[Caffe] - No.1 nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'

最新推荐文章于 2025-05-27 12:05:47 发布
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#cuda #gpu

本文介绍了解决在编译Caffe过程中遇到的nvcc fatal Unsupported gpu architecture 'compute_20'错误的方法。通过注释掉不支持的compute_20架构，并重新编译，可以成功解决此问题。

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

编译Caffe出现以下错误：

nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'

解决方法：

CUDA_ARCH := #-gencode arch=compute_20,code=sm_20
#-gencode arch=compute_20,code=sm_21
-gencode arch=compute_30,code=sm_30
-gencode arch=compute_35,code=sm_35
-gencode arch=compute_50,code=sm_50
-gencode arch=compute_52,code=sm_52
-gencode arch=compute_60,code=sm_60
-gencode arch=compute_61,code=sm_61
-gencode arch=compute_61,code=compute_61

不支持compute_20 即在Makefile.config中把compute_20 所在行注释掉，然后make clean，重新make

Caffe-GPU编译问题：nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'
kemgine的博客
12-12 3万+
环境： Ubuntu 16.04  OpenCV 3.3 Cuda 9.0 编译出现问题 NVCC src/caffe/layers/bnll_layer.cu nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20' Makefile:594: recipe for target '.build_release/cuda/
nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_20‘ CMake Error at pcl_gpu_utils_generated_repack
harrycomeon的博客
07-23 2400
因为在安装pcl1 .8前安装了cuda9.0后出现了以下报错。（之前用另外一台没有cuda的环境下安装可以编译通过） 主要错误摘录： nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_20’ CMake Error at pcl_gpu_utils_generated_repacks.cu.o.cmake:209 (message): Error generating Unsupported gpu architecture ‘compute_20’ C
nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'
weixin_37983220的博客
12-29 6672
错误： VCC src/caffe/layers/softmax_loss_layer.cu nvcc fatal   : Unsupported gpu architecture 'compute_20' Makefile:605: recipe for target '.build_release/cuda/src/caffe/layers/softmax_loss_layer.o' fai...
解决安装cudnn后测试nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_100‘报错的问题
nixingg的博客
05-27 1016
摘要：在安装cuDNN时遇到"nvcc fatal: Unsupported gpu architecture 'compute_100'"错误，原因是CUDA 12.0不支持计算能力10.0、10.1和12.0的架构。解决方法是通过sudo vim修改/usr/src/cudnn_samples_v9/mnistCUDNN/Makefile文件，注释掉原有代码并添加过滤不支持的架构的代码。修改后执行sudo make clean和sudo make不再报错，运行./mnistCUDNN
nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_20‘
Supper_Shenchao的博客
03-18 431
cmake -DUSE_CUDNN=1 -DUSE_NCCL=1 -DCUDA_ARCH_NAME=Manual -DCUDA_ARCH_BIN=“50 52 60 61”
caffe编译过程中的错误： nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_20‘
cumtchw
03-03 1871
在编译caffe的过程中遇到了nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'这个错误， 修改方法为： 在Makefile.config文件中根据自己CUDA的版本注释不同的行。# CUDA architecture setting: going with all of them.# For CUDA < 6.0, com...
vs2015+opencv3.3.0+cuda9.1编译，出现nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'
weixin_30606461的博客
01-17 620
话不多说，进入正题： 一、vs2015+opencv3.3.0+cuda9.1编译OpenCV时，在配置cmake阶段出现： CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set to NOTFOUND.Please set them or make sure they are ...
caffe编译问题-nvcc fatal:Unsupported gpu architecture 'compute_20'
weixin_30603633的博客
06-20 431
错误描述 nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20' Makefile:596: recipe for target '.build_release/cuda/src/caffe/solvers/nesterov_solver.o' failed 原来的Makefile.config # CUDA archi...
nvcc fatal：Unsupported gpu architecture ‘compute_89‘
m0_37937789的博客
05-11 2401
