【已解决】PCL配置中出现：nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_30‘

已于 2024-02-27 18:14:19 修改
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分类专栏： c++ error 文章标签： c++ ubuntu 计算机视觉
于 2024-02-26 20:53:14 首次发布
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文章讲述了在Linux环境下，使用CUDA11.4和PCL1.12.0时遇到的编译错误，由于CUDA不支持compute_30架构。解决方法包括修改PCL源代码、降级CUDA版本或在CMake阶段设置合适的CUDA架构。最终作者选择了在CMake阶段设置compute_75架构以适应GeForceGTX1660Ti显卡。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

更新：更简单粗暴的方法是根据自己的CUDA版本换pcl的版本。作为参考，我的CUDA版本为11.4，使用PCL 1.12.0是可以的。在 Release PCL 1.12.0 · PointCloudLibrary/pcl 下载Source code(tar.gz) 。

环境信息

linux系统：18.04
显卡：GeForce GTX 1660 Ti
CUDA版本：11.4
PCL版本：1.9.1

1. 报错情况

在编译过程中，make到75%时出现报错：
Unsupported gpu architecture ‘compute_30’ CMake Error at pcl_gpu_utils_generated_repacks.cu.o.None.cmake:221 (message): Error generating /opt/pcl/release/gpu/utils/CMakeFiles/pcl_gpu_utils.dir/src/./pcl_gpu_utils_generated_repacks.cu.o gpu/utils/CMakeFiles/pcl_gpu

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解释：if(CUDA_FOUND) message(STATUS "Found CUDA Toolkit v${CUDA_VERSION_STRING}") enable_language(CUDA) set(HAVE_CUDA TRUE) if (CMAKE_CUDA_COMPILER_ID STREQUAL "NVIDIA") if(${CUDA_VERSION_STRING} VERSION_GREATER_EQUAL "11.1") execute_process(COMMAND ${CMAKE_CUDA_COMPILER} --list-gpu-code RESULT_VARIABLE EXIT_CODE OUTPUT_VARIABLE OUTPUT_VAL) if(EXIT_CODE EQUAL 0) #Remove sm_ string(REPLACE "sm_" "" OUTPUT_VAL ${OUTPUT_VAL}) #Convert to list string(REPLACE "\n" ";" __CUDA_ARCH_BIN ${OUTPUT_VAL}) #Remove last empty entry list(REMOVE_AT __CUDA_ARCH_BIN -1) else() message(FATAL_ERROR "Failed to run NVCC to get list of GPU codes: ${EXIT_CODE}") endif() elseif(${CUDA_VERSION_STRING} VERSION_GREATER_EQUAL "11.0") set(__CUDA_ARCH_BIN "35;37;50;52;53;60;61;62;70;72;75;80") elseif(${CUDA_VERSION_STRING} VERSION_GREATER_EQUAL "10.0") set(__CUDA_ARCH_BIN "30;32;35;37;50;52;53;60;61;62;70;72;75") elseif(${CUDA_VERSION_STRING} VERSION_GREATER_EQUAL "9.1") set(__CUDA_ARCH_BIN "30;32;35;37;50;52;53;60;61;62;70;72") else() set(__CUDA_ARCH_BIN "30;32;35;37;50;52;53;60;61;62;70") endif() else() message(FATAL_ERROR "Unsupported CUDA compiler ${CMAKE_CUDA_COMPILER_ID}.") endif() set(CUDA_ARCH_BIN ${__CUDA_ARCH_BIN} CACHE STRING "Specify 'real' GPU architectures to build binaries for") if(POLICY CMP0104) cmake_policy(SET CMP0104 NEW) set(CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES ${CUDA_ARCH_BIN}) message(STATUS "CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES: ${CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES}") #Add empty project as its not required with newer CMake add_library(pcl_cuda INTERFACE) else() # Generate SASS set(CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES ${CUDA_ARCH_BIN}) # Generate PTX for last architecture list(GET CUDA_ARCH_BIN -1 ver) set(CMAKE_CUDA_FLAGS "${CMAKE_CUDA_FLAGS} -gencode arch=compute_${ver},code=compute_${ver}") message(STATUS "CMAKE_CUDA_FLAGS: ${CMAKE_CUDA_FLAGS}") add_library(pcl_cuda INTERFACE) target_include_directories(pcl_cuda INTERFACE ${CUDA_TOOLKIT_INCLUDE}) endif () endif()
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如果发现当前的 CUDA 版本不支持你的 GPU 架构，那么你需要更新 CUDA 到一个支持你的 GPU 架构的版本。首先，你需要卸载当前的 CUDA 版本。不同版本的 CUDA 支持不同的 GPU 架构，如果 GPU 架构超出了 CUDA 版本的支持范围，就会出现这个错误。然后，你可以查阅 NVIDIA 官方文档，找到该版本所支持的 GPU 架构，并确认你的 GPU 是否在支持列表中。请注意，这种做法可能会导致生成的代码不能充分利用 GPU 的性能和特性，因为它们是为支持的 GPU 架构进行了优化的。
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