Tiny-cuda-nn安装记录

---

前言

因为要跑3D模型的程序需要用到tiny-cuda-nn，但是该包的安装过程出现错误，经过很多次尝试终于成功运行,在此记录。
该包的代码在GitHub上tiny-cuda-nn：https://github.com/NVlabs/tiny-cuda-nn，Gitee上有镜像源tiny-cuda-nn：https://gitee.com/xiawang0107/tiny-cuda-nn

---

一、系统配置环境

根据要求需要满足的最低系统配置如下：

An NVIDIA GPU:
	RTX3090,RTX2080Ti or higher-end GPUs
A C++14 compiler:
	Windows: Visual Studio 2019 or 2022
	Linux: GCC/G++ 8 or higher
CUDA:
	Windows: CUDA 11.5 or higher
	Linux: CUDA 10.2 or higher
CMake:
	 v3.21 or higher:

我的电脑配置如下

操作系统：Ubuntu22.04
python:3.10.14
CMake:3.22.0
C/C++编译器：gcc10.2.0
NVIDIA GPU:RTX4090D
CUDA11.8

坑：

• CMake版本不要太高，我尝试的v3.31.3、3.25.2编译过程CMakelist.txt都会报错，特别是CUDA_ARCHITECTURES is no empty的问题。最终使用CMake-3.22.0编译成功
• gcc版本不能太高

  sudo apt-get install build-essential git
  

  该命令会默认安装gcc-11.4版本，版本太高会导致编译失败，解决办法是安装低版本的gcc，我是源码编译安装的gcc,参考文章安装gcc10.2.0，但是编译过程需要大量内存，时间较长。可搜索简单的安装过程。

二、安装步骤

1.引入库

目前tiny-cuda-nn的最新版是v1.7.0：

git clone --recursive https://github.com/nvlabs/tiny-cuda-nn

不要忘记 --recursive参数，从GitHub直接下载源码文件会报缺少文件的错误。
若网络不好, gitee上有镜像源tiny-cuda-nn

2.编译安装

依次执行代码：

cd tiny-cuda-nn #进入项目目录

cmake . -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo #编译

cmake --build build --config RelWithDebInfo -j #编译

cd bindings/torch # 进入项目中的binding/torch文件目录

python setup.py install # 安装编译后的包

---

如果import没有报错代表安装成功

python
>>import tinycudann
>>

or

python -c "import tinycudann"

三、总结

分享下我编译好的安装包直接进入tiny-cuda-nn/bindings/torch/执行python setup.py install 即可

tiny-cuda-nn: https://pan.baidu.com/s/17qP-PlkNQcUC85NLSfj2xw提取码：4567