您的内核可能是在没有 NUMA 支持的情况下构建的答案

【问题标题】：Your kernel may have been built without NUMA support您的内核可能是在没有 NUMA 支持的情况下构建的
【发布时间】：2018-08-07 18:18:15
【问题描述】：

我有 Jetson TX2、python 2.7、Tensorflow 1.5、CUDA 9.0

Tensorflow 似乎在工作，但每次我运行程序时，都会收到以下警告：

with tf.Session() as sess:

print (sess.run(y,feed_dict)) ...

2018-08-07 18:07:53.200320: E

tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:881] could not openfile to read NUMA node: /sys/bus/pci/devices/0000:00:00.0/numa_node

Your kernel may have been built without NUMA support.

2018-08-07 18:07:53.200427: I

tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1105] Found device 0 with properties:

name: NVIDIA Tegra X2 major: 6 minor: 2 memoryClockRate(GHz): 1.3005 pciBusID: 0000:00:00.0 totalMemory: 7.66GiB freeMemory: 1.79GiB 2018-08-07 18:07:53.200474: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1195] CreatingTensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0, name: NVIDIA Tegra X2,pci bus id: 0000:00:00.0, 计算能力: 6.2) 2018-08-07 18:07:53.878574: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:859] 无法识别``NUMA node of /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0, defaultingto0。您的内核可能未使用 NUMA 支持构建。`

我应该担心吗？还是可以忽略不计？

【问题讨论】：

标签： tensorflow linux-kernel numa

【解决方案1】：

这对您来说应该不是问题，因为您不需要此板的 NUMA 支持（它只有一个内存控制器，因此内存访问是统一的）。

另外，我在 nvidia 论坛上发现 this post 似乎证实了这一点。

【讨论】：