https://agasiev.com/tags/gpu/ Telegram: @aagasiev Артём Агасиев ru E2 (v3576; Aegea) Артём Агасиев Telegram: @aagasiev 80 https://agasiev.com/all/oshibka-pri-rabote-s-bibliotekoy-implicit-na-gpu/ Mon, 03 May 2021 01:50:50 +0300 Артём Агасиев https://agasiev.com/all/oshibka-pri-rabote-s-bibliotekoy-implicit-na-gpu/ <p>Работаю тут с библиотекой implicit для питона, настроил всю инфраструктуру CUDA, прописал все пути, но все равно ловил странное исключение, при попытке использования ALS на GPU:</p> <pre class="e2-text-code"><code class="">No CUDA extension has been built, can't train on GPU</code></pre><p>Чтож, идем читать исходники <a href="https://github.com/benfred/implicit/blob/master/implicit/gpu/als.py">als.py</a>:</p> <pre class="e2-text-code"><code class="python"> if not implicit.gpu.HAS_CUDA: raise ValueError("No CUDA extension has been built, can't train on GPU.") </code> </pre> <p>Очевидно, HAS_CUDA == False, но с чего это вдруг? Находим инициализацию этой переменной в <a href="https://github.com/benfred/implicit/blob/master/implicit/gpu/__init__.py">__init__.py</a>:</p> <pre class="e2-text-code"><code class="python"> try: import cupy # noqa from ._cuda import * # noqa HAS_CUDA = True except ImportError: HAS_CUDA = False </code> </pre> <p>Файл _cuda — локальный, значит остается только проверить наличие <a href="https://docs.cupy.dev">cupy</a> на рабочей машине. И правда, все дело было именно в её отсутствии. Ну хоть сообщить то об этом нормально можно было? :(</p> <p>Устанавливаем по  <a href="https://docs.cupy.dev/en/stable/install.html">инструкции</a>, запускаем fit на ALS и вуаля, все работает. На RTX 3090 прирост скорости обучения, по сравнению с Xeon W-2265, у меня был примерно в 20 раз, на разреженной матрице размерности 300000х100000.</p>