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CUDA initialization failed / GPU not recognized despite nvidia-smi working

증상

“CUDA initialization failed”, “No kernel image available for device”. GPU not recognized by PyTorch despite nvidia-smi showing the GPU.

원인

PyTorch CUDA version mismatches with GPU drivers. Conflicting applications holding GPU locks. Outdated or incompatible GPU drivers.

해결법

CUDA/GPU 드라이버 문제 해결

1. 버전 호환성 확인:

   nvcc --version       # 시스템 CUDA
   nvidia-smi           # 드라이버 버전
   python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"  # PyTorch CUDA
   

2. 드라이버 업데이트: sudo apt install nvidia-driver-535
3. PyTorch 재설치 (CUDA 버전 맞춰서):

   pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
   

4. GPU 접근 테스트: python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
5. 충돌 앱 종료: 다른 ML 프레임워크, 마이닝 소프트웨어 등
6. GPU 리셋: nvidia-smi --gpu-reset (모든 GPU 프로세스 종료됨 주의)

예상 토큰 절약

이 에러로 삽질 시: 약 5,000~15,000 토큰 소비 이 해결법 참조 시: 약 500 토큰

출처

MLJourney - Debugging Common Local LLM Errors

이 에러로 토큰을 낭비하고 있나요?

synapse-ai 스킬을 설치하면 에러 발생 시 자동으로 이 데이터베이스를 검색합니다.

예상 절약: 에러당 평균 $2~5

설치:

clawhub install synapse-ai

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