RTX3090 cuda12 numba报错

最新推荐文章于 2024-09-20 18:16:41 发布

QiuFeng_WHJ

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文章标签： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/QiuFeng_WHJ/article/details/131130058

版权

错误为

numba.cuda.cudadrv.error.NvvmError: Failed to compile

IR version 1.6 incompatible with current version 2.0
<unnamed>: error: incompatible IR detected. Possible mix of compiler/IR from different releases.
NVVM_ERROR_IR_VERSION_MISMATCH

原因

因为cuda12和numba不兼容

解决方法

环境内输入

conda install numba/label/dev::numba

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【WSL2笔记2】搭建深度学习开发环境踩坑笔记 Ubuntu+CUDA+cuDNN+PyTorch+Tensorflow+ONNX

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3825

错误的结果就是配置的所有虚拟环境都以base的python版本运行，无法配置每个虚拟环境使用不同python版本，失去了虚拟环境意义。至此，适用PyTorch、Tensorflow、cuDNN框架的深度学习开发环境搭建完成。WSL 上的 CUDA 用户指南。安装protobuf 3.2版本。Anaconda官网版本档案。下载Anaconda安装包。创建Python虚拟环境。设置Anaconda路径。需要注册账号登录下载。通过SSH传送WSL。

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Python中的numba调用cuda报错的解决方法

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Python中的numba调用cuda报错如下： ........ numba.cuda.cudadrv.error.NvvmSupportError: libNVVM cannot be found. Do `conda install cudatoolkit`: /usr/local/cuda10.0/nvvm/lib64/libnvvm.so: cannot ...

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【报错】numba.cuda.cudadrv.error.NvvmError: Failed to compile

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950

解决措施将numba升级至0.54.0。

numba.cuda.cudadrv.error.NvvmSupportError: No supported GPU compute capabilities found

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3106

经过排查发现下面原本345行的return不返回341行的值（我的cuda版本是11.7）解决方法：将345行改为346行，即直接返回自己版本对应的cuda值。

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Win10 + RTX3090 安装CUDA + CUDNN

Anaconda3环境使用TensorFlow报错解决记录 mistGPU

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3521

先上总结主要是由于代码是基于tensorflow1.0编写的，目前最新的版本是2.0，版本更新比较大，很多方法已经改名，或者弃用。为确保高版本的TF支持低版本的TF代码，升级脚本加入了 compat.v1 模块。此模块将以等效的 tf.compat.v1.foo 引用代替表单 tf.foo 的调用。不过，建议您手动检查此类替代方案，并尽快将其迁移至 tf.* 命名空间（代替 tf.compat.v1.* 命名空间）中的新 API。还有一些其他模块，新的版本中方法名有所变动

我的cuda是11.3 pytorch是1.11，det3d的github链接https://github.com/V2AI/Det3D

最新发布

03-26

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服务器运行PointRCNN代码全过程记录

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02-18

1905

将准备好的数据集放入object文件夹中，并将其通过软链接连接到PointRcnn文件的KITTI/object下。上述方法都不行，最后发现是开机的时候空闲GPU不够，选的无卡开机。，目前没找到解决办法，可能是租的服务器显卡是3090，和cuda版本不匹配。（安装完后才发现服务器中预装有tensorboard。解决：将yaml.load(f)改为yaml.safe_load(f)，参考下述链接，重新创建了一个虚拟环境安装pytorch1.8，并修改代码。（2）生成可视化文件，此处参照其他博客进行了修改。

【ModelScope】KAN-TTS搭建SAMBERT个性化语音合成开发环境

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4123

这是deb-src源码地址被注释掉了，以提高apt update速度，我们需要开启才能下载git的源码。使用 sed 命令将 debian/control 中的 gnutls 库改为 openssl 库。原因是git版本使用了GnuTLS库，不是OpenSSL。重新编译Git从GnuTLS版本到OpenSSL版本。修改源列表，去年deb-src前面的#注释。可以用通配符进入第一个匹配目录。删除所有自定义源还原默认源。msai是我的ai项目目录。清理源索引缓存让新配置生效。下载源码并跳转到源码目录。

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IDEA报错Target Level '1.6' Is Incompatible With Source Level '1.7'

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在.idea目录中找到这个文件：文件中找到下面这行：将target的值修改为指定的编译器版本

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Ubuntu 安装 CUDA和cuDNN

TEDDY的博客

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用白勇老师YOLO课程里的桌面安装CUDA和cudnn教程完成，建议不要网上搜索的，很多都不准。无论 win 还是 linux，cuda 都需要下载安装包来安装的。ubuntu16.04查看CUDA和cuDNN版本。而 cudnn，无论win，还是 linux，

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在 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.8/lib64 前增加以下两行。

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这东西有点麻烦，RTX3090还是很矫情的。 1. 安装ubuntu 20.04 随便网上搜个教程就行，u盘制作启动盘，然后重启狂按del(看自己设备是哪个键)，通过u盘启动。如果重装之后进不了BIOS,那么按照下面这篇博客的来：解决安装 Ubuntu 后无法进入BIOS、UEFI 和Grub 引导 2. 配置apt source,ssh,make,etc. 装好之后先给apt换个源 ## 备份source cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.b

ubuntu rtx3090 安装cuda11.8

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### 安装准备为了确保在Ubuntu系统上成功安装CUDA 11.8并使其适配RTX3090显卡，建议先确认当前系统的状态以及所需软件包的状态。可以通过命令`ubuntu-drivers devices`来获取本机显卡可以配置的驱动信息[^2]。 ### 驱动程序安装对于NVIDIA RTX3090，在Ubuntu环境下推荐使用特定版本的NVIDIA驱动以获得最佳兼容性和性能表现。根据已有经验，直接通过Ubuntu自带的更新功能安装535-server（专有）版本是一个可行的选择[^1]。然而，考虑到不同硬件可能存在的差异性，也存在其他成功的案例表明安装nvidia-driver-525同样适用于某些情况下的RTX系列显卡设置。 #### 更新源列表与工具初始化 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y ``` #### 安装指定版本驱动如果决定采用nvidia-driver-525，则执行如下指令： ```bash sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-driver-525 ``` 完成上述操作之后重启计算机使更改生效。 ### CUDA Toolkit部署接下来按照官方指南下载对应版本(CUDA 11.8)的安装文件，并遵循其指引逐步完成整个流程：访问[NVIDIA官方网站](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)，选择Linux -> x86_64 -> Ubuntu作为目标平台，依据个人需求挑选适合的安装选项(本地runfile或.deb网络安装器)。假设选择了`.deb(network)`方式进行安装，则需依次运行以下命令： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda ``` 最后记得调整环境变量以便于后续开发工作顺利开展：编辑~/.bashrc 文件加入下面两行内容： ```bash export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64\ ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ``` 保存修改后的.bashrc文件并通过source ~/.bashrc让改动即时生效。 ### CuDNN集成由于PyTorch等框架已经内置了对CuDNN的支持，因此通常情况下无需单独处理这部分组件；但如果确实遇到了相关问题或者想要手动管理库的话，可以从[NVIDIA官网](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse810)下载相应版本(cuDNN 8.x)并解压至CUDA目录下即可[^3]。