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RuntimeError: Unexpected error from cudaGetDeviceCount

RuntimeError: Unexpected error from cudaGetDeviceCount

  • 0. 引言
  • 1. 临时解决方法

0. 引言

使用 vllm-0.4.2 部署时,多卡正常运行。升级到 vllm-0.5.1 时,报错如下:

(VllmWorkerProcess pid=30692) WARNING 07-12 08:16:22 utils.py:562] Using 'pin_memory=False' as WSL is detected. This may slow down the performance.
(VllmWorkerProcess pid=30693) WARNING 07-12 08:16:22 utils.py:562] Using 'pin_memory=False' as WSL is detected. This may slow down the performance.
(VllmWorkerProcess pid=30694) WARNING 07-12 08:16:22 utils.py:562] Using 'pin_memory=False' as WSL is detected. This may slow down the performance.
WARNING 07-12 08:16:22 utils.py:562] Using 'pin_memory=False' as WSL is detected. This may slow down the performance.
(VllmWorkerProcess pid=30693) Process VllmWorkerProcess:
(VllmWorkerProcess pid=30693) Traceback (most recent call last):
(VllmWorkerProcess pid=30693)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/multiprocessing/process.py", line 314, in _bootstrap
(VllmWorkerProcess pid=30693)     self.run()
(VllmWorkerProcess pid=30693)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/multiprocessing/process.py", line 108, in run
(VllmWorkerProcess pid=30693)     self._target(*self._args, **self._kwargs)
(VllmWorkerProcess pid=30693)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/executor/multiproc_worker_utils.py", line 210, in _run_worker_process
(VllmWorkerProcess pid=30693)     worker = worker_factory()
(VllmWorkerProcess pid=30693)              ^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30693)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/executor/gpu_executor.py", line 68, in _create_worker
(VllmWorkerProcess pid=30693)     wrapper.init_worker(**self._get_worker_kwargs(local_rank, rank,
(VllmWorkerProcess pid=30693)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/worker/worker_base.py", line 334, in init_worker
(VllmWorkerProcess pid=30693)     self.worker = worker_class(*args, **kwargs)
(VllmWorkerProcess pid=30693)                   ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30693)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/worker/worker.py", line 85, in __init__
(VllmWorkerProcess pid=30693)     self.model_runner: GPUModelRunnerBase = ModelRunnerClass(
(VllmWorkerProcess pid=30693)                                             ^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30693)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/worker/model_runner.py", line 217, in __init__
(VllmWorkerProcess pid=30693)     self.attn_backend = get_attn_backend(
(VllmWorkerProcess pid=30693)                         ^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30693)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/attention/selector.py", line 45, in get_attn_backend
(VllmWorkerProcess pid=30693)     backend = which_attn_to_use(num_heads, head_size, num_kv_heads,
(VllmWorkerProcess pid=30693)               ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30693)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/attention/selector.py", line 151, in which_attn_to_use
(VllmWorkerProcess pid=30693)     if torch.cuda.get_device_capability()[0] < 8:
(VllmWorkerProcess pid=30693)        ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30693)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 430, in get_device_capability
(VllmWorkerProcess pid=30693)     prop = get_device_properties(device)
(VllmWorkerProcess pid=30693)            ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30693)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 444, in get_device_properties
(VllmWorkerProcess pid=30693)     _lazy_init()  # will define _get_device_properties
(VllmWorkerProcess pid=30693)     ^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30693)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 293, in _lazy_init
(VllmWorkerProcess pid=30693)     torch._C._cuda_init()
(VllmWorkerProcess pid=30693) RuntimeError: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some cuda functions before calling NumCudaDevices() that might have already set an error? Error 2: out of memory
(VllmWorkerProcess pid=30692) Process VllmWorkerProcess:
(VllmWorkerProcess pid=30692) Traceback (most recent call last):
(VllmWorkerProcess pid=30692)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/multiprocessing/process.py", line 314, in _bootstrap
(VllmWorkerProcess pid=30692)     self.run()
(VllmWorkerProcess pid=30692)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/multiprocessing/process.py", line 108, in run
(VllmWorkerProcess pid=30692)     self._target(*self._args, **self._kwargs)
(VllmWorkerProcess pid=30692)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/executor/multiproc_worker_utils.py", line 210, in _run_worker_process
(VllmWorkerProcess pid=30692)     worker = worker_factory()
(VllmWorkerProcess pid=30692)              ^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30692)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/executor/gpu_executor.py", line 68, in _create_worker
(VllmWorkerProcess pid=30692)     wrapper.init_worker(**self._get_worker_kwargs(local_rank, rank,
(VllmWorkerProcess pid=30692)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/worker/worker_base.py", line 334, in init_worker
(VllmWorkerProcess pid=30692)     self.worker = worker_class(*args, **kwargs)
(VllmWorkerProcess pid=30692)                   ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30692)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/worker/worker.py", line 85, in __init__
