如果 GPU 已被使用,Cupy 在 multithread.pool 中出现错误

Cupy get error in multithread.pool if GPU already used

我尝试在我的程序的两个部分中使用 cupy,其中一个与池并行化。 我设法用一个简单的例子重现了它:

import cupy
import numpy as np
from multiprocessing import pool


def f(x):
    return cupy.asnumpy(2*cupy.array(x))



input = np.array([1,2,3,4])
print(cupy.asnumpy(cupy.array(input)))


print(np.array(list(map(f, input))))

p = pool.Pool(4)
output = p.map(f, input)
p.close()
p.join()
print(output)

输出如下:

[1 2 3 4]
[2 4 6 8]
Exception in thread Thread-3:
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/lib/python3.6/threading.py", line 916, in _bootstrap_inner
    self.run()
  File "/usr/lib/python3.6/threading.py", line 864, in run
    self._target(*self._args, **self._kwargs)
  File "/usr/lib/python3.6/multiprocessing/pool.py", line 489, in _handle_results
    task = get()
  File "/usr/lib/python3.6/multiprocessing/connection.py", line 251, in recv
    return _ForkingPickler.loads(buf.getbuffer())
  File "cupy/cuda/runtime.pyx", line 126, in cupy.cuda.runtime.CUDARuntimeError.__init__
TypeError: an integer is required

此外,代码冻结且不退出,但我认为这与 cupy 无关。

我的配置是这个:

CuPy Version          : 5.2.0
CUDA Root             : /usr/local/cuda-10.0
CUDA Build Version    : 10000
CUDA Driver Version   : 10000
CUDA Runtime Version  : 10000
cuDNN Build Version   : 7301
cuDNN Version         : 7301
NCCL Build Version    : 2307

当我之前尝试使用 cupy 进行多处理时,我需要使用 spawn context。

ctx = multiprocessing.get_context('spawn')
pool = ctx.Pool(4)

我不知道这是否能解决您的问题,但您可以试试吗?

这个问题不是 CuPy 特有的。由于CUDA的限制,CUDA初始化后不能fork进程

您需要使用 multiprocessing.set_start_method('spawn')(或 forkserver),或者避免初始化 CUDA(即,除了 import cupy 之外,不要使用 CuPy API),直到您 fork child进程。