error `nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_80‘ ninja: build stopped: subcommand fai

最新推荐文章于 2025-01-05 10:56:18 发布

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最新推荐文章于 2025-01-05 10:56:18 发布 · 6.1k 阅读

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#tensorflow #深度学习 #caffe

本文介绍了解决在安装代码setup.py过程中遇到的“Unsupported gpu architecture”错误的方法。此错误源于代码中指定的GPU架构高于本机GPU的实际算力。文章提供了具体的修改建议，并附带了相关代码。

问题：

Error/问题

nvcc fatal   : Unsupported gpu architecture 'compute_80'
ninja: build stopped: subcommand failed.

解决方案

在安装一个代码 setup.py (见下面的代码)里的时，会出现以上报错. 这里是因为，代码与gpu算力不匹配的原因。对于本机2080ti, 其最高算力为7.5, 故不支持compute_80(算力8.0), compute_86（算力8.6）,解决办法就是把对应两行注释掉就可以了。
关于，gpu算力，可以参考：https://blog.youkuaiyun.com/chengxy1998/article/details/121924208?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2_{aggregatepage}first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-2-121924208.pc_agg_new_rank&utm_term=GPU%E7%AE%97%E5%8A%9B%E9%97%AE%E9%A2%98&spm=1000.2123.3001.4430

setup(
    name='droid_backends',
    ext_modules=[<

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【已解决】PCL配置中出现：nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_30‘

kanbarakun的博客

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3711

我的CUDA编译器nvcc不支持compute_30这个GPU架构，这个GPU架构较老，不符合应该有的算力设置，与CUDA版本不兼容。我的显卡是GeForce GTX 1660 Ti，对应7.5，那么我需要设置的架构就是compute_75。1.修改PCL中关于CUDA的代码，找到“compute_30”的部分修改成你对应的架构或者注释掉。在原本的语句后加入：-DCUDA_ARCH_BIN=“XX”，其中XX即为步骤一中得到的数。2.降级CUDA版本，如果你的项目必须使用这种较老的架构的话。

nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_‘

不知语冰

12-06

5461

我是编译darknet ros时遇到的,错误原因是显卡算力不对应在CMakeList中有如下: set( CUDA_NVCC_FLAGS ${CUDA_NVCC_FLAGS}; -O3 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_50,code=[sm_50,compute_50] -gencode ar

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1 条评论

TTianbo123 2022.04.26
博主的技术面很广哦，而且都是干货文章，小菜鸟求带，可以加你微信随时和您交流吗，感谢

安装cuda11成功后，编译算例报错：nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_80‘

u010674979的博客

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5178

安装cuda11成功后，编译算例报错：nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_80’ **报错原因：**显卡计算能力不支持80 **解决方法：**找到编译的算例的文件夹下面对应的makefile文件，使用gedit打开，找到SMS行，注视掉80或者直接删除80。保存退出后重新编辑即可通过。 ...

解决问题使用nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_75‘

牛肉胡辣汤

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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。

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天下对手教会少林武僧

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编译 tiny-cuda-nn 遇到的问题。更改cmake版本3.18.0。gcc11降到gcc7问题解决。报错 GNU version。

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GPU 3090 硬件能够支持的算力比较高，能达到 8.6，而当前 CUDA 11.1 不支持算力 8.6。注：感觉该环境变量会有点问题，运行完代码又改回去了。

caffe编译报错“nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_86‘”

qq_41466376的博客

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简单记录，有点乱

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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

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### 编译 DCNv2 时遇到 `nvcc` 不支持 GPU 架构 `'compute_86'` 的解决方案当尝试编译带有特定 CUDA 版本的项目如 DCNv2 并遭遇 `nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_86'` 错误时，这通常意味着当前使用的 NVIDIA 编译器工具链版本不兼容所指定的目标架构。 #### 修改 Makefile 或 CMakeLists.txt 文件对于此类问题的一个常见修复措施是在项目的构建配置文件中调整目标计算能力设置。具体来说，在 `Makefile` 或者 `CMakeLists.txt` 中找到定义 CUDA 架构的地方，并将其更改为与本地环境相匹配的支持版本： ```makefile CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \ -gencode arch=compute_50,code=sm_50 \ -gencode arch=compute_60,code=sm_60 \ -gencode arch=compute_70,code=sm_70 \ -gencode arch=compute_75,code=sm_75 \ -gencode arch=compute_80,code=sm_80 \ -gencode arch=compute_86,code=sm_86 # 移除或注释掉这一行 ``` 如果使用的是较新的 CUDA 工具包，则可能需要移除或修改上述代码片段中的最后一行，因为并非所有的 CUDA 发布版都支持最新的 GPU 架构[^1]。 #### 更新 CUDA 安装路径另一个潜在的原因可能是由于系统上的 CUDA 路径配置不当引起的。确认 `.bashrc` 和其他 shell 配置文件里关于 CUDA 的环境变量指向了正确的安装位置。例如： ```shell export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64\ ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ``` 确保这些路径确实对应于已安装的 CUDA 版本，并且该版本能够识别并处理所需的目标架构[^4]。 #### 使用合适的 PyTorch 及其依赖库版本考虑到不同版本之间的兼容性差异，建议检查正在使用的 Python、PyTorch 和 CUDA 组合是否相互兼容。特别是对于深度学习框架而言，某些预编译二进制文件可能会针对特定硬件特性进行优化，因此选择适当组合非常重要[^5]。通过以上方法应该可以有效解决因 `nvcc` 不支持某一代号为 `compute_86` 的 GPU 架构而导致的编译失败问题。