cmake 搜不到 cuda
时间: 2023-10-13 11:14:26 浏览: 45
如果 CMake 搜不到 CUDA,可以尝试以下解决方法:
1. 确认 CUDA 已经安装并设置好环境变量。
2. 在 CMakeLists.txt 中添加以下代码:
```
find_package(CUDA REQUIRED)
```
3. 确认 CMake 版本是否支持 CUDA。
4. 确认 CMake 构建目录是否正确设置。
```
mkdir build
cd build
cmake ..
```
5. 如果以上方法都无效,可以尝试手动设置 CUDA 相关的路径。
```
set(CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR /path/to/cuda)
set(CUDA_NVCC_EXECUTABLE /path/to/cuda/bin/nvcc)
set(CUDA_SDK_ROOT_DIR /path/to/cuda/sdk)
set(CUDA_INCLUDE_DIRS /path/to/cuda/include)
set(CUDA_LIBRARIES /path/to/cuda/lib64/libcudart.so)
```
相关问题
CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES如何设置
### 回答1:
CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES可以通过指定一个由逗号分隔的编译器支持的架构列表来设置。例如,要指定支持的架构,可以使用以下表达式:-DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES:=“5.5;5.3;3.5;2.1”
### 回答2:
CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES是一个CMake的变量,用于指定要为CUDA编译器生成代码的GPU架构。设置CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES可以确保生成的CUDA代码能够在目标GPU上运行,并利用其硬件特性。
CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES变量的值应该是一个由GPU架构名称组成的列表。例如,可以使用"sm_30"来表示Compute Capability为3.0的GPU架构。
要设置CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES,可以在CMakeLists.txt文件中添加以下一行代码:
set(CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES "sm_30")
在这个例子中,将生成适用于Compute Capability为3.0的GPU的CUDA代码。
如果要为多个GPU架构生成代码,可以将它们作为列表元素一一添加:
set(CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES "sm_30;sm_35;sm_50;sm_60")
在这个例子中,将生成适用于Compute Capability为3.0、3.5、5.0和6.0的GPU的CUDA代码。
需要注意的是,GPU架构的选择应该根据目标GPU的实际情况进行权衡。选择较新的架构可能会使用更多的硬件特性,但也可能导致对旧GPU的兼容性降低。
总之,通过设置CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES变量,可以指定要为CUDA编译器生成代码的目标GPU架构,以便生成适用于目标硬件的代码。
### 回答3:
CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES是CMake中一个用于设置CUDA架构的变量。CUDA架构是指用于在NVIDIA的GPU上运行CUDA代码的架构版本。
CMake是一个跨平台的项目构建工具,它允许我们使用统一的语法来配置和生成各种不同平台和编译器的项目。当我们构建一个CUDA项目时,我们需要设置CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES变量来指定在哪些CUDA架构下编译代码。
该变量的设置可以通过多种方式来完成。一种常见的方式是在CMakeLists.txt文件中使用set命令来设置该变量。例如,可以通过以下方式设置为Compute Capability 3.0和5.0:
```cmake
set(CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES 30 50)
```
另一种方式是使用cmake命令行工具来设置该变量。例如,可以使用以下命令来设置为Compute Capability 6.0和7.0:
```
cmake -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES="60;70" ..
```
设置CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES变量可以让CMake根据所设置的架构版本生成相应的编译指令,以保证生成的可执行文件在指定的CUDA架构上能够正确运行。需要注意的是,如果不设置该变量,默认情况下CMake会将所有检测到的CUDA架构都包含在内。
总结一下,通过设置CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES变量,我们可以指定在哪些CUDA架构下编译代码,以确保生成的可执行文件在所指定的架构上能够正确运行。
libtorch:CMAKE错误:No CMAKE_CUDA_COMPILER could be found.
libtorch是一个深度学习库,用于PyTorch的C++前端。出现CMAKE错误:No CMAKE_CUDA_COMPILER could be found.这个错误是因为找不到CUDA编译器。解决这个问题的方法有两种:
1. 设置环境变量:您可以设置"CUDACXX"环境变量,将其值设置为CUDA编译器的完整路径。这样CMake就能找到CUDA编译器了。
2. 修改CMake配置:您可以修改CMakeLists.txt文件,在第4行添加以下内容:enable_language(CUDA)。这样CMake就能找到CUDA编译器并使用它来编译libtorch。
请尝试上述方法解决问题,如果问题仍然存在,请检查CUDA编译器是否正确安装并设置。