在开源大模型部署过程中，GPU驱动版本兼容性问题是最常见的生产环境坑之一。本文将结合实际案例，分享如何排查和解决该问题。
问题现象
使用NVIDIA GPU训练或推理大模型时，出现如下错误信息：
OSError: CUDA out of memory. Tried to allocate ...
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for device compute capability ...
或者在启动模型服务时报错：
cudaMalloc failed: out of memory
这通常是因为GPU驱动与CUDA版本不兼容导致。
排查步骤
- 检查当前系统环境
nvidia-smi
nvcc --version
- 查看模型部署所需CUDA版本（如通过PyTorch或TensorRT文档确认）
- 确认兼容性：
- PyTorch 2.0要求CUDA 11.8及以上
- TensorRT 8.5需要驱动支持CUDA 11.6以上
解决方案
方案一：升级GPU驱动
# Ubuntu系统
sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-470 # 或更高版本
方案二：降级CUDA版本（适用于已有环境）
# 安装特定版本CUDA
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
方案三：容器化部署（推荐）
使用Docker镜像时指定合适驱动版本：
FROM nvidia/cuda:11.8.0-devel-ubuntu20.04
RUN pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
最佳实践建议
- 部署前统一环境版本
- 使用Docker或Conda进行环境隔离
- 建立版本兼容性检查脚本
- 定期更新驱动和CUDA版本
通过以上方法，可以有效避免GPU驱动版本不兼容导致的部署失败问题。
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