Ошибка cuda driver 6050
With ethminer version 0.14.0 and 0.15.0.dev10 have no problems.
The text was updated successfully, but these errors were encountered:
Mycopka commented May 23, 2018 •
Oh, yes. Now I see "Travis CI: Build with g++-7, upgrade CUDA to 9.2" comments in commits.
Issue can be closed.
celavek commented May 23, 2018
The explanation here seems inconsistent. I have just built v0.14.0 with CUDA 9.2 and I get the same error .
ghost commented May 23, 2018
Not sure about v0.14 . I know 0.15 has the CUDA 9.2 code. You also must have the Linux 390.59 drivers from Nvidia for Linux or the latest drivers for Windows that also includes CUDA 9.2.
The drivers must match the code that ethermine uses.
celavek commented May 23, 2018 •
Well something does not match. I just checked out the 0.15.0dev11, built and got the same error.
I'm on Debian 9, I have the proper CUDA, the proper driver and all that jazz
I tried the debug version but I cannot get more from the log . any suggestions?
EDIT:
I just downloaded the released version of 0.15.0dev11 and I have the same behavior .
but it works with the released versioned of 0.14.0!
chfast commented May 23, 2018
The problem is in nvidia driver, not the CUDA SDK,
Scorpion2185 commented May 31, 2018 •
But if i run this command i have the 9.2.88 version
invidtiv commented Jun 2, 2018 •
Same issue here,
m 03:45:06|ethminer| ethminer 0.15.0.dev11-79+commit.83b75508
m 03:45:06|ethminer| Build: linux/release
Error: Insufficient CUDA driver: 9010
terminate called without an active exception
./miner.sh: line 40: 3437 Aborted
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Apr_11_23:16:29_CDT_2018
Cuda compilation tools, release 9.2, V9.2.88
(to get this result had to manually add the path
PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.2/bin
LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.2/bin/../lib:/usr/local/cuda-9.2/bin/../lib64
)
Driver Version: 390.59
Any help welcomed
Scorpion2185 commented Jun 2, 2018
How do you precisely set manually the path?
AndreaLanfranchi commented Jun 2, 2018
@invidtiv you may have to reinstall nvidia drivers.
invidtiv commented Jun 2, 2018
@Scorpion2185
just write
PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.2/bin
LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.2/bin/../lib:/usr/local/cuda-9.2/bin/../lib64
It will add the path. you are setting PATH=$PATH:(new path to include)
Scorpion2185 commented Jun 2, 2018 •
@invidtiv i wrote in the terminal:
I used sudo apt-get install cuda and again i wasn' t able to login, and i had to do all the things that i said before to fix it.
invidtiv commented Jun 2, 2018 •
Scorpion2185 commented Jun 3, 2018 •
I downloaded the "cuda_9.2.88.1_linux.run" and it didn' t work. If i use export PATH=/usr/local/cuda-9.2/bin$> nvcc shows cuda 9.2 but every time that i close the terminal it disappears.
dpkg --list 'nvidia*' shows cuda 7.5.
Decryptic commented Jun 12, 2018 •
I am having the same issue.
I installed the nvidia-390 driver with apt, and it works fine. I installed cuda 9.2 with the runfile provided by nvidia and it seems to have installed successfully. Any help would be appreciated.
Ошибка говорит о том, что майнер не может найти нонс и сразу же сам предлагает решение - уменьшить разгон. Особенно начинающие майнеры стараются выжать из видеокарты максимум - разгоняют слишком сильно по ядру или памяти. В таком разгоне видеокарта даже может запуститься, но потом выдавать ошибки как указано ниже. Помните, лучше - стабильная отправка шар на пул, чем гонка за цифрами в майнере.
- Введите команду net-test и запомните/запишите сервер с низким пингом. После чего смените его в веб интерфейсе Hive (на воркере) и перезагрузите ваш риг.
- Если это не помогло, выполните команду dnscrypt -i && sreboot
Эта ошибка, как и в первом случае, говорит о переразгоне карты. Откатите видеокарту до заводских настроек и постепенно поднимайте разгон до тех пор, пока не будет ошибки.
Проверяем драйвера видеокарты и саму видеокарту на работоспособность (как она отмечена в диспетчере устройств, нет ли восклицательных знаков).
Если все ок, то проверяем райзера. Часто бывает, что именно райзер бывает причиной такой ошибки.
