GPU驱动版本升级导致训练异常的解决方法
最近在团队中遇到一个常见问题：当GPU驱动从470版本升级到535版本后，PyTorch大模型训练出现了CUDA错误和训练中断现象。本文将分享完整的排查思路与解决方案。
问题现象
训练过程中出现如下错误信息：
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.00 GiB (GPU 0; 15.78 GiB total capacity)
CUDA error: device-side assert triggered
排查过程
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确认驱动兼容性：首先检查了PyTorch与CUDA版本的兼容性，发现当前环境为PyTorch 2.0 + CUDA 11.8，而新驱动可能不完全兼容。
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验证环境变量设置：执行以下命令确认环境：
nvidia-smi
nvcc --version
python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.version.cuda)"
- 查看驱动日志：通过
dmesg | grep -i nvidia检查内核日志中的异常信息。
解决方案
建议按以下步骤操作：
- 降级驱动版本（推荐）：
# Ubuntu/Debian系统
sudo apt-get purge nvidia-535
sudo apt-get install nvidia-driver-470
- 升级PyTorch版本：
pip install torch==2.1.0 torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
- 调整训练参数：适当减小batch size，或启用gradient checkpointing优化内存使用。
预防措施
- 建议在升级驱动前先在测试环境验证兼容性
- 定期更新项目依赖版本，避免版本冲突
此问题在多个开源大模型训练场景中均有出现，希望本文能帮助到遇到类似问题的开发者。
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