在大模型训练过程中，多GPU环境搭建是关键环节。本文将重点讨论CUDA与驱动版本兼容性问题，并提供可复现的解决方案。
常见兼容性问题
在实际部署中，我们经常遇到以下问题：
- 训练时出现
CUDA out of memory错误 - 多GPU通信异常导致训练中断
- 驱动版本过低导致无法识别新显卡
环境检查与版本匹配
首先，确认系统中已安装的CUDA版本：
nvcc --version
nvidia-smi
建议使用以下版本组合以确保兼容性：
- CUDA 11.8 + 驱动 520.61.05
- CUDA 12.1 + 驱动 535.54.03
多GPU训练配置步骤
- 确保驱动程序已正确安装：
sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-535
- 安装对应CUDA版本：
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
- 验证多GPU识别：
import torch
device_count = torch.cuda.device_count()
print(f"GPU数量: {device_count}")
for i in range(device_count):
print(f"GPU {i}: {torch.cuda.get_device_name(i)}")
- 启动分布式训练：
python -m torch.distributed.launch \
--nproc_per_node=2 \
--master_port=12345 \
train.py
通过以上配置，可以有效避免因版本不兼容导致的训练失败问题。
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