一、问题现象与背景
当开发者调用ray.get_gpu_ids()方法时，可能会遇到如下报错：
RuntimeError: No GPUs found. Check your CUDA_VISIBLE_DEVICES configuration.
该错误表明Ray运行时无法检测到可用的GPU资源，通常发生在以下场景：
- 多节点集群环境中GPU设备未正确暴露
- Docker容器内GPU透传配置缺失
- CUDA驱动版本与Ray要求不兼容
二、根本原因分析
通过分析Ray源码发现，get_gpu_ids()依赖于底层CUDA环境实现：
- 首先检查
CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量 - 调用
torch.cuda.is_available()验证CUDA状态 - 最终通过NVIDIA Management Library(nvml)获取设备列表
失败的关键路径包括：
| 阶段 | 可能故障点 |
|---|---|
| 环境检测 | 环境变量未正确继承 |
| 驱动加载 | libcuda.so版本冲突 |
| 权限验证 | 非root用户无法访问/dev/nvidia* |
三、系统化解决方案
3.1 基础环境验证
执行以下诊断命令：
nvidia-smi nvcc --version ls -la /dev/nvidia*
预期应看到：
- GPU设备列表（包含计算能力版本）
- CUDA工具链版本≥11.0
- 设备文件权限为666
3.2 Ray专属配置
在ray.init()中显式指定资源：
ray.init(
num_gpus=1,
resources={'GPU': 1}
)
同时建议设置环境变量：
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
3.3 容器环境特别处理
对于Docker部署，必须添加以下参数：
docker run --gpus all \
--ipc=host \
-e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility
四、高级调试技巧
当基础方案无效时，可采用：
- LD_DEBUG追踪：
LD_DEBUG=libs ray start --head - 替代检测库：改用
py3nvml直接查询设备 - 版本降级：回退到Ray 1.13 + CUDA 10.2组合
典型成功案例的组件版本组合：
| 组件 | 推荐版本 |
|---|---|
| Ray | 2.3.0 |
| CUDA | 11.7 |
| Driver | 515.65.01 |