nvcc warning : the 'compute_35', 'compute_37', 'compute_50', 'sm_35', 'sm_37' and 'sm_50' architectures are deprecated, and may be removed in a future release (use -wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning).

时间: 2023-04-26 14:02:01 浏览: 367
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dlerror: cublas64_10.dll not found等文件资源

nvcc警告：'compute_35'、'compute_37'、'compute_50'、'sm_35'、'sm_37'和'sm_50'架构已经过时，可能在未来的版本中被移除（使用-wno-deprecated-gpu-targets来抑制警告）。
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/usr/local/cuda-10.0/bin/nvcc -ccbin g++ -I../../common/inc -m64 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_37,code=sm_37 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode arch=compute_52,code=sm_52 -gencode arch=compute_60,code=sm_60 -gencode arch=compute_61,code=sm_61 -gencode arch=compute_70,code=sm_70 -gencode arch=compute_75,code=sm_75 -gencode arch=compute_75,code=compute_75 -o deviceQuery.o -c deviceQuery.cpp /usr/local/cuda-10.0/bin/nvcc -ccbin g++ -m64 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_37,code=sm_37 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode arch=compute_52,code=sm_52 -gencode arch=compute_60,code=sm_60 -gencode arch=compute_61,code=sm_61 -gencode arch=compute_70,code=sm_70 -gencode arch=compute_75,code=sm_75 -gencode arch=compute_75,code=compute_75 -o deviceQuery deviceQuery.o mkdir -p ../../bin/x86_64/linux/release cp deviceQuery ../../bin/x86_64/linux/release

这是一个编译 CUDA 程序的命令，其中使用了 nvcc 编译器和 g++ 编译器。该命令编译了名为 deviceQuery.cpp 的源文件，并将其链接成名为 deviceQuery 的可执行文件。编译器还使用了多个不同的 compute capability，...

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...

nvcc fatal : unsupported gpu architecture 'compute_30'

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...

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

这个错误通常是由于使用的 CUDA 版本与你的 GPU 架构不兼容导致的。你可以通过以下几个步骤来解决这个问题： 1. 确认你的 GPU 架构是否支持你使用的 CUDA 版本。你可以在 NVIDIA 官方网站上找到 CUDA 版本和支持的 ...
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《CUDA并行编程环境的compiler driver———nvcc详解》 在现代计算机科学中，GPU（图形处理器）已经不再仅仅局限于图形渲染，而是被广泛应用于高性能计算领域，尤其是在科学计算、机器学习和人工智能中，CUDA...

解释：if(CUDA_FOUND) message(STATUS "Found CUDA Toolkit v${CUDA_VERSION_STRING}") enable_language(CUDA) set(HAVE_CUDA TRUE) if (CMAKE_CUDA_COMPILER_ID STREQUAL "NVIDIA") if(${CUDA_VERSION_STRING} VERSION_GREATER_EQUAL "11.1") execute_process(COMMAND ${CMAKE_CUDA_COMPILER} --list-gpu-code RESULT_VARIABLE EXIT_CODE OUTPUT_VARIABLE OUTPUT_VAL) if(EXIT_CODE EQUAL 0) #Remove sm_ string(REPLACE "sm_" "" OUTPUT_VAL ${OUTPUT_VAL}) #Convert to list string(REPLACE "\n" ";" __CUDA_ARCH_BIN ${OUTPUT_VAL}) #Remove last empty entry list(REMOVE_AT __CUDA_ARCH_BIN -1) else() message(FATAL_ERROR "Failed to run NVCC to get list of GPU codes: ${EXIT_CODE}") endif() elseif(${CUDA_VERSION_STRING} VERSION_GREATER_EQUAL "11.0") set(__CUDA_ARCH_BIN "35;37;50;52;53;60;61;62;70;72;75;80") elseif(${CUDA_VERSION_STRING} VERSION_GREATER_EQUAL "10.0") set(__CUDA_ARCH_BIN "30;32;35;37;50;52;53;60;61;62;70;72;75") elseif(${CUDA_VERSION_STRING} VERSION_GREATER_EQUAL "9.1") set(__CUDA_ARCH_BIN "30;32;35;37;50;52;53;60;61;62;70;72") else() set(__CUDA_ARCH_BIN "30;32;35;37;50;52;53;60;61;62;70") endif() else() message(FATAL_ERROR "Unsupported CUDA compiler ${CMAKE_CUDA_COMPILER_ID}.") endif() set(CUDA_ARCH_BIN ${__CUDA_ARCH_BIN} CACHE STRING "Specify 'real' GPU architectures to build binaries for") if(POLICY CMP0104) cmake_policy(SET CMP0104 NEW) set(CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES ${CUDA_ARCH_BIN}) message(STATUS "CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES: ${CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES}") #Add empty project as its not required with newer CMake add_library(pcl_cuda INTERFACE) else() # Generate SASS set(CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES ${CUDA_ARCH_BIN}) # Generate PTX for last architecture list(GET CUDA_ARCH_BIN -1 ver) set(CMAKE_CUDA_FLAGS "${CMAKE_CUDA_FLAGS} -gencode arch=compute_${ver},code=compute_${ver}") message(STATUS "CMAKE_CUDA_FLAGS: ${CMAKE_CUDA_FLAGS}") add_library(pcl_cuda INTERFACE) target_include_directories(pcl_cuda INTERFACE ${CUDA_TOOLKIT_INCLUDE}) endif () endif()