(VllmWorkerProcess pid=30692)     self.model_runner: GPUModelRunnerBase = ModelRunnerClass(
(VllmWorkerProcess pid=30692)                                             ^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30692)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/worker/model_runner.py", line 217, in __init__
(VllmWorkerProcess pid=30692)     self.attn_backend = get_attn_backend(
(VllmWorkerProcess pid=30692)                         ^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30692)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/attention/selector.py", line 45, in get_attn_backend
(VllmWorkerProcess pid=30692)     backend = which_attn_to_use(num_heads, head_size, num_kv_heads,
(VllmWorkerProcess pid=30692)               ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30692)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/attention/selector.py", line 151, in which_attn_to_use
(VllmWorkerProcess pid=30692)     if torch.cuda.get_device_capability()[0] < 8:
(VllmWorkerProcess pid=30692)        ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30692)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 430, in get_device_capability
(VllmWorkerProcess pid=30692)     prop = get_device_properties(device)
(VllmWorkerProcess pid=30692)            ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30692)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 444, in get_device_properties
(VllmWorkerProcess pid=30692)     _lazy_init()  # will define _get_device_properties
(VllmWorkerProcess pid=30692)     ^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30692)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 293, in _lazy_init
(VllmWorkerProcess pid=30692)     torch._C._cuda_init()
(VllmWorkerProcess pid=30692) RuntimeError: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some cuda functions before calling NumCudaDevices() that might have already set an error? Error 2: out of memory
(VllmWorkerProcess pid=30694) Process VllmWorkerProcess:
(VllmWorkerProcess pid=30694) Traceback (most recent call last):
(VllmWorkerProcess pid=30694)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/multiprocessing/process.py", line 314, in _bootstrap
(VllmWorkerProcess pid=30694)     self.run()
(VllmWorkerProcess pid=30694)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/multiprocessing/process.py", line 108, in run
(VllmWorkerProcess pid=30694)     self._target(*self._args, **self._kwargs)
(VllmWorkerProcess pid=30694)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/executor/multiproc_worker_utils.py", line 210, in _run_worker_process
(VllmWorkerProcess pid=30694)     worker = worker_factory()
(VllmWorkerProcess pid=30694)              ^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30694)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/executor/gpu_executor.py", line 68, in _create_worker
(VllmWorkerProcess pid=30694)     wrapper.init_worker(**self._get_worker_kwargs(local_rank, rank,
(VllmWorkerProcess pid=30694)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/worker/worker_base.py", line 334, in init_worker
(VllmWorkerProcess pid=30694)     self.worker = worker_class(*args, **kwargs)
(VllmWorkerProcess pid=30694)                   ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30694)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/worker/worker.py", line 85, in __init__
(VllmWorkerProcess pid=30694)     self.model_runner: GPUModelRunnerBase = ModelRunnerClass(
(VllmWorkerProcess pid=30694)                                             ^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30694)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/worker/model_runner.py", line 217, in __init__
(VllmWorkerProcess pid=30694)     self.attn_backend = get_attn_backend(
(VllmWorkerProcess pid=30694)                         ^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30694)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/attention/selector.py", line 45, in get_attn_backend
(VllmWorkerProcess pid=30694)     backend = which_attn_to_use(num_heads, head_size, num_kv_heads,
(VllmWorkerProcess pid=30694)               ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30694)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/attention/selector.py", line 151, in which_attn_to_use
(VllmWorkerProcess pid=30694)     if torch.cuda.get_device_capability()[0] < 8:
(VllmWorkerProcess pid=30694)        ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30694)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 430, in get_device_capability
(VllmWorkerProcess pid=30694)     prop = get_device_properties(device)
(VllmWorkerProcess pid=30694)            ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30694)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 444, in get_device_properties
(VllmWorkerProcess pid=30694)     _lazy_init()  # will define _get_device_properties
(VllmWorkerProcess pid=30694)     ^^^^^^^^^^^^
(VllmWorkerProcess pid=30694)   File "/root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 293, in _lazy_init
(VllmWorkerProcess pid=30694)     torch._C._cuda_init()
(VllmWorkerProcess pid=30694) RuntimeError: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some cuda functions before calling NumCudaDevices() that might have already set an error? Error 2: out of memory
ERROR 07-12 08:16:26 multiproc_worker_utils.py:120] Worker VllmWorkerProcess pid 30693 died, exit code: 1
INFO 07-12 08:16:26 multiproc_worker_utils.py:123] Killing local vLLM worker processes

