nvcc

cuda nvcc版本不一致_显卡，显卡驱动,nvcc, cuda driver,cudatoolkit,cudnn到底是什么？

在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西，虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置，但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境，但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚，所以老是被网上的教程绕得云里雾里，所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考。GPU型号含义参考【GPU编程系列之一】从深度学习选择什么样的gpu来谈谈gpu的硬件架构显卡：简单理解这个就是我们前面说的GPU
weixin_39757739·2022-12-01 18:25

Instant-ngp 在 window10 上的部署

2、CUDA-Toolkit安装输入cmd打开命令行，输入下述命令：nvcc--version若报错，则未安装CUDA-Toolkit，进行如下步骤。在命
研0的赵哈尼·2022-12-01 18:10

cuda版本在nvcc -V和nvidia-smi中显示不同

引言在更换、安装cuda后，nvcc-V(或nvcc--version)与nvidia-smi中显示的cuda版本不同。系统以哪一个cuda版本为准呢？
小歘歘嘚啵嘚·2022-12-01 17:04

linux系统中YOLOv3环境搭建与测试（GPU）

修改NVCC路径NVCC=/us
duzhongqiang·2022-12-01 17:24

Learning High-Speed Flight in the Wild复现

目前成功的环境配置如下：ubuntu18.04cmakeversion3.22.0/3.10.2nvidia-smi:NVIDIA-SMI510.47.03/510.54CUDAVersion:11.6nvcc-V
梅西与老詹·2022-12-01 17:25

ubuntu20.04+GPU+CUDA11.1 部署 torch 开发

ubuntu20.04+GPU+CUDA11.1+cuDNN8.0.5+Miniconda3+pytorch1.8.1+torchversion0.9.1+pycharm_spiderjxl的博客-CSDN博客_nvcc
Zhiq_yuan·2022-12-01 12:23

[issue] ImportError:/xxxx/torchtext/_torchtext.so: undefined symbol: _ZNK3c104Type14isSubtypeOfExtER

查询python和torch版本：终端输入piplist查询cuda版本：nvcc-V查询匹配版本：torchtext版本对应基于上述版本，
所向披靡的张大刀·2022-12-01 05:12

NVIDIA Jetson AGX Xavier安装OpenPCDet完整踩坑记录

我拿到的时候板卡上面已经刷好了cuda10.2，nvcc-V可以直接看到。这一步还没到的同志们请先去看别的帖子把pack刷上。
Popuffu·2022-12-01 02:13

Python——报错解决：error: command ‘:/usr/local/cuda-11.2/bin/nvcc‘ failed: No such file or directory

环境详情：CUDA11.2安装正确Pytorch1.8.0-cu11.1版本安装正确报错信息在安装torch-cluster和torch-scatter时，直接如下命令安装报错：pipinstalltorch-scattertorch-sparsetorch-clustertorch-spline-convtorch-geometric-fhttps://data.pyg.org/whl/torc
Irving.Gao·2022-11-30 08:41

MaskRCNN Benchmark 配置问题，FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ':/usr/local/cuda:/

问题描述在按照官方的安装指南安装时，出现了问题FileNotFoundError:[Errno2]Nosuchfileordirectory:':/usr/local/cuda:/usr/local/cuda-10.1/bin/nvcc
NaN轲·2022-11-30 08:36

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ‘/usr/local/cuda-10.2:/bin/nvcc‘

完整报错：FileNotFoundError:[Errno2]Nosuchfileordirectory:'/usr/local/cuda-10.2:/bin/nvcc'亲测有效！！！！！
是人间一只财·2022-11-30 08:34

Ubuntu20.04安装CUDNN、Ceres和Colmap

NvidiaGeforceRTX3080Ti参考链接：Ubuntu20.04安装Colmap，Ubuntu20.04安装colmap-知乎简明过程colmap主页1.安装CUDA和CUDNN首先检查是否有这两个东西nvcc-V
Nismilesucc·2022-11-30 08:57

win10安装TensorRT

下载TensorRT根据自己的CUDA版本下载对应的TensorRT压缩包，我使用的NVIDIAGeForce3090，CUDA11.1，使用nvcc-V查看CUDA版本(base)C:\Users\Administrator
DeepHao·2022-11-30 06:52

pytorch安装了cuda但是没有安装nvcc

pytorch安装了cuda但是没有安装nvcc。
Eraaaa·2022-11-29 23:26

Ubuntu 20.04 系统（双系统环境下）中深度学习环境配置（Pytorch + GPU）

Nvidia驱动，输入命令ubuntu-driversdevices，可以看到无推荐安装的驱动，如下所示：最后使用sudoaptinstallnvidia-driver-510安装，后来安装cuda后，用nvcc-V
白白净净吃了没病·2022-11-29 22:41