如果CUDA版本号大于等于11.1，则通过执行nvcc命令获取支持的GPU架构列表，并将其存储在__CUDA_ARCH_BIN变量中。如果CUDA版本号在11.0到10.0之间，则设置__CUDA_ARCH_BIN变量为支持的GPU架构列表。如果CUDA版本号在...

MSB3721 命令“"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin\nvcc.exe" -gencode=arch=compute_52,code=\"sm_52,compute_52\"

"-gencode=arch=compute_52,code=\"sm_52,compute_52\""这部分是用于指定编译器生成的目标架构和代码版本。在这个例子中，它指定了计算能力为52的GPU架构，并生成适用于该架构的代码。 如果你遇到了MSB3721错误，...

CMake Warning: Ignoring extra path from command line: "../openMVS" -- Detected version of GNU GCC: 94 (904) Compiling with C++17 CMake Error at /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:751 (message): Compiling the CUDA compiler identification source file "CMakeCUDACompilerId.cu" failed. Compiler: /usr/bin/nvcc Build flags: Id flags: --keep;--keep-dir;tmp -v The output was: 255 #$ _SPACE_= #$ _CUDART_=cudart #$ _HERE_=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin #$ _THERE_=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin #$ _TARGET_SIZE_= #$ _TARGET_DIR_= #$ _TARGET_SIZE_=64 #$ NVVMIR_LIBRARY_DIR=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/libdevice #$ PATH=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin:/usr/local/cuda-11.8/bin:/home/xujx/anaconda3/bin:/home/xujx/anaconda3/condabin:/home/xujx/.local/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin #$ LIBRARIES= -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu/stubs -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu #$ rm tmp/a_dlink.reg.c #$ gcc -D__CUDA_ARCH__=300 -E -x c++ -DCUDA_DOUBLE_MATH_FUNCTIONS -D__CUDACC__ -D__NVCC__ -D__CUDACC_VER_MAJOR__=10 -D__CUDACC_VER_MINOR__=1 -D__CUDACC_VER_BUILD__=243 -include "cuda_runtime.h" -m64 "CMakeCUDACompilerId.cu" > "tmp/CMakeCUDACompilerId.cpp1.ii" #$ cicc --c++14 --gnu_version=90400 --allow_managed -arch compute_30 -m64 -ftz=0 -prec_div=1 -prec_sqrt=1 -fmad=1 --include_file_name "CMakeCUDACompilerId.fatbin.c" -tused -nvvmir-library "/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/libdevice/libdevice.10.bc" --gen_module_id_file --module_id_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.module_id" --orig_src_file_name "CMakeCUDACompilerId.cu" --gen_c_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.c" --stub_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.stub.c" --gen_device_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.gpu" "tmp/CMakeCUDACompilerId.cpp1.ii" -o "tmp/CMakeCUDACompilerId.ptx" #$ ptxas -arch=sm_30 -m64 "tmp/CMakeCUDACompilerId.ptx" -o "tmp/CMakeCUDACompilerId.sm_30.cubin" ptxas fatal : Value 'sm_30' is not defined for option 'gpu-name' # --error 0xff -- Call Stack (most recent call first): /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:8 (CMAKE_DETERMINE_COMPILER_ID_BUILD) /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:53 (__determine_compiler_id_test) /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCUDACompiler.cmake:307 (CMAKE_DETERMINE_COMPILER_ID) CMakeLists.txt:109 (ENABLE_LANGUAGE)是什么问题

错误信息中显示"ptxas fatal: Value 'sm_30' is not defined for option 'gpu-name'"，指出选择的GPU架构"sm_30"不可用。 要解决这个问题，您可以尝试以下几点： 1. 检查CUDA版本：确保您使用的CUDA版本与您的GPU...

