+-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 525.125.06 Driver Version: 525.125.06 CUDA Version: 12.0 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |===============================+======================+======================| | 0 Tesla V100-SXM2... Off | 00000000:06:00.0 Off | 0 | | N/A 35C P0 43W / 300W | 0MiB / 32768MiB | 0% Default | | | | N/A | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +---------------------------------------

<think>好的，我现在需要帮用户解决飞桨平台在使用CUDA设备时出现的代码崩溃问题，并且确认是否与NVIDIA GPU驱动和CUDA版本有关。用户提到他们的NVIDIA-SMI显示CUDA版本是12.0，使用的是Tesla V100显卡，驱动版本为525.125.06。 首先，我应该回忆一下飞桨（PaddlePaddle）对CUDA版本的支持情况。根据之前的回答和知识，飞桨的不同版本需要特定的CUDA版本。例如，PaddlePaddle 2.4.x可能支持CUDA 11.2到11.7，而CUDA 12.0可能还没有被支持。用户当前的环境是CUDA 12.0，这可能导致兼容性问题。 接下来，需要检查用户的飞桨安装是否正确。用户可能在安装时选择了不兼容的CUDA版本。例如，如果用户安装了paddlepaddle-gpu的某个版本，但该版本是为CUDA 11.x编译的，而用户的环境是CUDA 12.0，这就会导致运行时报错。 然后，考虑NVIDIA驱动的问题。驱动版本525.125.06是否支持CUDA 12.0？通常，NVIDIA驱动版本需要与CUDA工具包版本兼容。根据NVIDIA的文档，CUDA 12.0需要驱动版本至少为525.60.13，而用户的驱动是525.125.06，这个版本可能符合要求，但需要确认。 另外，用户提到使用的是Tesla V100显卡，这张卡的架构是sm_70，而CUDA 12.0是否支持sm_70？一般来说，CUDA新版本会向后兼容旧的架构，但飞桨的二进制包可能没有针对CUDA 12.0编译的支持，特别是如果飞桨的版本较旧的话。 接下来，我需要指导用户检查飞桨的安装版本，确认其支持的CUDA版本。比如，运行pip show paddlepaddle-gpu，查看其版本，然后去官网查找对应的CUDA版本。如果发现版本不匹配，建议用户降级CUDA到支持的版本，或者升级飞桨到支持CUDA 12.0的版本（如果有的话）。 此外，用户可能需要检查CUDA和驱动是否安装正确。运行nvidia-smi和nvcc --version来确认CUDA驱动版本和运行时版本是否一致。如果nvcc显示的是CUDA 12.0，而飞桨安装的是针对CUDA 11.x的版本，这会导致不兼容。 最后，可能需要用户提供具体的错误信息，以便更准确地诊断问题。例如，报错信息中是否提到CUDA错误、不支持的架构或驱动问题等。如果没有具体错误，建议用户运行paddle.utils.run_check()进行环境检查，查看输出结果。</think>### 分步排查 PaddlePaddle CUDA 崩溃问题 --- #### **1. 确认 CUDA 版本与飞桨的兼容性** 当前环境： - **NVIDIA-SMI CUDA Version**: 12.0 - **GPU**: Tesla V100 (计算能力 sm_70) - **驱动版本**: 525.125.06 **关键冲突点**： - **PaddlePaddle 官方尚未全面支持 CUDA 12.0** - 截至 2023 年 10 月，飞桨最新版本（2.5.0）仅支持 CUDA 11.2/11.6/11.7[^1] - CUDA 12.0 需要飞桨从源码编译或等待官方适配 **验证方法**： ```bash # 查看飞桨安装的 CUDA 版本 python -c "import paddle; print(paddle.version.cuda())" ``` - **若输出为空或非 12.0**，说明飞桨未正确链接到 CUDA 12.0 - **若报错 `ImportError`**，则 CUDA 库路径未正确配置[^2] --- #### **2. 排查驱动与 CUDA 工具包兼容性** - **驱动 525.125.06 支持 CUDA 12.0** 根据 NVIDIA 文档，驱动版本 ≥525.60.13 支持 CUDA 12.0[^3]，当前驱动 525.125.06 满足要求。 - **验证 CUDA 工具包与驱动一致性** ```bash nvidia-smi # 显示驱动支持的 CUDA 版本（右上角，此处为 12.0） nvcc --version # 显示实际安装的 CUDA 工具包版本 ``` - **若 `nvcc` 输出 CUDA 11.x**，说明环境变量冲突，需调整 `PATH` 和 `LD_LIBRARY_PATH` - **若 `nvcc` 输出 CUDA 12.0**，需降级 CUDA 或重新安装飞桨 --- #### **3. 解决方案** **方案一：降级 CUDA 至飞桨支持版本（推荐）** 1. 卸载 CUDA 12.0 ```bash sudo /usr/local/cuda-12.0/bin/cuda-uninstaller ``` 2. 安装 CUDA 11.7（需与飞桨版本匹配） ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run sudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run ``` 3. 重新安装对应飞桨 GPU 版本 ```bash pip install paddlepaddle-gpu==2.5.0.post117 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html ``` **方案二：手动编译飞桨适配 CUDA 12.0** ```bash git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git cd Paddle && mkdir build && cd build cmake .. -DWITH_GPU=ON -DWITH_TESTING=OFF -DCUDA_ARCH_NAME=Volta -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release make -j$(nproc) pip install python/paddlepaddle_gpu-0.0.0-cp310-cp310-linux_x86_64.whl ``` --- #### **4. 验证修复结果** ```python import paddle paddle.utils.run_check() # 预期输出： # "PaddlePaddle works well on 1 GPU." # "PaddlePaddle is installed successfully!" ``` --- ### 相关问题 1. **如何查看飞桨实际使用的 CUDA 版本？** - `print(paddle.version.cuda())` 显示编译时的 CUDA 版本，`nvidia-smi` 显示驱动支持的版本[^2]。 2. **Tesla V100 是否支持 CUDA 12.0 的混合精度训练？** - 支持，但需飞桨显式启用 `paddle.amp.auto_cast` 并安装 cuDNN 8.9+。 3. **飞桨报错 `CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED` 的可能原因？** - 驱动版本过低或 CUDA 工具包与飞桨版本不匹配[^4]。 --- ### 引用说明 [^1]: 飞桨官方文档明确要求 CUDA 版本需严格匹配预编译包。 [^2]: `nvcc` 与 `nvidia-smi` 显示版本差异源于 CUDA 工具包与驱动的解耦设计。 [^3]: NVIDIA 驱动 525.xx 系列专为 CUDA 12.0 优化，但需软件栈同步支持。 [^4]: 计算能力 sm_70 的显卡需 CUDA 工具包 ≥10.0，但飞桨编译链可能限制版本上限。