(环境搭建五-简介版321房间) ubuntu下安装gpu版本的pytorch

A前言环境查询：二---显卡2080ti2张驱动495.29.05nvidia-smiUbuntu20.04.3LTS三---cuda11.3(本机11.5需要卸载再安装)nvcc-V（最高支持cuda11.3
计算机视觉-Archer·2022-11-29 20:55

编译DCNV2问题

problem1.unabletoexecute‘bin/nvcc’:Nosuchfileordirectoryerror:command‘bin/nvcc’failedwithexitstatus1solve11
im just me·2022-11-29 03:35

fpn.pytorch报错：undefined symbol: __cudaPopCallConfiguration

原因分析：笔者遇到该问题的原因是，fpn.pytorch需要用nvcc-9.0对模型进行编译，但笔者的系统默认nvcc版本为10.2（系统默认在PATH路径下搜索nvcc）。
Yang TY·2022-11-28 15:28

torch.cuda.is_available（）返回False解决方案

调试步骤：先查看cuda安装有没有问题：nvcc-V可以看到cuda驱动等安装没有问题。
Jayden yang·2022-11-28 07:06

深度学习框架：pytorch与tensorflow安装时应该参考的CUDA版本查询

查看显卡信息(cuda)：driver-api的cuda版本：$nvidia-smiruntime-api查看cuda版本版本不一致问题根据网上所示的CUDA版本查询问题，发现nvidia-smi与nvcc
naca yu·2022-11-27 19:39

bug】解决：nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_86‘

配置VisTR代码，编译下面这段代码报错CompileDCNmodule(requiresGCC>=5.3,cuda>=10.0)cdmodels/dcnpythonsetup.pybuild_ext--inplace本人环境：cuda11.6ubuntu20.04.1算力8.6RTX3090解决方案错误原因：GPU3090算力是8.6，而当前CUDA11.0不支持算力8.6。解决方案：设置环境变
wy_43431863·2022-11-27 16:49

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

error `nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_80‘ ninja: build stopped: subcommand fai

问题：Error/问题nvccfatal:Unsupportedgpuarchitecture'compute_80'ninja:buildstopped:subcommandfailed.解决方案在安装一个代码setup.py(见下面的代码)里的时，会出现以上报错.这里是因为，代码与gpu算力不匹配的原因。对于本机2080ti,其最高算力为7.5,故不支持compute_80(算力8.0),co
彬-·2022-11-27 16:19

Debug：nvcc fatal: Unsupported gpu architecture ‘compute_86‘； sm_86 is not compatible with Pytorch

Debug：nvccfatal:Unsupportedgpuarchitecture'compute_86'问题描述1编译knn_cuda时，报了个错：nvccfatal:Unsupportedgpuarchitecture‘compute_86‘意思是显卡算力太高，安装的cuda版本不支持（竟然还有这么神奇的错误），compute_86指显卡计算能力是8.6，RTX30系，A系显卡都是这个算力。
RuiH.AI·2022-11-27 16:49

【异常问题】nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_86‘ 解决方案

系统环境（3）原因分析（4）解决方案异常问题：nvccfatal:Unsupportedgpuarchitecture‘compute_86’解决方案（1）报错信息/usr/local/cuda/bin/nvcc-DWITH_CUDA-I
LeeZhao@·2022-11-27 16:48

nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_86‘解决方法

原文链接GPU：3060CUDA11.4torch1.7原文是安装apex的问题，我是运行setup.py遇到的问题，原因都一样，3090的算力能达到8.6，但是CUDA11.4支持不了这么高的算力在运行setup.py前，在终端输入exportTORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.5"再正常运行setup.py即可这里的7.5指的是算力，是2080的。算力在这里看：https://de
糖豆豆今天也要努力鸭·2022-11-27 16:48

nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_86‘（windows darknet 的cuda编译）

