NVCC

CUDA学习笔记1：第一个CUDA实例

一、cuda简介CUDA是支持c++/c语言，一般我喜欢用c来写，他的编译是gpu部分由nvcc来进行的一般的函数定义voidfunction();cuda的函数定义__global__voidfunction
dengguan2720·2020-09-12 19:43

CUDA： 简单入门

1.准备makefile为了避免每次都要键入nvcc的命令，要准备一个makefile。
分布式计算·2020-09-12 18:16

ubuntu解决没有nvcc命令的错误

学习需求在ubuntu电脑上安装了cuda10（https://blog.csdn.net/lmy8869/article/details/84453571）以及对应的Cudnn7.4，安装完成后，用nvcc
妖妖灵誓言·2020-09-12 14:18

深度学习环境搭建——Windows10

或更高GPU：NvidiaGPU，6G或更高存储：最好是固态硬盘2.CUDA下载与安装https://developer.nvidia.com/cuda-downloads验证安装是否成功：打开cmd输入nvcc-V3
longlongsvip·2020-09-12 13:58

VS+CUDA+Matlab环境配置经验 （达到用matlab使用nvcc进行gpu并行加速）

前前后后配了一个多星期的环境，终于完成了，梳理一下我的经验给大家分享也留作以后参考。一、版本兼容性问题一开始安装的时候我并不懂，没有什么顺序和版本的概念，所以各种组件不能相互支持。首先明确，cuda基于C++，需要检测到cl.exe编译器，在安装时会基于检测到的vs版本安装组件支持。Matlab基于C++编译器来连接cuda，所以最后安装。VSCUDAMatlab20137.52016a2017（
xulotus123·2020-09-12 08:24

CUDA中NVCC的编译器选项

"$(CUDA_BIN_PATH)/nvcc.exe"-ccbin"$(VCInstallDir)bin"-c-D_DEBUG-DWIN32-D_CONSOLE-D_MBCS-Xcompiler/EHsc
wangya216·2020-09-12 07:42

ubuntu14.04编译opencv-2.4.9出现“nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_11'”错误

环境:Ubuntu14.04LTSopencv-2.4.9问题描述：在ubuntu中编译opencv时出现一下错误:nvccfatal:Unsupportedgpuarchitecture'compute_11'说明:在安装opencv之前，安装过cuda-7.5,按照错误提示，理解为gpu的architecture不支持compute_11，其实我gpu的architecture是compute
Xujian0000abcd·2020-09-12 05:10

nvcc: command not found

nvidia-smi可用，但是nvcc不可用，这种问题可能是以下两种情况：看下/usr/local/cuda目录下是否存在bin,不存在说明安装有问题。
baiyuwujia·2020-09-12 02:32

win10+vs2017+CUDA9.2

３验证是否安装成功ｃｍｄ进入命令行窗口，输入ｎｖｃｃ－Ｖ，配置系统变量cmd设置cuda须重启计算机ｃｄ进入C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUD
red_ear·2020-09-11 22:41

解决 NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver.

NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning.情况：CUDA：确实装过nvcc-V
_yuki_·2020-09-11 22:18

cupy安装

安装：安装之前要查看自己已经安装CUDA的版本在cmd下运行：nvcc-V依据自己版本修改。
KernStarc·2020-09-11 21:49

win10编译Faster RCNN的cython_utils(No Module named ''cython_bbox.bbox_overlaps)

setup.py修改cython_utils/Makefile编译安装cuda、cudnn略请确保设置CUDAHOME环境变量安装MinGW略修改cython_utils/setup.py将以下代码块中的nvcc
被强煎的yu·2020-09-11 17:36

使用cuda-gdb调试cu程序

简要教程仿佛对于.cu程序的调试是需要关闭x的，所以学习了一下如何用cuda-gdb在tty下调试.cu程序.1.对于.cu文件是需要编译好才能调试的，首先cd到想要编译的.cu目录下，使用以下命令进行编译：nvcc-g-Gfilename.cu-archsm
FishSeeker·2020-09-11 13:50

cmake编译caffe：nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_75'

