 解决方案
#### 方法一:验证硬件和软件兼容性
确认目标设备的 CUDA 计算能力 (Compute Capability),并确保安装的 PyTorch 支持该计算能力。对于 Orin 平台,其基于 Ampere 架构,需至少使用支持 Compute Capability 8.x 的 PyTorch 版本[^2]。
```bash
nvidia-smi
```
上述命令可显示设备的具体架构信息以及已加载的驱动程序版本。
#### 方法二:重新安装适配的 PyTorch
如果现有 PyTorch 安装不适配,则应卸载原版并替换为适用于 Jetson Orin 的定制化版本:
```bash
pip uninstall torch torchvision torchaudio
pip install torch==2.6.0+cu126 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
```
注意:Jetson 用户建议优先参考官方文档获取专门构建的轮子文件[^3]。
#### 方法三:启用调试模式
通过设置以下环境变量来捕获更详细的日志信息以便定位具体失败位置:
- `CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1`: 强制同步操作以简化调用堆栈追踪。
- `TORCH_USE_CUDA_DSA=0`: 禁用分布式共享地址空间功能以防潜在冲突。
示例脚本如下所示:
```python
import os
os.environ['CUDA_LAUNCH_BLOCKING'] = '1'
os.environ['TORCH_USE_CUDA_DSA'] = '0'
import torch
print(torch.cuda.is_available())
device = torch.device('cuda')
tensor = torch.tensor([1, 2, 3], device=device)
print(tensor * tensor)
```
以上代码片段用于测试基本张量运算能否正常完成而无异常抛出。
#### 方法四:交叉编译自定义 PyTorch 轮子
当公开可用选项均失效时,考虑从源码出发自行构建完全贴合需求的目标平台专用包可能是唯一出路。不过这一过程较为复杂且耗时较长,仅推荐给高级开发者尝试。
---
### 总结
综合来看,“no kernel image is available for execution on the device”的根本成因多源于软硬协同层面存在的偏差。按照前述指引逐一排查直至锁定确切诱因后再采取针对性措施即可妥善化解此类状况。
阅读全文
相关推荐
















