CUDA incompatible with my gcc version
我在编译CUDA SDK附带的一些示例时遇到了麻烦。
我已经安装了开发人员驱动程序(版本270.41.19)和CUDA工具包，
最后是SDK(均为4.0.17版本)。
最初，它根本没有编译：
1 | error -- unsupported GNU version! gcc 4.5 and up are not supported! |
我在81：/usr/local/cuda/include/host_config.h中找到负责的行，并将其更改为：
1 2 | //#if __GNUC__ > 4 || (__GNUC__ == 4 && __GNUC_MINOR__ > 4) #if __GNUC__ > 4 || (__GNUC__ == 4 && __GNUC_MINOR__ > 6) |
从那时起，我只编译了几个示例，其结尾为：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | In file included from /usr/include/c++/4.6/x86_64-linux-gnu/bits/gthr.h:162:0, from /usr/include/c++/4.6/ext/atomicity.h:34, from /usr/include/c++/4.6/bits/ios_base.h:41, from /usr/include/c++/4.6/ios:43, from /usr/include/c++/4.6/ostream:40, from /usr/include/c++/4.6/iterator:64, from /usr/local/cuda/include/thrust/iterator/iterator_categories.h:38, from /usr/local/cuda/include/thrust/device_ptr.h:26, from /usr/local/cuda/include/thrust/device_malloc_allocator.h:27, from /usr/local/cuda/include/thrust/device_vector.h:26, from lineOfSight.cu:37: /usr/include/c++/4.6/x86_64-linux-gnu/bits/gthr-default.h:251:1: error: pasting "__gthrw_" and"/* Android's C library does not provide pthread_cancel, check for `pthread_create' instead. */" does not give a valid preprocessing token make[1]: *** [obj/x86_64/release/lineOfSight.cu.o] Error 1 |
正如一些示例可以编译一样，我认为这不是驱动程序问题，而是与不支持的gcc版本有关。 降级不是一种选择，因为此时gcc4.6将整个系统作为依赖项...
如前所述，nvcc取决于gcc 4.4。通过将软链接添加到使用nvcc安装创建的bin目录中，可以将nvcc配置为使用正确版本的gcc，而不传递任何编译器参数。
默认的cuda二进制目录(安装默认)是/ usr / local / cuda / bin，从该目录向正确的gcc版本添加软链接就足够了：
CUDA不支持gcc 4.5和4.6-无法编译代码，并且其他工具链(包括cuda-gdb)将无法正常工作。您不能使用它们，并且该限制是不可协商的。
您唯一的解决方案是安装gcc 4.4版本作为第二个编译器(大多数发行版都允许这样做)。 nvcc
编辑：
请注意，此问题和答案与CUDA 4有关。
自编写以来，NVIDIA在新的CUDA工具链版本中继续扩展了对更高版本的gcc版本的支持。
- 从CUDA 4.1版本开始，现在支持gcc 4.5。不支持gcc 4.6和4.7。
- 从CUDA 5.0版本开始，现在支持gcc 4.6。不支持gcc 4.7。
- 从CUDA 6.0版本开始，现在支持gcc 4.7。
- 从CUDA 7.0版本开始，完全支持gcc 4.8，而在Ubuntu 14.04和Fedora 21上则有4.9支持。
- 从CUDA 7.5版本开始，完全支持gcc 4.8，在Ubuntu 14.04和Fedora 21上有4.9支持。
- 从CUDA 8版本开始，Ubuntu 16.06和Fedora 23完全支持gcc 5.3。
- 从CUDA 9版本开始，在Ubuntu 16.04，Ubuntu 17.04和Fedora 25上完全支持gcc 6。
- CUDA 9.2版本增加了对gcc 7的支持
- CUDA 10.1版本增加了对gcc 8的支持
当前(从CUDA 10.1开始)在CUDA中不支持gcc 9。
请注意，NVIDIA最近在这里添加了一个非常有用的表，其中包含当前CUDA版本支持的编译器和OS矩阵。
检查您的CUDA版本支持的最大GCC版本：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | | CUDA version | max supported GCC version | |--------------|---------------------------| | 11 | 9 | | 10.1, 10.2 | 8 | | 9.2, 10.0 | 7 | | 9.0, 9.1 | 6 | | 8 | 5.3 | | 7 | 4.9 | | 5.5, 6 | 4.8 | | 4.2, 5 | 4.6 | | 4.1 | 4.5 | | 4.0 | 4.4 | |