安装dcnv2时报错：running build running build_ext error: [Errno 2] No such file or directory: ':/usr/local/cuda:/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/bin/nvcc'，请帮我解决。nvcc --version nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation Built on Sat_Aug_25_21:08:01_CDT_2018 Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130。# <<< conda initialize <<< export PATH="/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH" export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda 请给出解决反感

3. 确认 nvcc 是否在 PATH 环境变量中，您可以运行以下命令查看： which nvcc 如果输出为空，或者路径不正确，您可以将 CUDA 的 bin 目录添加到 PATH 环境变量中： export PATH=/usr/local/cuda-10.0...

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation Built on Wed_Jun__8_16:59:34_Pacific_Daylight_Time_2022 Cuda compilation tools, release 11.7, V11.7.99 Build cuda_11.7.r11.7/compiler.31442593_0分析一下

根据您提供的信息，您的CUDA版本是11.7。这是NVIDIA开发的CUDA编译工具的发行版本，它提供了用于GPU编程的开发环境和工具。具体来说，您的CUDA版本是11.7.99，构建版本是cuda_11.7.r11.7/compiler.31442593_0。...

CMake Error at CMakeLists.txt:14 (enable_language): No CMAKE_CUDA_COMPILER could be found

这个错误通常是因为你尝试在CMake中启用CUDA支持，但是CMake无法找到CUDA编译器。要解决这个问题，你需要确保你的系统中已经安装了CUDA，并且...如果你不确定CUDA编译器的路径，可以在命令行中输入which nvcc来查找。

CMake Error at CMakeLists.txt:14 (enable_language): No CMAKE_CUDA_COMPILER could be found.

这个错误提示意味着 CMake 没有找到 CUDA 编译器。CUDA 是 NVIDIA 开发的并行计算平台，用于加速...set(CMAKE_CUDA_COMPILER /usr/local/cuda/bin/nvcc) 这里的路径需要根据你的 CUDA 安装路径进行相应的修改。

nvcc fatal : Unknown option pthread

确保在使用nvcc编译时将"-lpthread"选项添加到链接阶段的命令中。例如： nvcc your_code.cu -o your_executable -lpthread 3. 如果上述步骤仍然无法解决问题，请确保您的编译器和CUDA版本兼容。有时，...

nvcc fatal :No input specified

这个错误通常是因为在nvcc命令行中没有指定输入文件。请确保您在nvcc命令行中指定了要编译的CUDA源文件，例如： nvcc source.cu -o output 其中source.cu是要编译的CUDA源文件，-o output是指定编译...

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation Built on Wed_Sep_21_10:41:10_Pacific_Daylight_Time_2022 Cuda compilation tools, release 11.8, V11.8.89 Build cuda_11.8.r11.8/compiler.31833905_0，有CUDA，但是torch.cuda.is_available() is False，应该怎么解决这个问题，以使用cuda?

如果您已经成功安装了CUDA并且nvcc命令可以正常使用，但是torch.cuda.is_available()返回False，则可能是因为您的PyTorch库没有正确配置CUDA。 您可以尝试使用以下代码来手动配置CUDA： python import torch ...

CUDA kernel failed : CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version void furthest_point_sampling_kernel_wrapper(int, int, int, const float*, float*, int*) at L:233 in _ext_src/src/sampling_gpu.cu CUDA kernel failed : CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version void furthest_point_sampling_kernel_wrapper(int, int, int, const float*, float*, int*) at L:233 in _ext_src/src/sampling_gpu.cu CUDA kernel failed : CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

nvcc --version 确保你的CUDA驱动程序版本与你当前使用的CUDA运行时版本兼容。 2. 更新CUDA驱动程序：如果你的CUDA驱动程序版本过旧，你可以尝试更新到最新版本。你可以从NVIDIA官方网站下载最新的CUDA驱动...

nvcc fatal : Unknown option 'fPIC'

这个错误通常是由于在编译CUDA程序时使用了不支持的编译选项导致的。在这种情况下，错误提示中的"Unknown option 'fPIC'"说明您使用了不支持的编译选项"-fPIC"。 要解决这个问题，您可以尝试将编译选项"-fPIC"移除...

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