我是两块V100，cuda12.8

### 问题分析 在使用两块 V100 GPU 和 CUDA 12.8 时出现 `RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device` 错误，通常与 GPU 计算能力、CUDA 工具链版本以及 PyTorch 编译配置不匹配有关。V100 的计算能力为 7.0，理论上支持 CUDA 12.8，但在实际部署过程中，若使用的 PyTorch 或相关库未正确编译对应架构的内核，则会触发该错误。 ### 解决方案 1. **确保 PyTorch 与 CUDA 12.8 兼容** 使用官方支持 CUDA 12.8 的 PyTorch 版本是关键。建议使用如下命令安装： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 ``` 若使用 `conda`，可尝试： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.8 -c pytorch -c nvidia ``` 以确保所有组件与 CUDA 12.8 兼容 [^5]。 2. **设置 `TORCH_CUDA_ARCH_LIST` 以支持 V100 架构** 如果从源码编译 PyTorch 或其他依赖库（如 `diffusers`），需指定目标 GPU 架构。V100 的计算能力为 `7.0`，应设置： ```bash export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.0" ``` 该环境变量控制编译器生成的内核架构，避免运行时找不到对应 kernel [^1]。 3. **避免使用不支持的 dtype 操作** 在使用 `diffusers` 或 `UNet` 模型时，若将模型或张量转换为 `float16` 或 `bfloat16` 类型，部分操作可能无法在 V100 上执行。建议暂时使用 `float32` 类型以排除问题： ```python unet.to(dtype=torch.float32) ``` 该方式可避免因低精度计算导致的 CUDA 内核缺失问题 [^4]。 4. **检查并更新 NVIDIA 驱动和 CUDA Toolkit** 使用以下命令检查当前 CUDA 驱动版本： ```bash nvidia-smi ``` 确保其版本与 CUDA 12.8 兼容。若驱动版本过旧，可前往 [NVIDIA 官网](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx) 下载最新驱动并更新。此外，使用以下命令检查 CUDA 编译器版本： ```bash nvcc --version ``` 应显示为 CUDA 12.8 相关版本 [^3]。 5. **使用调试参数辅助排查问题** 在运行脚本时添加以下环境变量，启用同步 CUDA 错误报告和设备端断言： ```bash CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 TORCH_USE_CUDA_DSA=1 python train.py ``` 这将有助于定位具体出错的 CUDA 内核调用点 [^1]。 --- ### 示例代码（设置 dtype 并检查设备） ```python import torch from diffusers import UNet2DConditionModel device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model = UNet2DConditionModel.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", subfolder="unet") # 设置 dtype 为 float32 以避免兼容问题 model = model.to(device=device, dtype=torch.float32) ``` ---