RuntimeError: Unexpected error from cudaGetDeviceCount
RuntimeError: Unexpected error from cudaGetDeviceCount
- 0. 引言
- 1. 临时解决方法
0. 引言
使用 vllm-0.4.2 部署时,多卡正常运行。升级到 vllm-0.5.1 时,报错如下:
(VllmWorkerProcess pid=30692) WARNING 07-12 08:16:22 utils.py:562] Using 'pin_memory=False' as WSL is detected. This may slow down the performance.
(VllmWorkerProcess pid=30693) WARNING 07-12 08:16:22 utils.py:562] Using 'pin_memory=False' as WSL is detected. This may slow down the performance.
(VllmWorkerProcess pid=30694) WARNING 07-12 08:16:22 utils.py:562] Using 'pin_memory=False' as WSL is detected. This may slow down the performance.
WARNING 07-12 08:16:22 utils.py:562] Using 'pin_memory=False' as WSL is detected. This may slow down the performance.
(VllmWorkerProcess pid=30693) Process VllmWorkerProcess:
(VllmWorkerProcess pid=30693) Traceback (most recent call last):
(VllmWorkerProcess pid=30693) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/multiprocessing/process.py", line 314, in _bootstrap
(VllmWorkerProcess pid=30693) self.run()
(VllmWorkerProcess pid=30693) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/multiprocessing/process.py", line 108, in run
(VllmWorkerProcess pid=30693) self._target(*self._args, **self._kwargs)
(VllmWorkerProcess pid=30693) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/executor/multiproc_worker_utils.py", line 210, in _run_worker_process
(VllmWorkerProcess pid=30693) worker = worker_factory()
(VllmWorkerProcess pid=30693) ^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30693) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/executor/gpu_executor.py", line 68, in _create_worker
(VllmWorkerProcess pid=30693) wrapper.init_worker(**self._get_worker_kwargs(local_rank, rank,
(VllmWorkerProcess pid=30693) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/worker/worker_base.py", line 334, in init_worker
(VllmWorkerProcess pid=30693) self.worker = worker_class(*args, **kwargs)
(VllmWorkerProcess pid=30693) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30693) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/worker/worker.py", line 85, in __init__
(VllmWorkerProcess pid=30693) self.model_runner: GPUModelRunnerBase = ModelRunnerClass(
(VllmWorkerProcess pid=30693) ^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30693) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/worker/model_runner.py", line 217, in __init__
(VllmWorkerProcess pid=30693) self.attn_backend = get_attn_backend(
(VllmWorkerProcess pid=30693) ^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30693) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/attention/selector.py", line 45, in get_attn_backend
(VllmWorkerProcess pid=30693) backend = which_attn_to_use(num_heads, head_size, num_kv_heads,
(VllmWorkerProcess pid=30693) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30693) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/attention/selector.py", line 151, in which_attn_to_use
(VllmWorkerProcess pid=30693) if torch.cuda.get_device_capability()[0] < 8:
(VllmWorkerProcess pid=30693) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30693) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 430, in get_device_capability
(VllmWorkerProcess pid=30693) prop = get_device_properties(device)
(VllmWorkerProcess pid=30693) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30693) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 444, in get_device_properties
(VllmWorkerProcess pid=30693) _lazy_init() # will define _get_device_properties
(VllmWorkerProcess pid=30693) ^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30693) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 293, in _lazy_init
(VllmWorkerProcess pid=30693) torch._C._cuda_init()
(VllmWorkerProcess pid=30693) RuntimeError: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some cuda functions before calling NumCudaDevices() that might have already set an error? Error 2: out of memory
(VllmWorkerProcess pid=30692) Process VllmWorkerProcess:
(VllmWorkerProcess pid=30692) Traceback (most recent call last):
(VllmWorkerProcess pid=30692) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/multiprocessing/process.py", line 314, in _bootstrap
(VllmWorkerProcess pid=30692) self.run()
(VllmWorkerProcess pid=30692) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/multiprocessing/process.py", line 108, in run
(VllmWorkerProcess pid=30692) self._target(*self._args, **self._kwargs)
(VllmWorkerProcess pid=30692) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/executor/multiproc_worker_utils.py", line 210, in _run_worker_process
(VllmWorkerProcess pid=30692) worker = worker_factory()
(VllmWorkerProcess pid=30692) ^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30692) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/executor/gpu_executor.py", line 68, in _create_worker
(VllmWorkerProcess pid=30692) wrapper.init_worker(**self._get_worker_kwargs(local_rank, rank,
(VllmWorkerProcess pid=30692) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/worker/worker_base.py", line 334, in init_worker
(VllmWorkerProcess pid=30692) self.worker = worker_class(*args, **kwargs)
(VllmWorkerProcess pid=30692) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30692) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/worker/worker.py", line 85, in __init__
(VllmWorkerProcess pid=30692) self.model_runner: GPUModelRunnerBase = ModelRunnerClass(
(VllmWorkerProcess pid=30692) ^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30692) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/worker/model_runner.py", line 217, in __init__
(VllmWorkerProcess pid=30692) self.attn_backend = get_attn_backend(
(VllmWorkerProcess pid=30692) ^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30692) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/attention/selector.py", line 45, in get_attn_backend
(VllmWorkerProcess pid=30692) backend = which_attn_to_use(num_heads, head_size, num_kv_heads,
(VllmWorkerProcess pid=30692) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30692) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/attention/selector.py", line 151, in which_attn_to_use
(VllmWorkerProcess pid=30692) if torch.cuda.get_device_capability()[0] < 8:
(VllmWorkerProcess pid=30692) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30692) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 430, in get_device_capability
(VllmWorkerProcess pid=30692) prop = get_device_properties(device)
(VllmWorkerProcess pid=30692) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30692) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 444, in get_device_properties
(VllmWorkerProcess pid=30692) _lazy_init() # will define _get_device_properties
(VllmWorkerProcess pid=30692) ^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30692) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 293, in _lazy_init
(VllmWorkerProcess pid=30692) torch._C._cuda_init()
(VllmWorkerProcess pid=30692) RuntimeError: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some cuda functions before calling NumCudaDevices() that might have already set an error? Error 2: out of memory
(VllmWorkerProcess pid=30694) Process VllmWorkerProcess:
(VllmWorkerProcess pid=30694) Traceback (most recent call last):
(VllmWorkerProcess pid=30694) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/multiprocessing/process.py", line 314, in _bootstrap
(VllmWorkerProcess pid=30694) self.run()
(VllmWorkerProcess pid=30694) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/multiprocessing/process.py", line 108, in run
(VllmWorkerProcess pid=30694) self._target(*self._args, **self._kwargs)
(VllmWorkerProcess pid=30694) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/executor/multiproc_worker_utils.py", line 210, in _run_worker_process
(VllmWorkerProcess pid=30694) worker = worker_factory()
(VllmWorkerProcess pid=30694) ^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30694) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/executor/gpu_executor.py", line 68, in _create_worker
(VllmWorkerProcess pid=30694) wrapper.init_worker(**self._get_worker_kwargs(local_rank, rank,
(VllmWorkerProcess pid=30694) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/worker/worker_base.py", line 334, in init_worker
(VllmWorkerProcess pid=30694) self.worker = worker_class(*args, **kwargs)
(VllmWorkerProcess pid=30694) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30694) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/worker/worker.py", line 85, in __init__
(VllmWorkerProcess pid=30694) self.model_runner: GPUModelRunnerBase = ModelRunnerClass(
(VllmWorkerProcess pid=30694) ^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30694) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/worker/model_runner.py", line 217, in __init__
(VllmWorkerProcess pid=30694) self.attn_backend = get_attn_backend(
(VllmWorkerProcess pid=30694) ^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30694) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/attention/selector.py", line 45, in get_attn_backend
(VllmWorkerProcess pid=30694) backend = which_attn_to_use(num_heads, head_size, num_kv_heads,
(VllmWorkerProcess pid=30694) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30694) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/attention/selector.py", line 151, in which_attn_to_use
(VllmWorkerProcess pid=30694) if torch.cuda.get_device_capability()[0] < 8:
(VllmWorkerProcess pid=30694) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30694) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 430, in get_device_capability
(VllmWorkerProcess pid=30694) prop = get_device_properties(device)
(VllmWorkerProcess pid=30694) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30694) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 444, in get_device_properties
(VllmWorkerProcess pid=30694) _lazy_init() # will define _get_device_properties
(VllmWorkerProcess pid=30694) ^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30694) File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 293, in _lazy_init
(VllmWorkerProcess pid=30694) torch._C._cuda_init()
(VllmWorkerProcess pid=30694) RuntimeError: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some cuda functions before calling NumCudaDevices() that might have already set an error? Error 2: out of memory
ERROR 07-12 08:16:26 multiproc_worker_utils.py:120] Worker VllmWorkerProcess pid 30693 died, exit code: 1
INFO 07-12 08:16:26 multiproc_worker_utils.py:123] Killing local vLLM worker processes
1. 临时解决方法
vi /root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/attention/selector.py--- 设置成固定的 `backend = _Backend.XFORMERS`。# backend = which_attn_to_use(num_heads, head_size, num_kv_heads,# sliding_window, dtype, kv_cache_dtype,# block_size)backend = _Backend.XFORMERS
---
完结!
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使用场景:两段序列帧动画连接播放,先播放第一段播一次,再播放第二段,第二段循环播放,在ios机型上出现动画闪动,播放不正常。 错误的写法:把每一段序列帧动画单独写在了定义的动画里 .gacha-bg…...
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【C++深度探索】全面解析多态性机制(二)
🔥 个人主页:大耳朵土土垚 🔥 所属专栏:C从入门至进阶 这里将会不定期更新有关C/C的内容,欢迎大家点赞,收藏,评论🥳🥳🎉🎉🎉 前言 我…...
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MySQL配置数据库的连接命令
MySQL配置数据库连接命令 在MySQL中,配置数据库连接的命令涉及创建用户、授予权限、配置主从复制等多个方面。以下是常用的命令及其用途: 创建用户 创建一个新的数据库用户并为其设置密码: CREATE USER usernamehost IDENTIFIED BY passwo…...
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如何设计网站的首页/网站推广哪家好
下载到SlideMenu的源码,打开例子,发现有些错误,先把依赖的包给导入发现在BaseActivity有几个红叉,提示不能使用getActionBar...什么的分析一下其使用过程,首先 BaseActivity extends SlidingFragmentActivity为了兼容性…...
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深圳p2p网站建设/西安seo推广公司
1.1 管道格式 将一个命令的输出作为另一个命令的输入,这个过程叫作管道连接(piping)。 command1 | command2 #管道连接格式Linux系统实际上会同时运行这两个命令,在 系统内部将它们连接起来。在第一个命令产生输出的同时&#x…...
帮一个公司做网站多少钱/超级优化
目前,信息流短视频排序是基于CTR预估Wide&Deep深层模型。在Wide&Deep模型基础上做一系列相关优化,包括相关性与体感信号引入、多场景样本融合、多模态学习、树模型等,均取得不错收益。 总体上,短视频模型优化可分为两部分…...
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CAN协议和标准规范 1 由ISO标准化的CAN协议 CAN协议已经由ISO标准化,有2个版本,如ISO11898和ISO11519-2,它们之间在数据链路层没什么不同,但是在物理层有些区别。 (1) 关于ISO11898:这个标准用于高速CAN通讯。开始的…...
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龙岗住房建设局网站/无锡百度竞价推广
JSON&XML: JSON----- //英译 Serialization:序列化 perform:执行 segue:继续 IOS5后 NSJSONSerialization解析 解析JSON SBJSON JSONKit touchJson的第三方库 性能:NSJSONSerial…...
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底价网站建设/网络公司排名
青岛大学10数据结构911计算机专业综合青岛大学2013年硕士研究生入学考试试题科目代码: 911 科目名称: 计算机专业综合 (共 13 页)请考生写明题号,将答案全部答在答题纸上,答在试卷上无效须知:本试卷共包括4门专业课程试…...