环境软件windows10cuda10.0VS2019硬件GPU：1660ti问题描述编译darknet代码时，报错nvccfatal:Unsupportedgpuarchitecture‘compute_86’分析1660tiGPU的算力不支持8.6，而最新的工程中的CUDA配置了8.6参数解决办法删除compute_86,sm_86参数。1660ti的算力支持7.5，故修改后的配置参数如下：c
三毛的二哥·2022-11-27 16:48

nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_86‘

GPU：RTX3090Linux：Ubuntu16.04pytorch:1.7.0python:3.7.9cudaversion:V11.0.194GCCversion:5.2.0安装apex的过程中，按照官网的教程真是一波三折~官网的教程如下：gitclonehttps://github.com/NVIDIA/apexcdapexpipinstall-v--disable-pip-version
羊藤枝·2022-11-27 16:48

问题解决：nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_75‘

问题解决：nvccfatal:Unsupportedgpuarchitecture'compute_75'本机环境问题描述问题分析问题解决参考本机环境Ubuntu16.04RTX2080Ti（算力7.5）Cuda9.0.176Cudnn7.6.5Pytorch1.0.0问题描述最近尝试跑插帧的代码DAIN，在安装pytorch扩展的相关依赖时报错：nvccfatal:Unsupportedgpua
Kobaayyy·2022-11-27 16:18

nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_86‘问题解决

设备：显卡3080环境：Windows10cuda11.0语言：python问题：代码setup时出现nvccfatal:Unsupportedgpuarchitecture‘compute_86‘的问题，经查找，发现根本问题是显卡与cuda版本支持的算力不匹配。可行解决方案：1.升级CUDA版本。由于改代码要求cuda版本为11.0，故没有升级cuda版本。2.据说30系列显卡都会出现此类问题，
chen_yanan·2022-11-27 16:18

GPU算力太高导致nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_86‘

ubuntu20.4环境下如果当前CUDA算力高于当前PyTorch版本支持的CUDA算力：sm_86代表当前CUDA算力，下一行的sm_xx代表当前PyTorch支持的CUDA算力，比如sm_75。最后就会爆出这个错误，nvccfatal,error。可以更新CUDA和PyTorch，也可以在终端输入exportTORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.5"降低算力，就不会再报这个错误了。
「已注销」·2022-11-27 16:18

nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_20‘ CMake Error at pcl_gpu_utils_generated_repack

因为在安装pcl1.8前安装了cuda9.0后出现了以下报错。（之前用另外一台没有cuda的环境下安装可以编译通过）主要错误摘录：nvccfatal:Unsupportedgpuarchitecture‘compute_20’CMakeErroratpcl_gpu_utils_generated_repacks.cu.o.cmake:209(message):ErrorgeneratingUnsu
光头明明·2022-11-27 16:18

GPU算力太高导致nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_86‘

exportTORCH_CUDA_ARCH_LIST=“7.5”降低算力或者MMCV_WITH_OPS=1MMCV_CUDA_ARGS=‘gencode=arch=compute_80,code=sm_80’pipinstall-e.不知道cudatoolkit什麼時候支持安培架構的GPU？
ng323·2022-11-27 16:18

【Bug解决】nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_86‘

报错描述执行pipinstall'git+https://github.com/facebookresearch/detectron2.git'安装detectron2遇到错误：nvccfatal:Unsupportedgpuarchitecture'compute_86'报错环境：Linux：Ubuntu18.04GPU：NVIDIAGeForceRTX3090CUDA：11.0Pytorch：
何以少团栾。·2022-11-27 16:47

nvidia-smi参数说明及显存高gpu低的原因

nvidia-smiDriverVersion和CUDAVersion不是一回事CUDAVersion实际是环境变量中Path配置的，如果一台机器同时装了多个CUDA，那么这里的CUDAVersion显示的是Path中靠前的CUDA版本（和nvcc-V
qq_29707567·2022-11-27 06:34