nvcc fatal: Unsupported gpu architecture 'compute_89'
Caffe-GPU编译问题：nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'
律己且好学，才能保证不坠入愤世嫉俗之列。
04-05 3669
我的系统的环境： GPU服务器 ubuntu16.04 Opencv3.4.1 CUDA 9.0 CUDNN v7 出现的问题 解决： 仔细查看发现 Makefile.config 中 CUDA_ARCH 设置未按规定设置： # CUDA architecture setting: going with all of them. # For CUDA < 6.0, comment the ...
MatConvNet编译报错：Error using mex nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_20‘ 解决办法
程序必须为人类阅读而编写，并且仅仅碰巧可以让机器执行
01-23 1151
文章目录项目场景解决办法 项目场景 最近在使用 MatConvNet 编译 GPU 支持时，使用 vl_compilenn('enableGpu', true, 'cudaRoot', '/usr/local/cuda-11.1') 命令出现了如下报错： Error using mex nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20' Error in vl_compilenn>mex_compile (line 530) mex(m
深度学习caffe---编译caffe时，报错nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'
bigmarshal的博客
01-31 1830
在进行caffe安装时，编译时报如下错误 nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20' 报错之后，无法继续安装，查看Makefile.config文件，有如下代码。 CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \ -ge...
解决问题使用nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_75‘
牛肉胡辣汤
11-29 2520
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。
Ubuntu16.04 编译 opencv 出现错误：Unsupported gpu architecture 'compute_20'
weixin_43148174的博客
05-10 983
方法一：（https://blog.csdn.net/renhanchi/article/details/80493232） 参考其他博客： 我的cuda版本是9.0，估计就是版本问题，网上有人说把cuda降到8.0以下。这个方法真是扯淡～ 其实只要在编译的时候加一句话就好了 cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/us...
nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'
vanity__lost__的博客
07-04 245
nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_20’ liyi1149549057回复 TearsBack： 博客中的第四步与在cmake命令中加"-D CUDA_GENERATION=Auto"效果应该是一样(1年前) TearsBack TearsBack回复 yiqiang_wu： cmake的时候变成这个命令即可： cmake -D ...
Caffe 安装: Unsupported gpu architecture 'compute_20'
Chris_zhangrx的博客
05-15 917
一般使用 cmake-gui 界面化安装 Caffe 时很少遇到这个问题，但是比如在 docker 中只能命令行编译时，我们只能使用 makefile，这是我在 CUDA9.0 + cudnn7 的 docker 环境中配置遇到的问题。 我们可以打开 Makefile.config 文件，找到下面的内容： -# For CUDA >= 9.0, comment the *_20 and *...
Unsupported gpu architecture 'compute_20'
MA201506的博客
10-31 512
NVCC src/caffe/layers/reduction_layer.cunvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'Makefile:588: recipe for target '.build_release/cuda/src/caffe/layers/reduction_layer.o' failedmake...
unsupported gpu architecture 'compute_30
最新发布
07-12
<think>首先，用户的问题是关于CUDA错误："unsupported GPU architecture 'compute_30' CUDA error"。这类似于引用中提到的错误，比如compute_86、compute_20等。用户可能在编译CUDA代码时遇到了这个问题。 回顾系统级指令： - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 参考站内引用，但用户提供的引用是关于compute_86和compute_20的，我需要基于这些来构建回答。 关键点： - 错误"nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_30'"表明CUDA工具链不支持compute_30架构。 - 这通常是因为CUDA版本太旧，不支持较新的GPU架构，或者编译配置中指定了不支持的架构。 - 从引用[4]中，解决方案是修改Makefile或编译脚本，移除不支持架构的gencode标志。 用户的具体错误是compute_30，而引用中是compute_20和compute_86。compute_30对应的是Kepler架构（如GeForce 600系列），较新的CUDA版本可能不支持它，因为CUDA版本越高，支持的架构越新，但可能弃用旧架构。 步骤来解决问题： 1. **检查CUDA版本和GPU架构兼容性**：用户需要确认他们的CUDA版本是否支持compute_30。compute_30是Kepler架构的一部分，CUDA 10.x及更高版本可能弃用了对它的支持。 2. **修改编译配置**：在Makefile或CMakeLists.txt中，移除引用compute_30的行。 3. **更新CUDA工具链**：如果可能，升级CUDA版本或降级到支持compute_30的版本。 4. **验证GPU架构**：使用`nvidia-smi`或`nvcc --version`来检查GPU和CUDA版本。 在回答中，我需要结构清晰： - 解释错误原因。 - 提供解决方案步骤。 - 使用中文。 - 添加引用标识。 - 生成相关问题。 