Библиотека nvml что это

Ошибки nvml.dll возникают по нескольким причинам — например, файл может быть поврежден, удален или не найден на компьютере. Распространенные ошибки библиотек приведены ниже.

DLLSearch Client — бесплатная программа
для исправления ошибок DLL.

© 2020 Запрещено копирование любых материалов.

Источник

Как исправить ошибку NVML cannot get fan speed

При майнинге на видеокартах Nvidia иногда возникают досадные ошибки вида:

Через несколько минут после появления таких ошибок обычно крашится майнер и зависает система.

При этом в логах майнера перед зависанием можно найти строки, похожие на следующие:

Рассмотрим подробнее причины появления ошибок NVML cannot get fan/temperature error 15 или 999 и чем их исправить.

Причины появления ошибки NVML error 999 (an internal driver error occurred)

Проблемы, связанные с появлением ошибок библиотеки NVIDIA Management Library (NVML) с разным кодом (обычно это 15, 17 или 999) приводят к потере контроля/управления температурой и вентиляторами видеокарты.

Они связаны с некорректной работой NVML API, входящего в состав драйверов NVidia. Согласно спецификации:

Основной причиной появления этих ошибок является наличие проблем в прохождении данных по каналу видеокарта-материнская плата.

Прохождение сигнала по шине PCI-E происходит с ошибками из-за таких неисправностей:

Что нужно сделать, чтобы устранить ошибку NVML error 999 (an internal driver error occurred)

Для устранения ошибки NVML: cannot get fan speed, error 999 необходимо произвести следующие действия:

При подозрении на неисправность разъема материнской платы нужно попробовать вставить в него другую видеокарту с заведомо исправным райзером. Если ошибка возникает снова, то, скорее всего неисправность возможно связана с материнской платой.

Небольшую помощь при запуске Claymore miner при наличии проблем, связанных с контролем вентиляторов видеокарт, может дать включение в батник параметров:

-tt 1 — отключение управления вентиляторами;

-tt 0 — отключение мониторинга температуры и вентиляторов;

-wd 0 – отключение программного watchdog, встроенного в майнер.

Отключение управления работой вентиляторов в майнере не будет проблемой при использовании MSI Afterburner или nvidiainspector по методике, описанной в статье «Оптимизация потребления видеокарт Nvidia при майнинге».

Использование такого «костыля» может увеличить время бесперебойной работы рига, но если в компьютере останется плохой контакт, то все равно работа рига будет нестабильной, и он будет периодически зависать.

В этом случае может помочь один из аппаратных сторожевых таймеров, некоторые из которых описаны в статье «Китайские сторожевые таймеры для майнинга».

О других ошибках, возникающих при майнинге и способах их устранения, можно почитать в статьях:

Источник

NVIDIA NVML Несоответствие версии драйвера / библиотеки

После этого я загрузил cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb с официальной страницы NVIDIA, а затем просто:

Теперь у меня установлена cuda, но я получаю упомянутую ошибку несоответствия.

Некоторая потенциально полезная информация:

Запуск cat /proc/driver/nvidia/version я получаю:

Я использую Ubuntu 16.04.2 LTS.

Релиз ядра: 4.4.0-66-generic.

14 ответов

Сюрприз-сюрприз, перезагрузка решила проблему (я думал, что уже пробовал это).

Решение, упомянутое Робертом Кровеллой в комментариях, также может быть полезным для кого-то другого, поскольку оно очень похоже на то, что я сделал, чтобы решить проблему в первый раз.

Это также случилось со мной в Ubuntu 16.04 с использованием пакета nvidia-348 (последняя версия nvidia в Ubuntu 16.04).

Однако я мог бы решить эту проблему, установив nvidia-390 через Собственные драйверы графических процессоров PPA.

Таким образом, решение описанной проблемы в Ubuntu 16.04 заключается в следующем:

Примечание. Это руководство предполагает чистую установку Ubuntu. Если у вас установлены предыдущие драйверы, может потребоваться перезагрузка для перезагрузки всех модулей ядра.

Эти ответы не сработали для меня:

Удалите старый драйвер 418.67 и установите новый драйвер 430.26 (скачать NVIDIA-Linux-x86_64-430.26.run ):

Я столкнулся с этой проблемой после обычного обновления ядра на компьютере с CentOS. Поскольку все драйверы и библиотеки CUDA и nVidia были установлены через репозитории YUM, мне удалось решить проблемы, выполнив следующие действия:

Он убедился, что мое ядро и драйвер nVidia согласованы. Я считаю, что простая перезагрузка может привести к загрузке неправильной версии модуля ядра.

Перезагрузка. Если проблема все еще существует:

Я должен перезапустить свои ядра и удалить все пакеты, которые я установил ранее (во время первой установки), пожалуйста, убедитесь, что удалили все пакеты, даже после удаления пакетов командой ниже

Пакеты типа «libtinfo6: i386» не удаляются

Я использую Ubuntu 20.04 и Nvidia-driver-440, для этого вам нужно удалить все пакеты, показанные ниже

Список всех пакетов, которые необходимо удалить:

Как показано на рисунке, убедитесь, что установленный вами пакет имеет правильный размер, равный 207 Мб для Nvidia-driver-440, если он меньше, это означает, что вы удалили не все пакеты.

Лучшие 2 ответа не могут решить мою проблему. Я нашел решение на официальном форуме Nvidia, решил мою проблему. Приведенная ниже информация об ошибке может быть вызвана установкой двух разных версий драйвера разными способами. Например, установите драйвер Nvidia с помощью apt и официального установщика.

