2017-03-08 20 views
5

Mam 2 procesory graficzne i podczas szkolenia modelu otrzymuję następujący komunikat. Co oznacza "Dostęp równorzędny nie jest obsługiwany między numerami urządzeń 0 i 1" i "Dostęp równorzędny nie jest obsługiwany między numerami urządzeń 1 i 0"? Czy to błąd, czy muszę to naprawić? Mam na myśli, że sam model pociąga się z powodzeniem w końcu. Myślę, że używa tylko jednego z GPU, a nie obu. Ale chcę zrozumieć ten komunikat i rozwiązać problem. Czy jest coś, co muszę zrobić?Keras i TensorFlow: Co oznacza "Dostęp Peer nie jest obsługiwany między urządzeniami ordinals 0 i 1" i jak to naprawić?

I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library cublas64_80.dll locally 
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library cudnn64_5.dll locally 
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library cufft64_80.dll locally 
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library nvcuda.dll locally 
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library curand64_80.dll locally 
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "BestSplits" device_type: "CPU"') for unknown op: BestSplits 
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "CountExtremelyRandomStats" device_type: "CPU"') for unknown op: CountExtremelyRandomStats 
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "FinishedNodes" device_type: "CPU"') for unknown op: FinishedNodes 
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "GrowTree" device_type: "CPU"') for unknown op: GrowTree 
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "ReinterpretStringToFloat" device_type: "CPU"') for unknown op: ReinterpretStringToFloat 
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "SampleInputs" device_type: "CPU"') for unknown op: SampleInputs 
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "ScatterAddNdim" device_type: "CPU"') for unknown op: ScatterAddNdim 
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "TopNInsert" device_type: "CPU"') for unknown op: TopNInsert 
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "TopNRemove" device_type: "CPU"') for unknown op: TopNRemove 
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "TreePredictions" device_type: "CPU"') for unknown op: TreePredictions 
E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "UpdateFertileSlots" device_type: "CPU"') for unknown op: UpdateFertileSlots 
Using TensorFlow backend. 
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:885] Found device 0 with properties: 
name: GeForce GTX 970 
major: 5 minor: 2 memoryClockRate (GHz) 1.253 
pciBusID 0000:01:00.0 
Total memory: 4.00GiB 
Free memory: 3.31GiB 
W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_driver.cc:590] creating context when one is currently active; existing: 0000022BB5DD0500 
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:885] Found device 1 with properties: 
name: GeForce GTX 970 
major: 5 minor: 2 memoryClockRate (GHz) 1.253 
pciBusID 0000:02:00.0 
Total memory: 4.00GiB 
Free memory: 3.31GiB 
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:777] Peer access not supported between device ordinals 0 and 1 
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:777] Peer access not supported between device ordinals 1 and 0 
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:906] DMA: 0 1 
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:916] 0: Y N 
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:916] 1: N Y 
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:975] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 970, pci bus id: 0000:01:00.0) 
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:975] Creating TensorFlow device (/gpu:1) -> (device: 1, name: GeForce GTX 970, pci bus id: 0000:02:00.0) 

Odpowiedz

6

ten oznacza po prostu, że nie mogą komunikować graficzne (przekazywanie informacji między gpu0 do gpu1 lub vice versa), bez przechodzenia przez dane do procesora pierwszego.

+1

ok, i czy istnieje sposób, aby to naprawić, aby mogli się komunikować? – RaduS

+1

Mam na myśli, że oba układy GPU są zainstalowane poprawnie, napędy są w porządku, oba działają tak, jak powinny. Czy jest jakiś powód, dla którego nie mogą się komunikować? - RaduS 3 min temu – RaduS

+1

Dla nvidii potrzebujesz bezpośredniego GPU. Nie jestem pewien, czy twój sprzęt to obsługuje, czy potrzebujesz dodatkowego sprzętu. Oto link do dalszych informacji https://developer.nvidia.com/gpudirect – Steven