Win10，Cuda 11.1 下载与安装

5、命令窗口输入nvcc-V，查看是否安装成功
郑郑郑br·2022-11-27 02:53

windows cuda10.2 cudnn7.6.5下安装pytorch1.7.1 torchvision-0.8.2

pytorch版本的安装和cuda的版本是又对应关系的，如果版本不对应，是无法使用GPU进行工作的win+r.输入cmd打开终端输入：nvcc-V或者（setcuda）可以查看自己的cuda版本，我这里安装的是
风华正茂6666·2022-11-27 01:07

print(torch.cuda.is_available())返回false的解决方法（未解决）

查看cuda版本nvcc-V我的版本是10.1查看驱动版本nvidia-smiCommand'nvidia-smi'notfound,butcanbeinstalledwith:sudoaptinstallnvidia
花若柳絮迎风起·2022-11-26 23:01

cuda&cudnn环境变量配置

usr/local/cuda/binexportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64执行：source/etc/profile测试：nvcc-Vcat
heqingchun0116·2022-11-26 23:43

ubuntu18.04和cuda10.0下安装Torch7(非pytorch)

一、安装准备1、查看cuda版本检查cuda版本有以下两种方法：nvcc--versioncat/
宁宁的诗和远方·2022-11-26 22:30

虚拟环境的配置和复制

nvcc--version（2）到pytorch官网选择与cuda版本匹配的pytorch:pytorch官网：https://pytor
宁宁的诗和远方·2022-11-26 22:30

【2021最新】Windows10安装GPU版pytorch

首先需要安装anaconda，已经有的同学可以忽略这一步没有anaconda的请先下载安装：https://www.anaconda.com/products/individual查看自己的Cuda版本nvcc-V
Dr. 卷心菜·2022-11-26 21:48

win10下CUDA、cudnn以及pytorch的安装更新

文章目录查看自己电脑支持的cuda信息cudatoolkits与cudadrivernvidia-smi与nvcc-VdriverAPI与runtimeAPI下载CUDA和cuDNNpytorch与cuda
misite_J·2022-11-26 14:13

nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_86‘ CMake Error at Memory_Transfer_generated_me

问题分析在编译CUDA代码时，应该选择只编译一个与常用GPU显卡匹配的’-arch’值，这将使得运行时更快，因为代码生成将在编译期间进行。如果只写了’-gencode’值而忽略了’-arch’，那么GPU代码将由CUDA驱动程序在JIT编译器上生成。产生问题的原因是：CmakeList中CUDAarch和CUDAgencode对应算力关系不匹配解决方法将CmakeList.txt中设置GPUarc
惊鸿落-Capricorn·2022-11-26 11:43

Heterogeneous Parallel Programming 随笔一

异构并行编程使用CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)作为示例语言，CUDA语言中使用Hose端与Device端的程序结构模式，Host端使用C语言编译器，Device端使用NVCC
Robin_Wong·2022-11-26 10:23

Ubuntu18.04+Nvidia RTX 3060+Pytorch配置GPU环境

安装前1.2安装过程1.2.1打开终端，查看推荐安装的驱动1.2.2搜索并打开软件和更新，安装驱动1.3安装完成2.安装CUDA2.1下载官方CUDA2.2运行官网安装指令2.3添加环境变量2.4输入nvcc-V
cosθ·2022-11-26 00:53

安装GeoMol环境

:TorsionalGeometricGenerationofMolecular3DConformerEnsembleshttps://github.com/PattanaikL/GeoMol电脑参数nvcc
mw742.cam·2022-11-25 22:32

ubuntu16.04-cuda11.1上使用TensorRT加速yolov5推理

基础环境其实极客的版本已经给我们了ubuntu16.04-cuda11.1-cudnn8.0-opencv4.1.1-tensorrt7.2检查ubantu版本lsb_release-a检查cuda版本nvcc
weixin_50862344·2022-11-25 14:43

Linux下nvcc -V 与 nvidia -smi 已安装但command not found,but can be installed with:问题

问题描述：cuda已经安装过了，但是输入nvcc-V出现：Command'nvcc'notfound,butcanbeinstalledwith:sudoaptinstallnvidia-cuda-toolkit
superheroy·2022-11-25 13:06

ubuntu 安装anaconda及虚拟环境cuda cudnn torch pytorch3d

1、输入nvcc-V查看是否安装cuda及当前cuda版本nvcc-V程序“nvcc”尚未安装。
guitarguy·2022-11-25 10:06
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