nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_37'

根据您提供的引用内容，这个错误是由于您GPU架构不受nvcc支持所引起的。nvcc是NVIDIA CUDA编译器驱动程序，用于将CUDA源代码编译为可在GPU上执行的二进制代码。当您尝试编译一个不受支持的GPU架构时，就会出现这个错误。

要解决这个问题，您可以采取以下几个步骤：

1. 确认您的GPU架构是否受支持。您可以在NVIDIA官方文档中找到有关支持的GPU架构的信息[^1]。

2. 如果您的GPU架构不受支持，您有几个选择：
- 更新您的GPU驱动程序。有时，更新GPU驱动程序可以提供对新的GPU架构的支持。
- 更换使用受支持的GPU架构的GPU。如果您的GPU架构太旧，可能需要考虑升级到一个新的GPU。
- 修改您的CUDA代码以适应受支持的GPU架构。这可能需要对您的代码进行一些修改，以便在不受支持的GPU架构上运行。

3. 如果您确定您的GPU架构受支持，但仍然遇到这个错误，可能是由于其他原因引起的。您可以尝试以下步骤来解决问题：
- 确保您的CUDA安装正确并与您的GPU兼容。
- 检查您的编译选项和环境设置是否正确。
- 确保您的代码没有其他错误或依赖项问题。

请注意，这只是一般的解决方案，具体的解决方法可能因您的环境和代码而异。如果您需要更具体的帮助，请提供更多的上下文和代码示例。

相关问题

nvcc fatal : unsupported gpu architecture 'compute_30'

### 回答1：
这个错误提示是因为您的GPU架构不被支持。您需要检查您的GPU型号和驱动程序是否支持CUDA编程。如果您的GPU不支持CUDA编程，您需要升级您的GPU或选择一个支持的GPU。如果您的GPU支持CUDA编程，您需要安装正确的驱动程序和CUDA工具包。

### 回答2：
"nvcc fatal : unsupported gpu architecture 'compute_30'"这个错误是因为在进行GPU编译时，使用的CUDA版本过旧，不支持计算能力为3.0（compute_30）的显卡架构。计算能力是显卡计算并行性能的指标，它取决于显卡架构和显卡内部的硬件资源（如SP，SFU等）。

要解决这个问题，可以选择更新使用的CUDA版本，使其支持计算能力为3.0的显卡架构。具体方法如下：

1.查看CUDA版本：可以在命令行中输入nvcc --version命令，查看当前CUDA版本号。

2.查看支持的显卡架构：可以在CUDA开发者文档中查找支持的显卡架构列表，确定当前CUDA版本是否支持计算能力为3.0的显卡架构。

3.更新CUDA版本：如果当前CUDA版本过旧，不支持计算能力为3.0的显卡架构，可以下载最新的CUDA版本进行更新。在更新时，需要注意当前系统所支持的CUDA版本和显卡驱动版本。

4.修改编译选项：如果当前不方便更新CUDA版本，可以通过修改编译选项使得nvcc支持计算能力为3.0的显卡架构。具体方法是在编译代码时指定-gencode选项，如-gencode=arch=compute_30,code=sm_30，它的作用是可以将代码编译成适用于计算能力为3.0的显卡架构的机器码。

总之，解决这个问题的关键是要理解计算能力的概念，知道当前CUDA版本的支持情况，并且有选择地进行相应的更新或修改编译选项等操作。

### 回答3：
这个错误是由于使用 Nvidia 编译器时选择的 GPU 架构版本不受支持所导致的。

首先，要理解什么是计算能力（compute capability）。计算能力是 Nvidia GPU 用于计算和执行 GPU 代码的能力。每个 GPU 都有不同的计算能力版本。计算能力是由架构决定的，并且不同的架构具有不同的计算能力版本。

当您使用 Nvidia 编译器编译代码时，您需要指定要使用的 GPU 架构版本。如果您指定了不受支持的 GPU 架构版本，则会出现“unsupported gpu architecture”错误。

在这种情况下，错误信息中指出的是“compute_30”，这表示您选择的 GPU 架构版本是 Kepler 架构，这是一个旧的 GPU 架构，并且不支持许多新的功能和指令。

为了解决这个问题，您需要使用支持您 GPU 的计算能力版本编译您的代码。首先，您需要确定您的 GPU 的计算能力版本。您可以使用 Nvidia 官方网站上提供的计算能力表确定您的 GPU 的计算能力版本。

接下来，您需要在编译代码时指定正确的计算能力版本。您可以使用以下命令指定计算能力版本：

nvcc -arch=compute_{计算能力版本} -code=sm_{计算能力版本} your_file.cu

在这个命令中，您需要将“计算能力版本”替换为您 GPU 的计算能力版本。例如，如果您的 GPU 的计算能力版本为3.5，则命令应该是：

nvcc -arch=compute_35 -code=sm_35 your_file.cu

或者，您可以使用以下命令指定计算能力版本和 GPU 架构：

nvcc -gencode arch=compute_{计算能力版本},code=sm_{计算能力版本} your_file.cu

以上是关于“nvcc fatal: unsupported gpu architecture 'compute_30'”错误的解释和解决方法。希望能对你有所帮助！

nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_86' error: command '/usr/local/cuda/bin/nvcc' failed with exit status 1

这个错误是由于您的CUDA版本不支持您所使用的GPU架构导致的。您更新您的CUDA版本以支持您的GPU架构。

首先，您需要查看您的GPU架构。您可以使用以下命令来检查：

nvidia-smi --query-gpu=gpu_name,gpu_architecture --format=csv

然后，您需要查看您的CUDA版本是否支持您的GPU架构。您可以在NVIDIA的官方网站上查看CUDA支持的GPU架构列表，链接如下：

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

如果您的CUDA版本不支持您的GPU架构，您需要更新CUDA版本。您可以在NVIDIA的官方网站上下载最新版本的CUDA，链接如下：

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

如果您已经安装了最新版本的CUDA，但仍然遇到此错误，请确保您正在正确地设置CUDA环境变量，并且您的CUDA版本与您的Python环境兼容。