UNABLE TO ENUM CUDA GPUS: INSUFFICIENT CUDA DRIVER: 5000
Аналогично предыдущей ошибке - проверяем драйвера видеокарты и саму видеокарту на работоспособность (как она отмечена в диспетчере устройств, нет ли восклицательных знаков).
NBMINER MINING PROGRAM UNEXPECTED EXIT.CODE: -1073740791, REASON: PROCESS CRASHED
Ошибка возникает, если ваш риг/майнинг-ферма собраны из солянки Nvidia+AMD. В этом случае разделите майнинг на два .bat файла (или полетника, если вы на HiveOS). Один - с картами AMD, другой с картами Nvidia.
NBMINER CUDA ERROR: OUT OF MEMORY (ERR_NO=2)
Одна из самых распространённых ошибок на Windows - нехватка памяти. Чтобы ее решить - надо увеличить файл подкачки. Файл подкачки должен быть равен сумме гб всех видеокарт в риге плюс 10% запаса. Как увеличить файл подкачки - читаем тут.
GMINER ERROR ON GPU: OUT OF MEMORY STOPPED MINING ON GPU0
В данном случае скорее всего виноват не файл подкачки, а переразгон по видеокарте, которая идет под номером 0. Сбавьте разгон и ошибка должна пропасть.
CAN'T START MINER, FAILED TO INITIALIZE DEVIS MAP, CAN'T GET BUSID, CODE -6
В конкретном случае была проблема в блоке питания, он не держал 3 видеокарты. После замены блока питания ошибка пропала.
Если вы уверены, что ваш мощности вашего блока питания достаточно, попробуйте сменить майнер.
ОШИБКА 511 ГРАДУСОВ НА ВИДЕОКАРТА
Ошибка 511 говорит о неисправности райзера или питания карты. Проверьте все соединения. Для выявления неисправности рекомендуется запустить систему с одной картой. Протестировать, и затем добавлять по одной карте.
GPU driver error, no temps
Вероятнее всего, вы получили эту ошибку, майнив на HiveOS. Причин ее появления может быть несколько - как софтовая, так и аппаратная (например райзер).
Можно попробовать обойтись малой кровью и вбить в HiveOS команду:
hive-replace -y --stable
Система по новой накатит стабильную версию HiveOS.
Если ошибка не уйдет - проверьте райзер.
Не нашли своей ошибки? Помогите сделать мир майнинга лучше. Отправьте ее по этой форме и мы обновим наш гайд в самое ближайшее время.
CUDA device not found
Подобная проблема может возникнуть и на новых, и на старых видеокартах, причем в разных операционных системах, включая Linux-подобные.
Как избавиться от ошибки CUDA device not found?
Перед поиском причин ошибки CUDA device not found нужно убедиться, что видеокарта, установленная на компьютере, поддерживается программой, которая выдает ошибку.
Иногда может возникнуть ситуация, когда пользователь пытается запустить новый майнер на устаревшей (с точки зрения разработчика) видеокарте. В этом случае проблему можно решить компиляцией майнера под нужную версию CUDA (при наличии исходного кода), либо использовать другой, совместимый майнер.
В дистрибутивах Windows и в OS с Linux-ядром проблема с определением CUDA-устройтсв обычно успешно решается с помощью повторной установки нужных драйверов, желательно с полной очисткой от предыдущих. Дополнительно можно вручную инсталлировать CUDA Toolkit, соответствующий установленной версии драйверов или новее.
Тем не менее, в некоторых, особенно тяжелых случаях такие манипуляции не помогают и система упорно отказывается признавать наличие видеокарты, способной производить compute-вычисления.
Пример отображения информации в программе GPU-Z на компьютере с видеокартой Nvidia GT710 (ОС Windows 8.1, драйвера успешно установлены), но CUDA-устройства пребывают в состоянии невидимости:
Для решения проблемы можно предпринять следующие шаги:
- проверить в диспетчере устройств установку драйверов для всех устройств (отсутствие восклицательных знаков или ошибок);
- запуск программы осуществлять от имени администратора (не из гостевого аккаунта);
- поставить совместимые драйвера более новой версии после очистки от предыдущих с помощью программы DDU (Display Driver Uninstaller);
- на компьютер дополнительно установить другой видеоакселератор и поставить драйвер;
- установить видеокарту в другой слот PCI-E материнской платы или райзер;
- включить видимость CUDA-устройства с помощью переменной окружения CUDA_VISIBLE_DEVICES (об этом ниже по тексту);
- отключить функцию PCI Express Native Control Feature. Для этого нужно выполнить из-под админа консольную команду:
перезагрузить систему и заново установить драйвера
- произвести переустановку операционной системы.