运行MobileNet-YOLO（https://github.com/eric612/MobileNet-YOLO）时由于博主显卡为RTX2080，计算能力为7.5，所以需要在cmake/Cuda.cmake文件中添加：第7行：set(Caffe_known_gpu_archs"2021(20)303550606175")(备注：75为添加的值)第74行：添加elseif(${CUDA_ARCH
xunan003·2020-09-10 21:31

nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_481'

环境：win10vs2015cuda10.1rtx2060任务：编译caffe使用版本：caffe-windows，使用build_win.cmd进行编译。问题：nvccfatal:Unsupportedgpuarchitecture'compute_481'截图：疑问：“compute_481”的gpu架构是什么，根本查不到的啊。。。有经验的路人帮忙解答一下啊，大恩不言谢！-----------
dongxia_dl·2020-09-10 21:31

nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_11'

使用VS编译OpenCV编译源代码时候，对Cmake生成的工程文件编译，会出现nvccfatal:Unsupportedgpuarchitecture'compute_11'问题。原因是CUDA7.5不支持较为古老的显卡版本，因此1.1,2.0,2.1，之类的显卡选项是多余的。需要更改CmakeGUI对工程的配置，去掉对compute_11的支持1.打开cmakelist.txtCMake的选项中
wishchin·2020-09-10 21:24

vs2019报错nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_30‘ error MSB3721:

本人使用的是GTX1050Ti，cuda11.0，opencv3.4，vs2019编译darknet：解决方法：右击项目–>属性–>CUDAC/C++-->Device修改CodeGeneration为：compute_35,sm_35如果不同型号的显卡的小伙伴可以试着尝试更改为darknet/Makefile21行之后的几个算力参数
基益生·2020-09-10 20:22

vs2015+opencv3.3.0+cuda9.1编译，出现nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'

话不多说，进入正题：一、vs2015+opencv3.3.0+cuda9.1编译OpenCV时，在配置cmake阶段出现：CMakeError:Thefollowingvariablesareusedinthisproject,buttheyaresettoNOTFOUND.PleasesetthemormakesuretheyaresetandtestedcorrectlyintheCMakef
weixin_30606461·2020-09-10 19:58

[Caffe] - No.1 nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'

编译Caffe出现以下错误：nvccfatal:Unsupportedgpuarchitecture'compute_20'解决方法：CUDA_ARCH:=#-gencodearch=compute_20,code=sm_20#-gencodearch=compute_20,code=sm_21-gencodearch=compute_30,code=sm_30-gencodearch=compu
ObsessionLife·2020-09-10 17:27

编译OpenCV：nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_75'

编译时提示如下错误：nvccfatal  :Unsupportedgpuarchitecture'compute_75'应该是GPU太新，使用的CUDA9.2版本不支持。吾去掉CUDA_GENERATION=Auto，编译通过。
柳鲲鹏·2020-09-10 17:04

nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_75'

Hadthesameproblemandgottothebottomofit.MyconfigurationisaTeslaT4with410.92driverandCUDA9.2,Ubuntu18.10.Thethingis,thetorchinstallertriesforsomereasontousethehighestcomputecapabilitysupportedbythedevic
小镇大爱·2020-09-10 16:06

Caffe-GPU编译问题：nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'

caffe\dependencies\libraries_v140_x64_py27_1.1.0\libraries\include\boost-1_61\boost\config\compiler\nvcc.hpp
qq_37817177·2020-09-10 16:57

Ubuntu18.04+opencv 3.４.１安装及测试报错No package libjasper-de CMake Error: nvcc fata 编译2.7->3.6

1070安装opencv准备依赖项sudoapt-getinstallpython-devsudoapt-getinstallpipsudoapt-getinstallpython-opencv#保证Ｐｙｔｈｏｎ接口ｉｍｐｏｒｔＣＶ２可用sudoapt-getinstallbuild-essentialsudoapt-getinstallcmakegitlibgtk2.0-devpkg-confi
rrr2·2020-09-10 16:40

Caffe-GPU编译问题：nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'

环境：Ubuntu16.04OpenCV3.3Cuda9.0编译出现问题NVCCsrc/caffe/layers/bnll_layer.cunvccfatal:Unsupportedgpuarchitecture'compute_20'Makefile:594:recipefortarget'.build_release/cuda/src/caffe/layers/bnll_layer.o'fai
_mat·2020-09-10 14:47

