compute_30

nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_30‘

因为我是在使用g++的make的时候出现的错误,因此我直接在makefile里面修改对应配置使用#注释第八行重新make即可!
阿维的博客日记·2023-10-30 09:19

错误 1 error MSB3721: 命令““C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin\nvcc.exe” -genco

NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v9.0\bin\nvcc.exe”-gencode=arch=compute_20,code=“sm_20,compute_20”-gencode=arch=compute
我要去看得最远的地方·2023-07-26 05:32

解决OpenCV安装问题：nvcc fatal: Unsupported gpu architecture ‘compute_30

其中一个常见的错误是“nvccfatal:Unsupportedgpuarchitecture'compute_30'”。本文将向您介绍如何解决这个问题。首先，让我们了解一下这个错误消息的含义。
网创学长·2023-07-14 13:16

nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_30‘

在出现’unsupportedgpu’的情况下一定要去查看cuda对应的版本cuda对应版本可以看出compute_30已经被cuda11放弃使用了，所以将这一行对应内容注释掉即可
唐僧爱吃唐僧肉·2023-01-29 11:59

nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_30‘

在darknet的make编译的时候出现上述问题的解决方案:原因：这是不支持compute_30的gpu构架，这是由于GPU太新，与CUDA版本不兼容导致找到makefile下图处，根据自己CUDA的版本注释不同的行我这里需要将
Augenstern__tt·2023-01-29 11:58

cuda11.2 nvidia 3090 ubuntu 18.04 编译安装opencv 3.4.0

OpenCVDetectCUDA.cmake:查找cuda_arch关键字把3.0及3.0以下的去掉在这里插入图片描述在这里插入图片描述这个解决nvccfatal:Unsupportedgpuarchitecture‘compute
MATRIX&·2023-01-29 11:25

Linux上编译ElasticFusion报错nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_xx‘

注意：以下以compute_30为例，其他同理原因：cuda11中已经弃用compute_30别的方法说是删除CMakeLists或者makefile中对应的代码，但是①makefile在cmake会被覆盖
OTZ_2333·2023-01-29 11:24

解决nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_30‘在darknet的编译中的问题

首先，查看cuda版本与你的显卡对应的算力。MatchingCUDAarchandCUDAgencodeforvariousNVIDIAarchitectures-ArnonShimoniThisguideliststhevarioussupportednvcccudagencodeandcudaarchflagsthatcanbeusedtocompileyourGPUcodeforsevera
C++有手就行·2023-01-29 11:54

【问题解决】安装PCL报错：nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_30‘

问题描述显卡：NVIDIAGeForceRTX3060CUDA版本：CUDA11.2PCL版本：1.10.1make过程中出现：nvccfatal:Unsupportedgpuarchitecture‘compute
ghgou·2022-12-28 17:14

Ubuntu18.04——源码编译CUDA版本OpenCV-4.1.1

ADVANCED)未定义解决方法3.Make4.测试程序`CMakeLists.txt`模板OpenCV程序ROS-OpenCV程序其他报错汇总报错解决：Unsupportedgpuarchitecture'compute
Irving.Gao·2022-12-08 12:09

nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_‘

我是编译darknetros时遇到的,错误原因是显卡算力不对应在CMakeList中有如下:set(CUDA_NVCC_FLAGS${CUDA_NVCC_FLAGS};-O3-gencodearch=compute
不知语冰·2022-11-27 16:19

错误 1 error MSB3721: 命令"&#C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\bin\nvcc.exe"

NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v9.2\bin\nvcc.exe”-gencode=arch=compute_20,code=“sm_20,compute_20”-gencode=arch=compute
lixudem·2020-09-15 10:16

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

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

'解决方法：CUDA_ARCH:=#-gencodearch=compute_20,code=sm_20#-gencodearch=compute_20,code=sm_21-gencodearch=compute
ObsessionLife·2020-09-10 17:27

Nvidia arch 型号对照

-arch=sm_xxFermi(CUDA3.2untilCUDA8)(deprecatedfromCUDA9):SM20orSM_20,compute_30–OldercardssuchasGeForce400,500,600
1392987390812·2020-09-10 14:50

关于MSB372 vs2015错误

文件中的“compute_52,sm_52”内容，一共两处请参考：openfilebuild\darknet\darknet.vcxprojbyusingNotepad,find2placeswith"compute
xsh2017·2020-08-21 22:40

编译caffe出错

Makefile.config里面CUDA_ARCH:=-gencodearch=compute_20,code=sm_20\-gencodearch=compute_20,code=sm_21\-gencodearch=compute
alickr·2020-08-17 00:18

YOLOV3+VS2017+cuda9.0+opencv3.4.0 配置过程中出现的问题解决

严重性代码说明项目文件行禁止显示状态错误MSB3721命令““F:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v9.0\bin\nvcc.exe”-gencode=arch=compute
嘿hei嘿·2020-08-16 09:47

darknet训练出现：CUDA Error: invalid device symbol

可能的原因：显卡计算能力不匹配，未使用CDNN修改：makefile：GPU=1CUDNN=1OPENCV=0OPENMP=0DEBUG=0ARCH=-gencodearch=compute_30,code
xunan003·2020-08-11 01:24

我的AI之路(50)--用Darknet训练YOLOv3和YOLOv3 Tiny

/pjreddie/darknet.gitcddarknetviMakefile修改如下项目:GPU=1CUDNN=1OPENCV=1OPENMP=0DEBUG=0ARCH=-gencodearch=compute
Arnold-FY-Chen·2020-07-31 15:34

win10系统下CUDA示例项目编译出错MSB3721解决

，错误提示如下：错误MSB3721命令“"C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v9.1\bin\nvcc.exe"-gencode=arch=compute
芸编蕴香·2020-06-27 08:43

yolo3源码分析

顺便粘贴一下makefileGPU=0CUDNN=0OPENCV=0OPENMP=0DEBUG=0ARCH=-gencodearch=compute_30,code=sm_30\-gencodearch
runner668·2020-06-21 07:04

device query

/common/inc-m64-gencodearch=compute_30,code=sm_30-gencodearch=compute_35,code=sm_35-gencodearc
jianpengma·2020-04-11 21:36

编译yolo报错错误 MSB3721 The command ""C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin\n

错误MSB3721Thecommand""C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v8.0\bin\nvcc.exe"-gencode=arch=compute
一棵小白杨123·2019-06-05 17:47

NVIDIA 不同显卡对应的GPU计算能力

Fermi(CUDA3.2untilCUDA8)(deprecatedfromCUDA9):SM20orSM_20,compute_30–OldercardssuchasGeForce400,500,600
upDiff·2018-12-19 09:40

用YOLOV3训练自己的数据

根据yolo官网指令跑起来（没毛病）修改makefile文件：A：GPU=1（GPUfasterCPU500倍）CUDNN=1OPENCV=1B：ARCH=-gencodearch=compute_30
种棒影妞·2018-11-03 16:41

code generation的问题

在VS平台下这个选项貌似是要手动指定的根据本机卡计算能力进行相应的设置我的显卡是3.0的设定 compute_30,sm_30若默认compute_10,sm_10效率不是很高。此问题有待研究
zhuxianjianqi·2013-05-09 14:00
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