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

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。

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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

<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GPUCUDA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 GPUCUDA 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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