Caffe GPU编译报nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_**' 错误解决方法

cuda安装成功，配置好cudnn的条件下，编译CaffeGPU时生成工程时会报nvccfatal:Unsupportedgpuarchitecture'compute_**'错误，解决办法两步：1、.修改nvcc.hpp
joyjoy01·2020-09-10 14:27

深度学习caffe---编译caffe时，报错nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'

在进行caffe安装时，编译时报如下错误nvccfatal:Unsupportedgpuarchitecture'compute_20'报错之后，无法继续安装，查看Makefile.config文件，有如下代码。CUDA_ARCH:=-gencodearch=compute_20,code=sm_20\-gencodearch=compute_20,code=sm_21\-gencodearch=
fxfreefly·2020-09-10 12:48

Caffe-GPU编译问题：nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_92'

方法一参考https://github.com/BVLC/caffe/issues/6408将build_win.cmd中的CUDA_ARCH_NAME=Auto改成CUDA_ARCH_NAME=XXXX名字要和显卡对应，规则见http://arnon.dk/matching-sm-architectures-arch-and-gencode-for-various-nvidia-cards/方法
W272059201·2020-09-10 12:53

关于nvcc fatal : Value 'sm_20' is not defined for option 'gpu-architecture'的问题

isnotdefinedforoption‘gpu-architecture’的问题先说明配置Ubuntu16.04+CUDA9.0，GeForce820M我是在运行CUDA代码的过程中遇到的这个问题，采用nvcc
Jonah_Mao·2020-09-10 11:30

warp_ctc安装的一些错误

undefineon“__shfl_up”or“__shfl_down”打开CMakeList删除下面语句：IF(CUDA_VERSIONGREATER7.6)set(CUDA_NVCC_FLAGS"$
Damahou_·2020-09-10 11:04

caffe 编译遇到 nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_75‘

cuda版本为9.0，GPU为1660SUPPER本应该安装cuda10.2，但通过修改caffe源码的cuda.cmake可以实现编译1.第59行改为set(__archs_names"Kepler""Maxwell""Pascal""All""Manual")2.第75行改为elseif(${CUDA_ARCH_NAME}STREQUAL"Pascal")set(__cuda_arch_bin
Mr_Yoky·2020-09-10 10:36

Jetson xavier nx 入门系列——各类组件安装

刷机预装组件版本检查此处刷机版本为Jetpack4.4.0驱动版本：head-n1/etc/nv_tegra_release内核版本：uname-r操作系统：lsb_release-i-rCUDA版本：nvcc-V
Tulipdididi·2020-08-27 18:40

2080ti的各种问题

details/792018652、多版本cuda切换https://blog.csdn.net/maple2014/article/details/78574275/3、查看CUDA、cudnn版本nvcc
weixin_33720452·2020-08-26 15:35

manjaro测试yolov3的Makefile配置

GPU=1CUDNN=1OPENCV=1GTX1060的ARCH取消注释NVCC=/opt/cuda/bin/nvccLDFLAGS+='pkg-config--libsopencv’和COOMMON+
Yeqianqiu1995·2020-08-26 12:03

TensorFlow GPU 版本总结

欢迎Follow我的GitHub，关注我的对于TensorFlow的GPU版本而言,严重依赖系统的CUDA硬件环境.TFGPU查看CUDA版本:(venv)$nvcc--versionnvcc:NVIDIA
SpikeKing·2020-08-25 07:29

kaldi平台上aishell运行时出现的问题及解决办法

ThisscriptisintendedtobeusedwithGPUsbutyouhavenotcompiledKaldiwithCUDAIfyouwanttouseGPUs(andhavethem),gotosrc/,andconfigureandmakeonamachinewhere"nvcc"isinstalled
程序猿-博客·2020-08-25 03:50

GPU编程实例

编译GPU程序：nvcc–ovectorA
GBLW·2020-08-25 01:18

外星人dl踩坑记02——win10_cuda

安装完成后命令行执行nvcc-V看是否安装成功。问题：1.这里存在一个疑问，安装cuda前需要不需要卸载所有nvidia的东西？？？
张欣-男·2020-08-24 20:11

