Python Numbapro停止在gpu上工作

我正在尝试运行以下程序：

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


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

def main():
        N = 32e6

        A = np.ones(N, dtype=np.float32)
        B = np.ones(N, dtype=np.float32)
        C = np.zeros(N, dtype=np.float32)


        start = timer()
        C = VectorAdd(A, B, C)
        vectoradd_time = timer() - start

        print "C[:5] = " + str(C[:5])
        print "C[-5:] = " + str(C[-5:])

        print "VectorAdd took %f seconds" % vectoradd_time


if __name__ == '__main__':
        main()

我第一次运行它时，它运行得很好。但后来我尝试安装nvprof和一些附加库，从那以后我得到了以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 6, in <module>
    @vectorize(["float32(float32, float32)"], target='gpu')
  File "/home/matthias/anaconda/lib/python2.7/site-packages/numba/npyufunc/decorators.py", line 68, in wrap
    vec.add(fty)
  File "/opt/anaconda1anaconda2anaconda3/lib/python2.7/site-packages/numbapro/cudavec/vectorizers.py", line 78, in add
  File "/home/matthias/anaconda/lib/python2.7/site-packages/numba/cuda/decorators.py", line 89, in kernel_jit
    kernel.bind()
  File "/home/matthias/anaconda/lib/python2.7/site-packages/numba/cuda/compiler.py", line 234, in bind
    self._func.get()
  File "/home/matthias/anaconda/lib/python2.7/site-packages/numba/cuda/compiler.py", line 181, in get
    cuctx = get_context()
  File "/home/matthias/anaconda/lib/python2.7/site-packages/numba/cuda/cudadrv/devices.py", line 126, in get_context
    return _get_device(devnum=devnum).context
  File "/home/matthias/anaconda/lib/python2.7/site-packages/numba/cuda/cudadrv/devices.py", line 118, in _get_device
    _gpustack.push(get_gpu(devnum))
  File "/home/matthias/anaconda/lib/python2.7/site-packages/numba/cuda/cudadrv/devices.py", line 108, in get_gpu
    return gpus[i]
  File "/home/matthias/anaconda/lib/python2.7/site-packages/numba/cuda/cudadrv/devices.py", line 34, in __getitem__
    return self._gpus[item]
  File "/home/matthias/anaconda/lib/python2.7/site-packages/numba/cuda/cudadrv/devices.py", line 23, in _gpus
    self._tls.gpus = self._init_gpus()
  File "/home/matthias/anaconda/lib/python2.7/site-packages/numba/cuda/cudadrv/devices.py", line 28, in _init_gpus
    for num in range(driver.get_device_count()):
  File "/home/matthias/anaconda/lib/python2.7/site-packages/numba/cuda/cudadrv/driver.py", line 256, in get_device_count
    self.cuDeviceGetCount(byref(count))
  File "/home/matthias/anaconda/lib/python2.7/site-packages/numba/cuda/cudadrv/driver.py", line 201, in __getattr__
    self.initialize()
  File "/home/matthias/anaconda/lib/python2.7/site-packages/numba/cuda/cudadrv/driver.py", line 182, in initialize
    raise CudaSupportError("Error at driver init: \n%s:" % e)
numba.cuda.cudadrv.error.CudaSupportError: Error at driver init: 
Call to cuInit results in CUDA_ERROR_NO_DEVICE:

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“test.py”，第6行，在
@矢量化（[“float32（float32，float32）”]，target='gpu'）
文件“/home/matthias/anaconda/lib/python2.7/site packages/numba/npyufunc/decorators.py”，第68行，换行
矢量相加（fty）
文件“/opt/anaconda1anaconda2anaconda3/lib/python2.7/site packages/numbapro/cudavec/vectoriers.py”，第78行，添加
kernel_jit中的文件“/home/matthias/anaconda/lib/python2.7/site packages/numba/cuda/decorators.py”，第89行
kernel.bind（）
文件“/home/matthias/anaconda/lib/python2.7/site packages/numba/cuda/compiler.py”，第234行，在bind中
self._func.get（）
get中第181行的文件“/home/matthias/anaconda/lib/python2.7/site packages/numba/cuda/compiler.py”
cuctx=获取上下文（）
get_上下文中的文件“/home/matthias/anaconda/lib/python2.7/site packages/numba/cuda/cudadrv/devices.py”，第126行
返回_get_设备（devnum=devnum）.context
文件“/home/matthias/anaconda/lib/python2.7/site packages/numba/cuda/cudadrv/devices.py”，第118行，在设备中
_gpustack.push（获取gpu（devnum））
get_gpu中的文件“/home/matthias/anaconda/lib/python2.7/site packages/numba/cuda/cudadrv/devices.py”，第108行
返回GPU[i]
文件“/home/matthias/anaconda/lib/python2.7/site packages/numba/cuda/cudadrv/devices.py”，第34行，在__
返回自我。\u GPU[项目]
文件“/home/matthias/anaconda/lib/python2.7/site packages/numba/cuda/cudadrv/devices.py”，第23行，在GPU中
self.\u tls.gpus=self.\u init\u gpus（）
文件“/home/matthias/anaconda/lib/python2.7/site packages/numba/cuda/cudadrv/devices.py”，第28行，在_init_gpus中
对于范围内的num（driver.get\u device\u count（））：
文件“/home/matthias/anaconda/lib/python2.7/site packages/numba/cuda/cudadrv/driver.py”，第256行，在获取设备计数中
self.cuDeviceGetCount（byref（count））
文件“/home/matthias/anaconda/lib/python2.7/site packages/numba/cuda/cudadrv/driver.py”，第201行，位于__
self.initialize（）
文件“/home/matthias/anaconda/lib/python2.7/site packages/numba/cuda/cudadrv/driver.py”，第182行，在初始化中
raise CudaSupportError（“驱动程序初始化时出错：\n%s:“%e”）
numba.cuda.cudadrv.error.CudaSupportError:驱动程序初始化时出错：
调用cuInit会导致CUDA\u错误\u无\u设备：

卸载这些库没有任何帮助。

Stein

在过去的一周里，我也遇到了类似的问题。我将我的Anaconda环境从2.7升级到3.4，使用numbapro的代码开始失败，出现了相同的“调用cuInit导致CUDA\u错误\u无设备”

我不确定我的升级是否与你的相同，但我只是以防万一。（我还应该提到我在Ubuntu上使用的是ARM处理器。）

我下载了cuda_6.5.14_linux_aarch64_native.run安装程序，重新启动到Ubuntu命令行，并安装了这些最新的驱动程序。重新启动到X后，我打开iPython并成功运行以下操作：

进口麻木 numbapro.检查

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我希望这会有所帮助。

虽然这与您当前收到的错误无关，但请注意，在调用VectorAdd的行中，您的代码中也有一个错误

你有：

C = VectorAdd(A, B, C)

应该是：

C = VectorAdd(A, B)