Иногда перечисленные ухищрения не срабатывают и, хотя видеокарта Nvidia успешно определяется операционной системой, видна в диспетчере задач Windows, она не работает как CUDA-устройство.
При загрузке этого же компьютера с операционной системой на Linux-ядре (xubuntu 18.04), видеокарта успешно работает, производя многопотоковые вычисления при майнинге.
Исходя из успешной работы видеокарты в ОС Linux, можно сделать предположение, что она исправна и на компьютере используются правильные настройки BIOS. Вероятно, решение проблемы с невидимостью CUDA связано с конфигурацией конкретного дистрибутива Windows.
Как решить проблему с определением CUDA-устройств в операционной системе Windows?
Множество проблем при работе в Windows возникает из-за использования сборок, в которых была произведена «доработка напильником», осуществлено «выпиливание» ненужных компонентов и/или чрезмерная очистка от ненужных файлов.
В связи с этим, в большинстве случаев самым простым и логичным решением является использование официального дистрибутива Windows, в котором не производились изменения сторонними лицами.
Иногда, даже в случае использования официальной операционной системы Windows,но Embedded-версии, проблемы остаются. В этом случае также стоит перейти на полноценную сборку от Microsoft.
Для этого нужно понять, как реализуются CUDA-функции на компьютере.
Как производятся многопотоковые вычисления на видеокартах Nvidia?
Для работы CUDA приложений на компьютере нужно иметь CUDA-видеокарту и драйвер дисплея NVIDIA, совместимый с CUDA Toolkit, использовавшийся при компиляции приложения (майнера):
Для обеспечения совместимости каждая версия CUDA toolkit поставляется с подходящим драйвером дисплея NVIDIA. Пакет с драйверами включает в себя user mode CUDA-драйвер (файл libcuda.so) и компоненты ядра, что позволяет обеспечить работу всех функций, поддерживаемых в конкретной версии CUDA Toolkit.
Программы, скомпилированные для более ранней версии CUDA должны успешно работать и с новыми драйверами. Приложение, скомпилированное с более поздней версией CUDA, чем та, что поддерживается драйверами, работать не будет.
Работа CUDA-программ осуществляется с помощью двух интерфейсов прикладного программирования (API):
- высокого уровня (CUDA Runtime API);
- низкого уровня (CUDA Driver API).
Майнер или другая программа, использующая мультипроцессоры Nvidia, работает на основе CUDA Runtime API, поверх низкого уровня CUDA-драйверов:
Вызовы runtime-кода программы транслируются в более простые инструкции, в свою очередь обрабатываемые низкоуровневым API-драйвером.
Для успешного запуска майнера или другой программы, требующей поддержки CUDA, нужно:
- использовать драйвер, поддерживающий версию CUDA, равную или новее той, которая использовалась при компиляции;
- обеспечить, чтобы версия CUDA runtime, установленной в системе была не старее версии CUDA-драйвера.
Если программа (майнер) скомпилирована для более новой версии CUDA, чем та, что поставляется в драйверах, то (иногда) можно повысить только версию CUDA runtime, не трогая драйверов (эта фишка доступна для версий CUDA новее 10.0):
Это длается с помощью специального «CUDA compat package» на NGC-Ready профессиональных видеокартах Nvidia, но, возможно, при «определенной сноровке», применимо и на других моделях.
Если после успешной установки драйверов программа (майнер) не видит графического ускорителя, выдавая ошибку No Nvidia CUDA GPU detected, скорее всего не срабатывает CUDA runtime (так как система видит видеокарту, то значит функция deviceQueryDrv, реализуемая драйвером API работает нормально). Возможно, проблема кроется в неправильном взаимодействии с NVML-библиотекой, которая выдает неверную информацию о неподдерживаемом GPU.
Как найти причину бага CUDA runtime, приводящего к ошибке no usable mining devices found?
Детектирование наличия CUDA-capable GPU производится через библиотеку cudart (файлы cudart.dll, cudart_static.lib, cudadevrt.lib.dll в Windows) с помощью функции cudaGetDeviceCount() из состава CUDA Runtime API.