引用站内内容： - 引用[1]: 提到GPU算力太高不支持compute_86。 - 引用[2]和[3]: 显示compute_20错误。 - 引用[4]: 解决方案是删除gencode行。 对于compute_30，类似：删除或修改指定compute_30的编译标志。 完整回答结构： 1. **介绍错误**：解释什么是"unsupported GPU architecture"错误。 2. **原因分析**：CUDA版本不支持指定的架构。 3. **解决方案**： - 步骤1: 检查CUDA版本和GPU架构。 - 步骤2: 修改编译脚本。 - 步骤3: 尝试更新或降级CUDA。 4. **示例**：提供如何修改Makefile的示例。 5. **生成相关问题**：在末尾添加相关问题。 使用数学表达式：如果涉及公式，如计算版本兼容性，但这里可能不需要复杂的数学，保持简单。 最终，生成相关问题： 1. 如何检查CUDA版本和GPU架构兼容性？ 2. CUDA中如何指定支持的GPU架构？ 3. 如何更新CUDA工具链以支持新架构？ 确保回答真实可靠：基于标准CUDA文档和常见问题。</think>### 解决 "Unsupported GPU Architecture 'compute_30'" CUDA 错误 当您在使用 NVIDIA CUDA 工具链（如编译深度学习框架或自定义 CUDA 代码）时遇到错误 `nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_30'`，这通常表示您的 CUDA 版本与指定的 GPU 架构不兼容。compute_30 对应 NVIDIA Kepler 架构（如 GeForce GTX 600/700 系列），较新的 CUDA 版本可能已弃用对该架构的支持。下面我将一步步解释原因并提供解决方案，帮助您快速修复问题。 #### 错误原因分析 - **CUDA 版本不匹配**：CUDA 工具链（如 `nvcc`）会根据版本支持特定的 GPU 架构。compute_30 是较旧的架构（Kepler），CUDA 10.0 及以上版本可能不再支持它[^4]。例如： - CUDA 9.x 支持 compute_30。 - CUDA 10.x 及更高版本通常弃用 compute_30，转而支持更新的架构（如 compute_70 对应 Volta）。 - **编译配置问题**：在 Makefile 或 CMake 脚本中，如果显式指定了 `-gencode arch=compute_30,code=sm_30` 等标志，但当前 CUDA 版本不支持该架构，就会触发此错误[^2][^4]。 - **GPU 兼容性**：您的 GPU 硬件可能支持 compute_30，但 CUDA 工具链过新或过旧，导致不兼容。这类似于引用中提到的 compute_86 错误（高算力 GPU 不兼容旧 CUDA）[^1]。 #### 解决方案步骤 以下是结构化的解决流程，建议按顺序操作： 1. **检查 CUDA 版本和 GPU 架构** - 运行以下命令确认 CUDA 版本： ```bash nvcc --version ``` 输出类似 `Cuda compilation tools, release 11.5, V11.5.119`，表示 CUDA 11.5。 - 检查 GPU 架构支持： ```bash nvidia-smi -q | grep "Product Name" # 查看 GPU 型号 nvidia-smi --query-gpu=compute_cap --format=csv # 查看 GPU 算力版本 ``` compute_30 对应算力 3.0（如 GTX 680）。如果 CUDA 版本过高（如 CUDA 11+），可能不支持 compute_30[^4]。 2. **修改编译脚本以移除不支持的架构标志** - 在您的项目编译文件（如 Makefile 或 CMakeLists.txt）中，查找包含 `compute_30` 的行。例如： ```makefile GENCODE_FLAGS := -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \ -gencode arch=compute_50,code=sm_50 ``` - **删除或注释掉** `compute_30` 相关的行（参考引用[4]的处理方式）： ```makefile GENCODE_FLAGS := -gencode arch=compute_50,code=sm_50 # 移除 compute_30 ``` - 保存文件后重新编译。如果错误消失，说明问题解决。 3. **调整 CUDA 版本以兼容架构** - **降级 CUDA**：如果您的 GPU 较旧（如 Kepler），建议降级到支持 compute_30 的 CUDA 版本（如 CUDA 9.0-9.2）。安装方法： - 从 [NVIDIA CUDA Toolkit Archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive) 下载旧版本。 - 卸载当前 CUDA：`sudo apt-get purge nvidia-cuda-toolkit`。 - 安装旧版：例如 `sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run`。 - **升级 CUDA**：如果您的 GPU 较新（如 Turing 或 Ampere），但代码错误指定了 compute_30，升级到最新 CUDA（如 CUDA 12.x）并修改编译标志为支持的架构（如 `compute_80` 对应 Ampere）[^1]。 - **验证兼容性**：NVIDIA 提供官方文档列出 CUDA 版本与架构支持。例如，CUDA 12.x 不支持 compute_30，但支持 compute_50 及以上[^4]。 4. **其他调试建议** - **清理并重新编译**：修改脚本后运行 `make clean` 再重新编译。 - **使用默认架构**：如果不指定 `-gencode`，`nvcc` 可能自动选择兼容架构。但显式指定更可靠。 - **框架特定修复**：如果您在使用 Caffe、PyTorch 等框架，参考其文档更新 `Makefile.config` 或 CMake 配置。 #### 示例：修改 Makefile 假设您的 Makefile 中有以下内容： ```makefile CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \ -gencode arch=compute_50,code=sm_50 ``` 修改为（移除 compute_30）： ```makefile CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_50,code=sm_50 # 仅保留支持的架构 ``` 重新编译后，错误应消失[^4]。 #### 总结 此错误主要由 CUDA 版本与 GPU 架构不匹配引起，通过修改编译脚本或调整 CUDA 版本可解决。确保您的环境匹配：Kepler GPU 配 CUDA 9.x，新 GPU 配更高 CUDA 并更新架构标志[^1][^4]。如果问题持续，提供更多细节（如完整错误日志和 CUDA 版本）以便进一步诊断。
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