为该GCC版本设置环境变量。例如，对于CUDA 10.2：
1 | MAX_GCC_VERSION=8 |
确保已安装该版本：
1 | sudo apt install gcc-$MAX_GCC_VERSION g++-$MAX_GCC_VERSION |
在CUDA文件夹中添加符号链接：
1 2 | sudo ln -s /usr/bin/gcc-$MAX_GCC_VERSION /usr/local/cuda/bin/gcc sudo ln -s /usr/bin/g++-$MAX_GCC_VERSION /usr/local/cuda/bin/g++ |
(如果不存在，则用
有关CUDA-GCC兼容性表的更多信息，请参见GitHub要点。
Gearoid Murphy的解决方案对我来说效果更好，因为在我的发行版(Ubuntu 11.10)上，gcc-4.4和gcc-4.6位于同一目录中，因此--compiler-bindir没有帮助。唯一需要注意的是，我还必须安装g ++-4.4并对其进行符号链接：
1 2 | sudo ln -s /usr/bin/gcc-4.4 /usr/local/cuda/bin/gcc sudo ln -s /usr/bin/g++-4.4 /usr/local/cuda/bin/g++ |
对于CUDA7.5，这些行有效：
1 2 | sudo ln -s /usr/bin/gcc-4.9 /usr/local/cuda/bin/gcc sudo ln -s /usr/bin/g++-4.9 /usr/local/cuda/bin/g++ |
查看如何使用"更新替代"来解决此问题：
... If you install gcc 4.6 you can also use the update-alternatives
command to allow for easily switching between versions. This can be
configured with:
2
3
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.7 40 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.7
sudo update-alternatives --config gcc
如果对我使用
像魅力一样工作。
在大多数发行版中，除了最新的编译器(例如gcc-4.7)之外，您还可以安装其他gcc和g ++版本。此外，大多数构建系统都知道
1 | CC=gcc-4.4 CXX=g++-4.4 cmake path/to/your/CMakeLists.txt |
对于Makefile，应该有类似的方法。我不建议您在/ usr / local中设置自定义符号链接，除非您知道自己在做什么。
这适用于fedora23。compated gcc存储库将根据您的fedora版本而稍有不同。
如果安装以下存储库：
1 | sudo yum install compat-gcc-34-c++-3.4.6-37.fc23.x86_64 compat-gcc-34-3.4.6-37.fc23.x86_64 |
现在，按照上面提到的进行软链接，假设您的cuda bin文件夹位于
1 2 | sudo ln -s /usr/bin/gcc-34 /usr/local/cuda/bin/gcc sudo ln -s /usr/bin/g++-34 /usr/local/cuda/bin/g++ |
现在，您应该可以使用
在
1 2 3 4 5 6 7 | //... #if __GNUC__ > 4 || (__GNUC__ == 4 && __GNUC_MINOR__ > 9) #error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported! #endif [> __GNUC__ > 4 || (__GNUC__ == 4 && __GNUC_MINOR__ > 9) <] //... |
根据您的条件删除或更改它们。
请注意，此方法可能不安全，可能会破坏您的构建。例如，gcc 5默认使用C ++ 11，但是从CUDA 7.5开始，nvcc并非如此。解决方法是添加
要么
CUDA的
对于像我这样在使用
经过一些头修改后，CUDA与gcc4.7或更高版本兼容：
https://www.udacity.com/wiki/cs344/troubleshoot_gcc47
配置nvcc以使用特定版本的gcc(例如，gcc-4.4)的另一种方法是编辑nvcc.profile并更改PATH以包含要首先使用的gcc的路径。
例如(在/ opt中安装了gcc-4.4.6)：
1 | PATH += /opt/gcc-4.4.6/lib/gcc/x86_64-unknown-linux-gnu/4.4.6:/opt/gcc-4.4.6/bin:$(TOP)/open64/bin:$(TOP)/share/cuda/nvvm:$(_HERE_): |
nvcc.profile的位置有所不同，但应与nvcc可执行文件本身位于同一目录中。
这有点骇人听闻，因为nvcc.profile并非按照nvcc手册用于用户配置，但这是最适合我的解决方案。
Gearoid Murphy的解决方案就像一个魅力。对我来说，我有两个cuda目录-
1 2 | /usr/local/cuda /usr/local/cuda-5.0 |
