ValueError: Unknown CUDA arch (9.0+PTX) or GPU not supported

FastBEV复现 Ubuntu 安装完成CUDA10.2之后,在conda中新建一个虚拟环境,安装1.6的pytorch,CUDA版本太高的话安装不了太低版本的pytorch,所以需要安装10.2版本的CUDA。原作者训练的数据为完整的nuscences数据集,项目里面提供的pkl文件对应真个nuscences数据集,而对于个人学习来说,一般只能使用mini数据集。因为过高的pytorch版本编译不了mmdet3d,所以需要安装较低版本pytorch,在这里我安装的是1.6.0版本的。安装的过程中会有很多包的版本问题,慢慢安装就行。 阅读详情

关于GOF论文复现出现的问题

1 首先将nvcc -V的版本降低到11.3版本
2 按installer命令安装conda环境
3 pip install submoulds\diff… or knn

pip 第三方库出现的问题:
ValueError: Unknown CUDA arch (9.0+PTX) or GPU not supported
解决方法:
1 查看当前的cuda 版本有那些

$ echo $TORCH_CUDA_ARCH_LIST
5.2 6.0 6.1 7.0 7.5 8.0 8.6 9.0+PTX

2 不支持9.0+PTX,设置环境变量

TORCH_CUDA_ARCH_LIST="6.0 6.1 7.0 7.5 8.0 8.6+PTX"

后续有问题我再重新记录

安装命令terat 组件

export CPATH=/usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/include:$CPATH
cmake -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES=50 .
Anasys Workbanch实战解析:齿轮接触强度有限元分析全流程 本文详细解析了在Anasys Workbanch中进行齿轮接触强度有限元分析的全流程。从模型简化、材料赋予、接触对设置,到网格划分艺术、非线性接触求解调试,再到结果后处理与工程解读,提供了避开常见陷阱的实战经验,旨在帮助工程师精准评估齿轮强度与疲劳寿命。 阅读详情

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于是我在anaconda3/envs/byteTrack/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/cpp_extension.py中大概1577行中supported_arches添加了“3.0”。(第二次碰到了,遇到就忘了怎么处理,得亏大佬指点。别使用1)的做法,直接运行命令中指定。结果:不报这个错,报别的错了。

weixin_46455141的博客 981

2023年的深度学习入门指南(27) - CUDA的汇编语言PTX与SASS

通过前面的学习,我们了解了在深度学习和大模型中,GPU的广泛应用。可以说,不用说没有GPU,就算是没有大显存和足够先进的架构,也没法开发大模型。有的同学表示GPU很神秘,不知道它是怎么工作的。其实,GPU的工作原理和CPU是一样的,都是通过指令来控制硬件的。只不过,GPU的指令集和CPU不一样。下面我们就走进GPU的内部,看看如何用汇编来写GPU的程序。

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Ubuntu下opencv4.4 带CUDA的编译安装

opencv4.4下载:链接:https://pan.baidu.com/s/1AYHKkyS6rLLN6iTcMlmR1w提取码:m6m5 解压后, cd opencv-4.4.0 mkdir build cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. 可能会出如下错误。 IPPICV下载失败,查看CMakeDo.

qq_34717531的博客 7273
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Jfeng7810
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