GT820M显卡使用CUDA的“no kernel image is available for execution on the device”问题解决

本文详细记录了一次解决CUDA版本与显卡算力不匹配的问题过程。作者在尝试使用较旧电脑进行CUDA编程时,遇到了由于显卡驱动和算力限制导致的CUDA版本不兼容问题。通过更换CUDA版本,最终成功在算力为2.1的GT820M显卡上运行CUDA 8.0。

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最近使用比较老的电脑使用CUDA,一开始安装10.1的windows版本,发现无法使用,经过网上查阅信息发现是显卡驱动不支持,电脑的NVIDIA驱动是390。

然后查询到该驱动支持9.0版本的CUDA,便卸载更换为9.0版本,在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vx.x\extras\demo_suite目录下的测试程序运行都是正常的,但是使用vs2015新建一个cuda工程发现运行异常,出错原因如下:

no kernel image is available for execution on the device

然后我再多方查找资料,发现原来是因为cuda9.0不支持算力在3.0以下的显卡,我的显卡算力是2.1

知道原因就好办了,直接将CUDA版本更换为8.0即可

使用vs2015测试,cuda8.0在GT820M上可以正常运行

### 特定显卡上的CUDA错误解决方案 对于50系列显卡遇到`CUDA error: no kernel image is available for execution on the device`这一问题,核心在于确保使用CUDA和PyTorch版本与硬件相匹配。如果先前安装的CUDA和PyTorch版本不支持当前显卡架构,则可能导致此类错误发生[^1]。 当面对此情况时,建议先确认现有环境中的CUDA以及PyTorch版本,并对比官方文档中关于目标显卡的支持列表,以此判断是否存在兼容性问题。一旦发现版本不符,应当考虑移除旧版软件并重新部署适合的新版本组合。例如,针对某些配置可能需要采用如下命令来指定安装特定版本: ```bash pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 此外,编写CUDA程序时也需注意编译选项的选择,特别是计算能力(Compute Capability)。不同代际的NVIDIA GPU拥有不同的最低要求,开发者应依据实际设备调整代码中的相应设置以确保正确加载内核函数[^2]。 最后值得注意的是,在尝试任何更改前备份好原有数据非常重要;同时密切关注NVIDIA官方网站发布的最新驱动更新信息,因为有时简单的驱动升级就能解决问题[^3]。 ### 示例代码修正 考虑到上述因素后,下面给出一段经过适当修改后的简单CUDA Hello World程序作为参考: ```cpp #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "stdio.h" // 定义全局内核函数 __global__ void kernel_hello(void) { printf("Hello from thread %d! \n", threadIdx.x); } int main(void) { // 调整线程数量至合理范围 kernel_hello<<<1, 10&gt;&gt;&gt;(); // 同步主机等待所有GPU操作完成 cudaDeviceSynchronize(); // 清理资源 cudaDeviceReset(); return 0; } ``` 通过以上措施通常能够有效缓解乃至彻底消除因版本冲突引发的相关异常状况。
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