cannot find Toolkit in /usr/local/cuda-8.0或cuda-9.0解决方案

博客主要围绕在路径 /usr/local/cuda-8.0 或 cuda-9.0 下找不到 Toolkit 的问题展开,提供了相应的解决方案,帮助解决该信息技术领域中可能遇到的问题。

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<think>我们正在一个包含CMakeLists.txt的目录中,因此应该使用CMake来编译。但是用户之前使用make命令,可能是因为原示例提供了Makefile,而这里只有CMake文件。根据给出的文件列表,当前目录有CMakeLists.txt,但没有Makefile。因此,我们需要使用CMake来构建。 步骤: 1. 创建一个构建目录(可选,但推荐)并进入。 2. 运行cmake命令生成Makefile。 3. 运行make命令进行编译。 具体命令如下: ```bash mkdir build cd build cmake .. make ``` 编译后的可执行文件将位于build目录下。 注意:如果系统中安装了多个版本的CUDA,可能需要指定CUDA路径。例如,可以通过`-DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda-12.8`来指定。 如果遇到权限问题,可能需要使用sudo,但通常不需要。 另外,如果CMake找不到CUDA,请确保CUDA的路径正确,并且环境变量PATH包含了CUDA的bin目录。 如果用户希望使用原Makefile方式,但当前目录没有Makefile,那么可能需要从其他示例中复制者使用CMake。但根据文件列表,这里只有CMakeLists.txt,所以使用CMake是正确的方式。 但是,请注意:用户之前运行make时是在另一个目录(cuda-samples-11.8),现在切换到了cuda-samples-12.8,并且这个目录下没有Makefile,所以不能直接用make,必须用CMake。 因此,我们指导用户使用CMake进行编译。 如果用户希望像之前那样使用make,那么可能需要检查这个版本的示例是否提供了Makefile。如果没有,则只能使用CMake。 根据当前目录内容,我们使用CMake。 编译完成后,运行可执行文件: ```bash ./deviceQuery ``` 注意:可执行文件可能在build目录下,名为`deviceQuery`。 如果CMake过程中出现错误,需要根据具体错误信息进行排查。 现在,我们按照要求输出回答,并在最后提出相关问题。</think>### 编译 CUDA Samples 中的 deviceQuery 程序(使用 CMake) 根据您提供的目录结构(包含 CMakeLists.txt),请按以下步骤编译: #### 编译步骤 1. **创建构建目录**(避免污染源码): ```bash mkdir build && cd build ``` 2. **生成构建系统**(指定 CUDA 路径): ```bash cmake -DCMAKE_CUDA_COMPILER=/usr/local/cuda-12.8/bin/nvcc .. ``` 3. **编译程序**: ```bash make ``` 4. **运行测试**: ```bash ./deviceQuery ``` #### 补充说明 - 如果遇到架构错误(如之前的 `compute_35`),在 CMake 前设置计算能力: ```bash export CUDA_ARCHS="86" # RTX 3080 的架构版本 cmake .. ``` - 查看 GPU 计算能力: ```bash nvidia-smi --query-gpu=compute_cap --format=csv ``` #### 备选方案(直接使用 nvcc) 如果 CMake 失败,可直接用 nvcc 编译: ```bash /usr/local/cuda-12.8/bin/nvcc deviceQuery.cpp -o deviceQuery ```
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