Не удалось инициализировать NVML: несоответствие версии драйвера / библиотеки

Чтобы решить эту проблему, нужно выполнить только одну из следующих двух команд.

Я переустановил драйвер nvidia: запустите эти команды в режиме root :

systemctl isolate multi-user.target

Переустановите драйвер Nvidia: chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64–410.57.run

systemctl start graphical.target

И, наконец, проверьте nvidia-smi

Была проблема тоже. (Я использую Ubuntu 18.04)

Затем sudo ubuntu-drivers devices перечислить, что доступно

И я выбираю sudo apt install nvidia-driver-430

После этого nvidia-smi выдал правильный вывод (перезагрузка не требуется). Но я полагаю, вы можете перезагрузиться, если сомневаетесь.

Я получил ошибку failed to initialize NVML: Driver/Library version mismatch от моего nvidia-gpu-Temperature-Indicator. И nvidia-smi не удалось напечатать какую-либо информацию. Я пытался найти, были ли другие версии драйвера nvidia, установленные в моем Ubuntu. Но я только что нашел nvidia-driver-390. В итоге reboot помог мне решить проблему.

Я передал контейнер в образ докера. Затем я воссоздаю другой контейнер, используя этот образ докера, и проблема исчезла.

Так что у меня возникла эта проблема, ни одно из других средств не помогло. Сообщение об ошибке было непрозрачным, но проверка dmesg была ключевой:

И тогда это сработало.

После удаления 384 у меня осталось 384 файла в /var/lib/dkms/nvidia-XXX/XXX.YY/4.13.0-43-generic/x86_64/module /lib/modules/4.13.0-43-generic/ ядра / драйверы

Я рекомендую использовать команду locate (не установлена по умолчанию), а не выполнять поиск в файловой системе каждый раз.

Источник

Библиотека nvml что это

Python bindings to the NVIDIA Management Library

Provides a Python interface to GPU management and monitoring functions.

This is a wrapper around the NVML library. For information about the NVML library, see the NVML developer page http://developer.nvidia.com/nvidia-management-library-nvml

As of version 11.0.0, the NVML-wrappers used in pynvml are identical to those published through nvidia-ml-py.

Python 3, or an earlier version with the ctypes module.

You can use the lower level nvml bindings

Or the higher level nvidia_smi API

Python methods wrap NVML functions, implemented in a C shared library. Each function’s use is the same with the following exceptions:

Instead of returning error codes, failing error codes are raised as Python exceptions.

C function output parameters are returned from the corresponding Python function left to right.

C structs are converted into Python classes.

Python handles string buffer creation.

For usage information see the NVML documentation.

All meaningful NVML constants and enums are exposed in Python.

The NVML_VALUE_NOT_AVAILABLE constant is not used. Instead None is mapped to the field.

Many of the pynvml wrappers assume that the underlying NVIDIA Management Library (NVML) API can be used without admin/root privileges. However, it is certainly possible for the system permissions to prevent pynvml from querying GPU performance counters. For example:

A simple way to check the permissions status is to look for RmProfilingAdminOnly in the driver params file (Note that RmProfilingAdminOnly == 1 means that admin/sudo access is required):

For more information on setting/unsetting the relevant admin privileges, see these notes on resolving ERR_NVGPUCTRPERM errors.

About

Provide Python access to the NVML library for GPU diagnostics

Источник

pynvml 11.4.0

pip install pynvml Copy PIP instructions

Released: Dec 8, 2021

Python Bindings for the NVIDIA Management Library

Navigation

Project links

Statistics

View statistics for this project via Libraries.io, or by using our public dataset on Google BigQuery

License: BSD License (BSD)

Requires: Python >=3.6

Maintainers

Classifiers

Project description

Python bindings to the NVIDIA Management Library

Provides a Python interface to GPU management and monitoring functions.

This is a wrapper around the NVML library. For information about the NVML library, see the NVML developer page http://developer.nvidia.com/nvidia-management-library-nvml

As of version 11.0.0, the NVML-wrappers used in pynvml are identical to those published through nvidia-ml-py.

Requires

Python 3, or an earlier version with the ctypes module.

Installation

Usage

You can use the lower level nvml bindings

Or the higher level nvidia_smi API

Functions

Python methods wrap NVML functions, implemented in a C shared library. Each function’s use is the same with the following exceptions:

Instead of returning error codes, failing error codes are raised as Python exceptions.

C function output parameters are returned from the corresponding Python function left to right.

C structs are converted into Python classes.

Python handles string buffer creation.

For usage information see the NVML documentation.

Variables

All meaningful NVML constants and enums are exposed in Python.

The NVML_VALUE_NOT_AVAILABLE constant is not used. Instead None is mapped to the field.

NVML Permissions

Many of the pynvml wrappers assume that the underlying NVIDIA Management Library (NVML) API can be used without admin/root privileges. However, it is certainly possible for the system permissions to prevent pynvml from querying GPU performance counters. For example:

A simple way to check the permissions status is to look for RmProfilingAdminOnly in the driver params file (Note that RmProfilingAdminOnly == 1 means that admin/sudo access is required):

For more information on setting/unsetting the relevant admin privileges, see these notes on resolving ERR_NVGPUCTRPERM errors.

Источник

• ← код валютной операции при выплате дивидендов нерезиденту физическому лицу
• органы опеки и попечительства рассказово телефон →