使用PyTorch时出现“undefined symbol: __nvJitLinkAddData_12_1, version libnvJitLink.so.12”报错

问题现象

在Linux系统（例如Alibaba Cloud Linux 3操作系统）GPU实例中使用PyTorch时，出现如下报错信息：

>>> import torch
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/__init__.py", line 235, in <module>
    from torch._C import *  # noqa: F403
ImportError: /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/lib/../../nvidia/cusparse/lib/libcusparse.so.12: undefined symbol: __nvJitLinkAddData_12_1, version libnvJitLink.so.12

问题原因

可能是GPU实例所安装的CUDA版本与PyTorch版本不兼容导致上述报错，关于CUDA版本与PyTorch版本的匹配详情，请参见Previous PyTorch Versions。

通过sudo pip3 install torch安装的PyTorch版本为2.1.2，要求的CUDA版本为12.1。而购买GPU实例自动安装的CUDA版本为12.0，与PyTorch要求的CUDA版本不匹配。

解决方案

如果购买GPU实例时，在镜像区域的公共镜像页签下选中了安装GPU驱动选项，则您可以按以下三种方案升级CUDA版本至CUDA 12.1。

• 方案一：手动安装CUDA

  手动安装版本为12.1的CUDA。具体操作，请参见NVIDIA CUDA Installation Guide for Linux。

• 方案二：通过自定义脚本方式安装CUDA

  1. 释放现有GPU实例。

     具体操作，请参见释放实例。

  2. 购买新的GPU实例。

     具体操作，请参见创建GPU实例。主要配置参数说明如下：

     • 在镜像区域的公共镜像页签下，未选中安装GPU驱动选项。

     • 在高级选项（选填）的自定义数据区域内，输入自定义脚本来安装NVIDIA Tesla 535.154.05驱动和CUDA 12.1.1。脚本示例如下：

       自定义脚本示例

       #!/bin/sh
       
       #Please input version to install
       DRIVER_VERSION="535.154.05"
       CUDA_VERSION="12.1.1"
       CUDNN_VERSION="8.9.7.29"
       IS_INSTALL_eRDMA="FALSE"
       IS_INSTALL_RDMA="FALSE"
       INSTALL_DIR="/root/auto_install"
       
       #using .run to install driver and cuda
       auto_install_script="auto_install_v4.0.sh"
       
       script_download_url=$(curl http://100.100.100.200/latest/meta-data/source-address | head -1)"/opsx/ecs/linux/binary/script/${auto_install_script}"
       echo $script_download_url
       
       rm -rf $INSTALL_DIR
       mkdir -p $INSTALL_DIR
       cd $INSTALL_DIR && wget -t 10 --timeout=10 $script_download_url && bash ${INSTALL_DIR}/${auto_install_script} $DRIVER_VERSION $CUDA_VERSION $CUDNN_VERSION $IS_INSTALL_RDMA $IS_INSTALL_eRDMA

• 方案三：修改自定义脚本并更换操作系统

  1. 停止现有GPU实例。

     具体操作，请参见停止实例。

  2. 在实例列表中，找到已停止的GPU实例，在对应的操作列，选择实例设置 > 设置用户数据。

  3. 修改用户数据，然后单击确定。

     将DRIVER_VERSION、CUDA_VERSION、CUDNN_VERSION参数修改为如下版本：

     ...
     DRIVER_VERSION="535.154.05"
     CUDA_VERSION="12.1.1"
     CUDNN_VERSION="8.9.7.29"
     ...

     

  4. 更换GPU实例的操作系统。

     具体操作，请参见更换操作系统（系统盘）。

     待GPU实例启动成功后，系统会重新安装新版本的NVIDIA Tesla驱动、CUDA以及cuDNN。