Question

直到几天前，我还能够使用GPU在Google Colab上无头运行Blender（或绵羊）（是的，我检查了选择了GPU实例的三次）。现在运行keras / tensorflow可以正常工作，但Blender根本无法检测到GPU，Sheepit告诉我

“ cuInit失败回复：100”

nvidia-smi结果为：

Sat Aug 24 19:48:06 2019       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 430.40       Driver Version: 418.67       CUDA Version: 10.1     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla K80           Off  | 00000000:00:04.0 Off |                    0 |
| N/A   33C    P8    25W / 149W |      0MiB / 11441MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

以下脚本可以正常工作几个月，可以正确检测到GPU，并设置Blender以使用可用的GPU。 https://gist.github.com/donmahallem/a05100077ec1327268f28f0b2bd8da60

我尝试了很多，但是我的nvidia / unix foo非常有限。我试图找出CUDA版本是否已更改，并试图将cuda版本降级到9.2，但无法使其再次正常工作。

Answer 1

我也面临着同样的问题。我认为colab不允许GPU用于其中包含“ sudo”的任何命令。

我发现的解决方案是安装Blender，然后运行命令以不使用“ sudo”进行渲染。

我从PPA安装了搅拌机 ppa：thomas-schiex / blender

要执行的命令：

!sudo add-apt-repository ppa:thomas-schiex/blender
!sudo apt-get install blender
!blender -b -P script.py filename.blend -o fileoutput -F PNG -f 1

script.py包含选择gpu的代码，我通常将其上传到colab。将以下代码另存为script.py

import bpy, _cycles

bpy.context.scene.cycles.device = 'GPU'

avail_devices = _cycles.available_devices('CUDA')
print(avail_devices)

prop = bpy.context.preferences.addons['cycles'].preferences

prop.get_devices(prop.compute_device_type)
prop.compute_device_type = 'CUDA'

for device in prop.devices:
    if device.type == 'CUDA':
        print('device: ', device)
        device.use = True

这对我有用。

Answer 2

从今天开始，由于依赖性问题，无法在Google Colab上安装 thomas-schiex / blender 。

还有另一种方法可以在Google Colab上安装Blender。我今天已经在Google Colab上对其进行了测试，它似乎运行良好。

指南可从以下网站获得： https://gist.github.com/agmmnn/c457286aef0e271a68234d4c59c85d46

Blender Google Colab

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