nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_86' error: command '/usr/local/cuda/bin/nvcc' failed with exit status 1
时间: 2023-11-21 07:42:14 浏览: 161
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。
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_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。
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