cuda10.2+vs2019编译pytorch和Ctranslate2遇到的错误以及解决方法

mideum

已于 2025-04-08 17:12:28 修改

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文章标签： pytorch 人工智能

于 2024-07-18 11:34:18 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mideum/article/details/140515027

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手上显卡只有算力3.0，想试用一下pytorch和ctranslate2，预编译版都不支持需要自己编译

经查文档cuda11开始不支持算力3.0，所以只能使用cuda10最后一个版本cuda10.2

10.2在windows下的编译器最高只支持VS2019，对一些c++新版的特性支持不是很好也会导致编译错误

环境：conda + python3.10 + cuda10.2 + cudnn8.7 + VS2019

一、pytorch (v1.13.1)

查阅pytorch的release信息可以发现从2.0开始不支持cuda10，的确经多次尝试都无法编译（可能因为VS2019对c++17的支持太差），所以可编译的最后版本为v1的最后一个版本1.13.1，但是此版本也是需要一些改动的

1. member "xxx" may not be initialized

这是由constexpr关键词引起的编译错误，只能将constexpr改为const

将aten/src/ATen/core/dynamic_type.h和c10/core/SymInt.h这两个头文件中的constexpr替换掉即可

2. CUDASparseDescriptors.cpp报错

这其实是因为windows上的10.2不支持CuSparseXXX的API，原代码疑似判断逻辑有误

在aten/src/ATen/cuda/CUDASparse.h中，既然按注释

// cuSparse Generic API added in CUDA 10.1
// Windows support added in CUDA 11.0

也就是11.0全平台支持，10.1只有非Windows平台支持，那么第7行的

((CUSPARSE_VERSION >= 10300) || (CUSPARSE_VERSION >= 11000 && defined(_WIN32)))

就不对了，于是改成

((CUSPARSE_VERSION >= 11000) || (CUSPARSE_VERSION >= 10300 && !defined(_WIN32)))

其实就是让AT_USE_CUSPARSE_GENERIC_API()的定义变为0，只是按照我觉得对的逻辑改了

改完这两个问题就可以顺利编译pytorch了(好慢啊要编译好几个小时)

二、Ctranslate2 (v3.16.1)

Ctranslate2的changelog里虽然写着从v3.0开始不支持cuda10，但是经过尝试，修改部分文件以后还是可以编译的，v4.0+我也试过但是没法编译（可能也是因为c++17）。另外由于从3.17开始增加了cuda10缺少头文件的bfloat16类型支持，产生许多难以解决的错误，所以可编译的最后版本为3.16.1

1. 不支持cuda10

在CMakeLists.txt第417行的find_package(CUDA 11.0 REQUIRED)，将11.0改为10.0

2. include/ctranslate2/utils.h报错

该utils.h文件第32行有个中文系统不支持的字符"￨"，我试过给编译选项加上/utf-8还是不行，于是只能将引号里的字符改为键盘上的竖杠："|" (看起来一样其实不是同样的字符)，或者像最新版本一样改成"\uFFE8"

3. nvcc error : 'cicc' died with status 0xC0000005 (ACCESS_VIOLATION)

这真的是一个超级大坑，一点都看不出问题在哪里。而且不止编译v3，就算是编译支持cuda10的v2.10+也会遇到这个问题。最后终于发现是因为Ctranslate2强制使用了子模块的thrust头文件，看一下CMakeLists.txt第450行的注释：

# We should ensure that the Thrust include directories appear before
# -I/usr/local/cuda/include for both GCC and NVCC, so that the headers
# are coming from the submodule and not the system.

而出现问题时所使用的头文件跟10.2不兼容导致nvcc运行报错。但是因为项目代码中使用了11.0+的cub头文件，完全用10.2的也会编译不过去，所幸经实验用11.0的可以。因此将third_party/thrust这个子模块重新检出为标签cuda-11.0(或者1.9.9)，当然它下面的dependencies/cub子模块也需要检出到对应的版本

4. src/cuda/utils.h报缺少par_nosync相关的错误

这个错误是改完上面一个才会出现的，因为旧版本的thrust头文件没有这个东西。经查看历史版本这边使用par_nosync是从2.13.0开始的，所以我们找到2.12.0版本的utils.h文件内容来替换一下，其实就是把

// Convenience macro to call Thrust functions with a default execution policy.
#define THRUST_CALL(FUN, ...) FUN(thrust::cuda::par_nosync.on(ctranslate2::cuda::get_cuda_stream()), __VA_ARGS__)

改成

    // Define a custom execution policy to set the default stream and disable synchronization.
    struct thrust_execution_policy : thrust::device_execution_policy<thrust_execution_policy> {
    private:
      cudaStream_t _stream = get_cuda_stream();

      friend __host__ __device__ cudaStream_t get_stream(thrust_execution_policy& policy) {
        return policy._stream;
      }

      friend __host__ __device__ cudaError_t synchronize_stream(thrust_execution_policy&) {
        return cudaSuccess;
      }
    };

// Convenience macro to call Thrust functions with a default execution policy.
#define THRUST_CALL(FUN, ...) FUN(ctranslate2::cuda::thrust_execution_policy(), __VA_ARGS__)

好了经过这些改动CTranslate2也可以顺利编译成功了