Windows查看CUDA版本

方法一cuda都在路径C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v9.0中方法二nvcc--version
xubuhui·2020-08-24 06:35

开始pytorch

Justforlihui基础内容，有些帮助官网https://pytorch.org/安装方法https://pytorch.org/get-started/locally/OS选择对，之后基本都是linuxCUDA版本用nvcc-V
yrwang_xd·2020-08-24 05:59

使用GPU进行字符串匹配--cuda编程实现

（下载地址http://download.csdn.net/download/lllmcy/2585869）cuda程序的后缀为.cu，编译时使用nvcc，其使用方法与gcc相似。
chestnut2019·2020-08-23 07:03

神奇的thrust::device_vector与nvcc编译选项

在C++的GPU库thrust中，有两种vectorthrust::device_vectorD;//GPU使用的内存中的向量thrust::host_vectorH;//CPU使用的内存中的向量按照官网上给出的例子（https://code.google.com/p/thrust/wiki/QuickStartGuide），这两都可以通过构造函数初始化：比如：thrust::host_vecto
weixin_34266504·2020-08-23 04:21

error:error: command '/usr/local/cuda/bin/nvcc' failed with exit status 1与linu下查看文件

error:error:command‘/usr/local/cuda/bin/nvcc’failedwithexitstatus1包错没有’：/usr/local/cuda/bin/nvcc’网上说是多了个
坏蛋哥·2020-08-22 22:06

windows10-cuda10.1-cudnn7-tensorflow1.4.0配置流程

安装完后，打开cmd，输入：nvcc-V,回车查看是否有版本信息，若出现版本信息，则证明nvcc安装成功。
chenyu19880302·2020-08-22 09:22

nvcc --version: nvcc不是内部或外部命令

有两种可能：首先确定自己是否安装了CUDA,CUDA本身是一个工具包，需要自己下载；如果确定已经安装过CUDA,那可能是没有配置环境变量（安装后发现安装CUDA本身就会更新环境变量，在安装路径中cmd打开nvcc
long Rookie·2020-08-22 00:16

在Linux 中build 开源人脸识别引擎 openface

参考Openface官方安装文档需要安装的内容有以下几项1.CUDA编译器NVCC2.Torch73.OpenCV参见另一文章《在Linux中build开源人脸识别引擎SeetaFace》4.dlib采用最新版本
ethanyzf·2020-08-21 21:13

libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory

出现原因Cuda-9.0未安装或安装不正确未添加环境变量或添加完未更新Tensorflow版本不支持当前Cuda或Cudnn版本解决办法终端输入nvcc-
Edwin_dl·2020-08-21 11:57

阿里云 cuda9.1+cudnn 7.1+pytorch 环境搭建

安装Anaconda：3.安装cudnn：4.安装pytorch5.检查安装是否成功：……1.阿里云ECS默认安装cuda9.1版本确定cuda版本：首先使用nvidia-smi查看显卡驱动运行状态使用nvcc-V
Zoe____·2020-08-21 08:51

jetson nano 查看 CUDA 版本：nvcc -V 报错：bash: nvcc: 未找到命令

如果在没有做任何操作的情况下，在终端上输入nvcc-V，会显示下面的内容：bash:nvcc: 未找到命令此时切换到~目录下：cd~；然后打开.bashrc文件：vim.bashrc；接着按i键，进入编辑状态
David_jiahuan·2020-08-21 02:51

（Ubuntu）Linux中跟驱动、GPU有关的常用命令

查询驱动nvidia-smi查询cuda版本nvcc-V检测是否能查询显卡信息（cuda安装是否成功的重要标志）cd/usr/local/cuda-10.0/samples/1_Utilities/deviceQuerysudomake
头大的小丸子·2020-08-21 02:36

关于Spark 集群中调度GPU的一些实验

通常是自己定义好接口，在用NVCC生成动态链接库，然后在Spark中调用。自己做的一些尝试1.通过Docker做到GPU容器化，虚拟化。若GPU支持MP
Kaiattrib·2020-08-21 01:59
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