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GPU 云服务器:使用PyTorch时出现“undefined symbol: __nvJitLinkAddData_12_1, version libnvJitLink.so.12”报错

更新时间:Sep 18, 2024

在Linux系统GPU实例中,可能会因为GPU实例所安装的CUDA版本与PyTorch版本不兼容,导致使用PyTorch时出现报错现象,本文介绍这种情况的解决方案。

问题现象

在Linux系统(例如Alibaba Cloud Linux 3操作系统)GPU实例中使用PyTorch时,出现如下报错信息:

>>> import torch
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/__init__.py", line 235, in <module>
    from torch._C import *  # noqa: F403
ImportError: /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/lib/../../nvidia/cusparse/lib/libcusparse.so.12: undefined symbol: __nvJitLinkAddData_12_1, version libnvJitLink.so.12

问题原因

可能是GPU实例所安装的CUDA版本与PyTorch版本不兼容导致上述报错,关于CUDA版本与PyTorch版本的匹配详情,请参见Previous PyTorch Versions

通过sudo pip3 install torch安装的PyTorch版本为2.1.2,要求的CUDA版本为12.1。而购买GPU实例自动安装的CUDA版本为12.0,与PyTorch要求的CUDA版本不匹配。

解决方案

如果购买GPU实例时,在镜像区域的公共镜像页签下选中了安装GPU驱动选项,则您可以按以下三种方案升级CUDA版本至CUDA 12.1。

  • 方案一:手动安装CUDA

    手动安装版本为12.1的CUDA。具体操作,请参见NVIDIA CUDA Installation Guide for Linux

  • 方案二:通过自定义脚本方式安装CUDA

    1. 释放现有GPU实例。

      具体操作,请参见释放实例

    2. 购买新的GPU实例。

      具体操作,请参见创建GPU实例。主要配置参数说明如下:

      • 镜像区域的公共镜像页签下,未选中安装GPU驱动选项。

      • 高级选项(选填)的自定义数据区域内,输入自定义脚本来安装NVIDIA Tesla 535.154.05驱动和CUDA 12.1.1。脚本示例如下:

        自定义脚本示例

        #!/bin/sh
        
        #Please input version to install
        DRIVER_VERSION="535.154.05"
        CUDA_VERSION="12.1.1"
        CUDNN_VERSION="8.9.7.29"
        IS_INSTALL_eRDMA="FALSE"
        IS_INSTALL_RDMA="FALSE"
        INSTALL_DIR="/root/auto_install"
        
        #using .run to install driver and cuda
        auto_install_script="auto_install_v4.0.sh"
        
        script_download_url=$(curl http://100.100.100.200/latest/meta-data/source-address | head -1)"/opsx/ecs/linux/binary/script/${auto_install_script}"
        echo $script_download_url
        
        rm -rf $INSTALL_DIR
        mkdir -p $INSTALL_DIR
        cd $INSTALL_DIR && wget -t 10 --timeout=10 $script_download_url && bash ${INSTALL_DIR}/${auto_install_script} $DRIVER_VERSION $CUDA_VERSION $CUDNN_VERSION $IS_INSTALL_RDMA $IS_INSTALL_eRDMA
  • 方案三:修改自定义脚本并更换操作系统

    1. 停止现有GPU实例。

      具体操作,请参见停止实例

    2. 在实例列表中,找到已停止的GPU实例,在对应的操作列,选择实例设置 > 设置用户数据

    3. 修改用户数据,然后单击确定

      DRIVER_VERSIONCUDA_VERSIONCUDNN_VERSION参数修改为如下版本:

      ...
      DRIVER_VERSION="535.154.05"
      CUDA_VERSION="12.1.1"
      CUDNN_VERSION="8.9.7.29"
      ...

      用户数据-zh.jpg

    4. 更换GPU实例的操作系统。

      具体操作,请参见更换操作系统(系统盘)

      待GPU实例启动成功后,系统会重新安装新版本的NVIDIA Tesla驱动、CUDA以及cuDNN。