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guppy - guppy basecaller 実行時の CUDA_ERROR_COMPAT_NOT_SUPPORTED_ON_DEVICE
ONT basecaller guppy を実行しようとしました。私は問題なくこのコードを数回実行しました。現在（再起動後）、エラーメッセージが生成されています：
[guppy/error] main: CUDA error at /builds/ofan/ont_core_cpp/ont_core/common/cuda_common.cpp:203: CUDA_ERROR_COMPAT_NOT_SUPPORTED_ON_DEVICE [guppy/warning] main: An error occurred in the basecaller. Aborting.
これは互換性の問題ですか? もしそうなら、どうすれば解決できますか? Ubuntu 18.04.4 LTS (GNU/Linux 5.4.0-72-generic x86_64) と Guppy Basecalling Software、(C) Oxford Nanopore Technologies, Limited を使用しています。バージョン 4.0.14+8d3226e、クライアントサーバー API バージョン 2.1.0
ここに私のグッピーコードがあります:
guppy_basecaller -i fast5/pass -r --device cuda:0 -s hac_fastqs_demul -c /opt/ont/ont-guppy/data/dna_r9.4.1_450bps_hac.cfg --num_callers 4 --require_barcodes_both_ends --trim_barcodes --detect_mid_strand_barcodes --barcode_kits "EXP-PBC001"
python - guppy3 と memory_profiler が大きく異なるのはなぜですか?
Python プログラムのメモリ使用量をプロファイリングするために memory_profiler と guppy3 の両方を使用しましたが、まったく異なる結果が得られました。私の実験はマルチプロセッシングに焦点を当てているので、ここで簡単な例を示します。
list:l = [(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8), (9, 10), (2, 3), (4, 5), (6, 7), (8, 9)]
と function: があるとします。
マルチプロセッシング用の別の関数：
ただし、guppy3 の結果は次のようになります。
オブジェクト作成後のメモリ使用量: 0.3077840805053711 MB
そして、memory_profiler は次のように表示されます: mprof プロット全体
何か案が？また、Python でマルチプロセッシングのメモリ使用量をプロファイリングするための推奨事項はありますか?