Она выдает ошибку cudaErrorNoDevice если в системе отсутствуют совместимые устройства или используется неподходящий драйвер (ошибка cudaErrorInsufficientDriver).
В случае использования компьютеров с видеокартами Nvidia, поддерживающими разные версии CUDA, могут возникнуть проблемы, связанные с их совместимостью. В связи с этим рекомендуется делать сборку компьютеров (майнинг ригов) с одинаковыми видеокартами (на одной архитектуре), а также использовать драйвера, соответствующие видеокарте (ее Compute Capability).
Таблица соответствия драйверов, версии Compute Capability и архитектуры видеокарт Nvidia:
Для выяснения причины, по которой система прячет от прикладных программ CUDA устройства, нужно изучить всю доступную информацию об установленных видеокартах Nvidia, драйверах и т. д.
В Windows очень удобно для изучения информации о видеокарте использовать программы GPU-Z или Некоторую информацию о старых видеокартах nVIDIA Geforce, Quadro и Tesla в Windows, Linux и Mac OSX можно получить утилитой cuda-z. В большинстве систем можно использовать штатную консольную утилиту nvidia-smi. Она позволяет получать следующую информацию:
- количество ECC ошибок за текущую сессию и за все время работы GPU;
- загруженность GPU с точки зрения compute ресурсов и памяти;
- активные compute процессы их названием/ID и выделенной им GPU памятью;
- частота GPU и текущий уровень performance state (pstate);
- температура и частота вращения вентиляторов видеокарты;
- потребляемая мощность;
- идентификационные данные о драйверах, графическом адаптере, включая его серийный номер, PCI device Ids, версия VBIOS и т.д.
Обычно утилита nvidia-smi.exe устанавливается в папку
где имя каталога nvdm* различается в зависимости от используемых драйверов/системы.
В старых ОС, например, в Windows 8.1 с драйверами 445.87, программа nvidia-smi находится в папке C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI:
Запуск программы nvidia-smi.exe в Windows можно производить из ее каталога с помощью простейшего батника (для удобства пользователя можно использовать ярлык на рабочем столе):
При запуске такого bat-файла (без дополнительных ключей) можно получить информацию об установленных драйверах и поддерживаемой версией CUDA, например:
Как видно на приведенном в качестве примера рисунке, nvidia-smi видит видеокарту, драйвер и поддерживаемую версию CUDA, но в колонке Process name (она отвечает за compute-процессы) отображается надпись Not Supported. При этом игры на этой видеокарте работают (например, World of Tanks), а майнеры не видят CUDA-устройства (появляется ошибка no devices).
В этом случае, наверное, лучше перейти на другой, более послушный дистрибутив операционной системы.
Проблемы с видимостью устройств CUDA иногда могут возникнуть в случае неверной конфигурации переменных окружения.
Как управлять видимостью видеокарт Nvidia с помощью конфигурации окружения?
Видимостью CUDA устройств можно управлять с помощью переменной окружения CUDA_VISIBLE_DEVICES. Она позволяет исключить или включить в поле зрения прикладной программы видеокарты с помощью командной строки вида:
в которой перечисляются только видимые программой видеокарты.
Эту команду нужно использовать до запуска основной программы вместе с другими переменными окружения, например, в скрипте Linux, следующим образом:
В Windows эту команду можно использовать в батнике майнера следующим образом:
Вам также может понравиться
10 лет Белой книге Bitcoin
1 ноября, 2018
Удаление ненужных компонентов из драйверов NVidia
У меня видеокарта GTX 1060 3 ГБ пытаясь запустить PhoenixMiner 5.4c с порта 7100 или 7200 выдает ошибку а 7008 работает в чем проблема?
Какую ошибку выдает? Может памяти не выделяет в нужном количестве?
У меня, когда подключаюсь на 7100 пишет занято 2.59гб, поэтому 3гб должно быть достаточно, может система резервирует под чтото?
мне помогло, была в 5.4 и 5.5 ошибка - отсутствие opencl
Запуская в майнере появляются эти данные и повторяются раз за разом.
CUDA error in CudaProgram.cu:388 : out of memory (2)
GPU1 initMiner error: out of memory
Fatal error detected. Restarting.