1. 临时解决方法

vi /root/miniconda3/envs/vllm2025/lib/python3.10/site-packages/vllm/attention/selector.py--- 设置成固定的 `backend = _Backend.XFORMERS`。# backend = which_attn_to_use(num_heads, head_size, num_kv_heads,#                           sliding_window, dtype, kv_cache_dtype,#                            block_size)backend = _Backend.XFORMERS
---

完结!

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文章目录 1. 引言2. Dapper2.1 概述与设计原理2.2 核心功能与代码示例基本查询多映射查询存储过程调用 2.3 性能优化原理2.4 适用场景 3. NHibernate3.1 概述与架构设计3.2 映射配置示例Fluent映射XML映射 3.3 查询示例HQL查询Criteria APILINQ提供程序 3.4 高级特性3.5 适用场…...

ESP32读取DHT11温湿度数据

芯片&#xff1a;ESP32 环境&#xff1a;Arduino 一、安装DHT11传感器库 红框的库&#xff0c;别安装错了 二、代码 注意&#xff0c;DATA口要连接在D15上 #include "DHT.h" // 包含DHT库#define DHTPIN 15 // 定义DHT11数据引脚连接到ESP32的GPIO15 #define D…...

工程地质软件市场:发展现状、趋势与策略建议

一、引言 在工程建设领域&#xff0c;准确把握地质条件是确保项目顺利推进和安全运营的关键。工程地质软件作为处理、分析、模拟和展示工程地质数据的重要工具&#xff0c;正发挥着日益重要的作用。它凭借强大的数据处理能力、三维建模功能、空间分析工具和可视化展示手段&…...

【HTTP三个基础问题】

面试官您好&#xff01;HTTP是超文本传输协议&#xff0c;是互联网上客户端和服务器之间传输超文本数据&#xff08;比如文字、图片、音频、视频等&#xff09;的核心协议&#xff0c;当前互联网应用最广泛的版本是HTTP1.1&#xff0c;它基于经典的C/S模型&#xff0c;也就是客…...

Java面试专项一-准备篇

一、企业简历筛选规则 一般企业的简历筛选流程&#xff1a;首先由HR先筛选一部分简历后&#xff0c;在将简历给到对应的项目负责人后再进行下一步的操作。 HR如何筛选简历 例如&#xff1a;Boss直聘&#xff08;招聘方平台&#xff09; 直接按照条件进行筛选 例如&#xff1a…...