kelisis

那请问针对需求超过64k的，有其他支持推理的方法吗

请问是上限就是64k，不能再增加了吗？

请问一下针对这个问题，可以通过增大shared memory大小解决吗，看起来像是超过64k大小的限制，如果可以的话怎么改大呢

显卡： MetaX C500
系统：ubuntu OS: Ubuntu 22.04.4 LTS
kernel： 5.15.0-119-generic
驱动：metax-driver-mxc500-2.33.0.9-deb-x86_64
容器：cr.metax-tech.com/public-ai-release/c500/onnxruntime:maca2.32.0.6-torch2.1-py310-ubuntu22.04-amd64
容器启动命令：docker run -itd --device=/dev/dri --device=/dev/mxcd --group-add video --network=host --name onnxrt --security-opt seccomp=unconfined --security-opt apparmor=unconfined --shm-size 100gb --ulimit memlock=-1 -v /data:/data -v /local:/local cr.metax-tech.com/public-ai-release/c500/onnxruntime:maca2.32.0.6-torch2.1-py310-ubuntu22.04-amd64

目前推理模型依然遇到 Shared memory问题，但是推理程序不会挂，而是会导致之后下一个运行的核函数挂掉，请问这是什么原因，该如何解决？

显卡： MetaX C500
系统：ubuntu OS: Ubuntu 22.04.4 LTS
kernel： 5.15.0-119-generic
驱动：metax-driver-mxc500-2.33.0.9-deb-x86_64
容器：cr.metax-tech.com/public-ai-release/c500/onnxruntime:maca2.32.0.6-torch2.1-py310-ubuntu22.04-amd64（onnxrt推理camera_backbone）
cr.metax-tech.com/public-ai-release/c500/mmcv:maca2.32.0.5-torch2.1-py310-ubuntu22.04-amd64（python推理稀疏卷积）

onnxrt推理代码按照《曦云系列_通用计算GPU_AI推理用户手册_CN_V08》，模型来自github.com/mit-han-lab/bevfusion 中的bev模型

使用onnxrt的C++api推理onnx模型时的报错，这是用户端能解决的bug吗，要怎么去排查呢？

此外还有搭建稀疏卷积推理时的报错，通过《曦云系列_通用计算GPU_运行时API编程指南_CN_V12》查阅到pri_mem_size最大也只能设置到36KB，那么该如何实现稀疏卷积65KB要求的推理呢？