CUDA version: 11.0, CUDA runtime: 8.0
No OpenCL platforms found
Available GPUs for mining:
GPU1: GeForce GTX 1060 3GB (pcie 1), CUDA cap. 6.1, 3 GB VRAM, 9 CUs
Nvidia driver version: 461.40
Eth: the pool list contains 1 pool (1 from command-line)
Starting GPU mining
GPU1: set auto fan: 65C target temp (min fan 30%, max fan 100%)
GPUs power: 9.8 W
Listening for CDM remote manager at port 3333 in read-only mode
GPU1: Starting up. (0)
Light cache generated in 2.1 s (19.2 MB/s)
CUDA error in CudaProgram.cu:388 : out of memory (2)
GPU1: CUDA memory: 3.00 GB total, 2.43 GB free
GPU1 initMiner error: out of memory
Fatal error detected. Restarting.
Eth speed: 0.000 MH/s, shares: 0/0/0, time: 0:00
Означает, что для работы надо 2.59 гб видеопамяти.
Второе - GPU1: CUDA memory: 3.00 GB total, 2.43 GB free
Означает, что свободно 2.43Гб, получается памяти не хватает, если освободить немного памяти около 200 мегабайт, то ошибка пропадет. Нужно для теста завершить работу ненужных программ и проверить сколько освободилось видеопамяти.
Кто знает как выжать с GTX1080 макси в PhoenixMiner_5.4c ? Что нужно изменить в бат файле ? У меня показывает 21.326 MH/S GPU 61C 42% 129W
Можно добавить параметр -straps с числом от 1 до 6, у меня работает с параметром 3. Нужно подобрать наиболее оптимальный, при котором видеокарта работает стабильно. Для 1080ti нормальная скорость 30-36.
"cutilCheckMsg () CUTIL Ошибка CUDA:
Ошибка запуска ядра: драйвер CUDA
версия недостаточна для CUDA
исполняемая версия ".
При попытке запустить пример исходного кода. Также происходит для функции cutilSafeCall .
- Windows 7 64bits
- Визуальная студия 2008
- Драйвер разработчика CUDA, инструментарий и SDK 3.1
- Режим эмуляции
задан 15 июля '10, 04:07
Похоже, вам нужно обновить драйвер. И вы можете упомянуть, какую ОС вы используете, какую версию CUDA SDK и т. Д. - Paul R
9 ответы
Я видел то же самое во время выполнения с последним драйвером на Mac OS 10.6.
Вам необходимо убедиться, что версия вашего драйвера соответствует вашей версии CUDA Toolkit или превышает ее.
Для 2.3 вам понадобится драйвер 190.x, для 3.0 вам понадобится 195.x, а для 3.1 вам понадобится 256.x (на самом деле все, что может быть меньше пяти, например 258.x для 3.1).
Вы можете проверить версию своего драйвера, запустив образец SDK deviceQueryDrv или зайдя в панель управления NVIDIA и выбрав «Информация о системе».
Создан 20 июля '10, 10:07
Вы можете либо загрузить последнюю версию драйвера, либо использовать старую версию инструментария для компиляции кода.
ответ дан 13 дек '11, 07:12
Вам также необходимо убедиться, что ваши каталоги include / library указывают на правильную версию. У меня есть CUDA 5.5 и CUDA 6.0, и даже когда я изменил настройки сборки для использования компилятора 5.5 (в настройках проекта VS), он все еще спокойно связывался с библиотеками 6.0 (в VS Options / C ++ Directories). Теперь работает отлично. Я такой глупый . - свинья
Версия драйвера CUDA недостаточна для версии среды выполнения CUDA: означает, что вашим графическим процессором нельзя управлять с помощью API среды выполнения CUDA, поэтому вам необходимо обновить драйвер.
ответ дан 10 окт '14, 18:10
просто скачайте последнюю версию и установите - Дунвэй Ван
с Linux / Unix эта ошибка может быть связано с выбранным режимом графического процессора (режим производительности / энергосбережения), когда вы выбираете (с помощью nvidia-settings utiliy) встроенный графический процессор Intel и выполняете скрипт deviceQuery . вы получаете эту ошибку:
-> Версия драйвера CUDA недостаточна для версии среды выполнения CUDA
Но эта ошибка вводит в заблуждение, выбрав обратно NVIDIA (режим производительности) с помощью утилиты nvidia-settings, проблема исчезнет.
Это не проблема версии.
Ps: "Режим энергосбережения" подсказывает Optimus для активации встроенного процессора Intel GPU
Читайте также: