问题现象

训练作业失败，日志报出如下错误：

图1 错误日志

原因分析

可以从以下角度排查：

请检查CUDA_VISIBLE_DEVICES设置的值是否与作业规格匹配。例如您选择4卡规格的作业，实际可用的卡ID为0、1、2、3，但是您在进行cuda相关的运算时,例如”tensor.to(device=”cuda:7″)”，将张量搬到了7号GPU卡上，超过了实际可用的ID号。
如果cuda相关运算设置的卡ID号在所选规格范围内，但是依旧出现了上述报错。可能是该资源节点中存在GPU卡损坏的情况，导致实际能检测到的卡少于所选规格。

处理方法

建议直接根据系统分卡情况下传进去的CUDA_VISIBLE_DEVICES去设置，不用手动指定默认的。
如果发现资源节点中存在GPU卡损坏，请联系技术支持处理。

建议与总结

在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。

直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。
配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。

父主题： GPU相关问题

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