只需将软链接添加到下面提到的目录中-
1 | /usr/local/cuda |
另外，如SchighSchagh所述，g ++和gcc软链接都是必需的。
我必须安装旧版本的gcc，g ++。
1 2 | sudo apt-get install gcc-4.4 sudo apt-get install g++-4.4 |
检查gcc-4.4是否在/ usr / bin /中，并且与g ++相同
然后我可以使用上面的解决方案：
1 2 | sudo ln -s /usr/bin/gcc-4.4 /opt/cuda/bin/gcc sudo ln -s /usr/bin/g++-4.4 /opt/cuda/bin/g++ |
如果遇到此错误，请阅读日志文件：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | $ cat /var/log/cuda-installer.log [INFO]: Driver installation detected by command: apt list --installed | grep -e nvidia-driver-[0-9][0-9][0-9] -e nvidia-[0-9][0-9][0-9] [INFO]: Cleaning up window [INFO]: Complete [INFO]: Checking compiler version... [INFO]: gcc location: /usr/bin/gcc [INFO]: gcc version: gcc version 9.2.1 20191008 (Ubuntu 9.2.1-9ubuntu2) [ERROR]: unsupported compiler version: 9.2.1. Use --override to override this check. |
只需遵循日志文件中的建议即可：
1 | sudo sh cuda_<version>_linux.run --override |
任务完成 ：)
我刚刚使用
就我而言，我已经从Ubuntu版本安装了CUDA，而cmake将使用NVidia SDK Manager来检测该版本而不是新安装的版本。
我运行了
我要做的是卸载旧的CUDA(在我的情况下为9.1版)，而单独保留新版本(10.2版)。 我像这样使用purge命令：
1 2 | sudo apt-get purge libcudart9.1 nvidia-cuda-dev nvidia-cuda-doc \\ nvidia-cuda-gdb nvidia-cuda-toolkit |
请验证软件包名称是否与您要从安装中删除的版本匹配。
我必须从空白的
为了在Ubuntu 16.10上编译CUDA 8.0示例，我这样做了：
1 2 3 4 5 6 7 8 | sudo apt-get install gcc-5 g++-5 cd /path/to/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples # Find the path to the library (this should be in NVIDIA's Makefiles) LIBLOC=`find /usr/lib -name"libnvcuvid.so.*" | head -n1 | perl -pe 's[/usr/lib/(nvidia-\\d+)/.*][$1]'` # Substitute that path into the makefiles for the hard-coded, incorrect one find . -name"*.mk" | xargs perl -pi -e"s/nvidia-\\d+/$LIBLOC/g" # Make using the supported compiler HOST_COMPILER=g++-5 make |
这样的优点是，无需修改整个系统或仅对二进制文件进行符号链接(这可能会导致库链接问题。)
这解决了我的问题：
1 2 3 4 5 | sudo rm /usr/local/cuda/bin/gcc sudo rm /usr/local/cuda/bin/g++ sudo apt install gcc-4.4 g++-4.4 sudo ln -s /usr/bin/gcc-4.4 /usr/local/cuda/bin/gcc sudo ln -s /usr/bin/g++-4.4 /usr/local/cuda/bin/g++ |
对于CUDA 6.5(显然是7.0和7.5)，我创建了gcc 4.8.5 RPM软件包的版本(在Fedora Core 30下)，该版本的gcc可以与系统当前的GCC一起安装。
您可以在此处找到所有这些信息。
发生这种情况是因为您当前的CUDA版本不支持您当前的GCC版本。您需要执行以下操作：
查找受支持的GCC版本(在我的情况下为CUDA 9，为5)
- CUDA 4.1：GCC 4.5
- CUDA 5.0：GCC 4.6
- CUDA 6.0：GCC 4.7
- CUDA 7.0：GCC 4.8
- CUDA 7.5：GCC 4.8
- CUDA 8：GCC 5.3
- CUDA 9：GCC 5.5
- CUDA 9.2：GCC 7
- CUDA 10.1：GCC 8
安装支持的GCC版本
1 2 | sudo apt-get install gcc-5 sudo apt-get install g++-5 |
更改
1 2 3 4 5 | cd /usr/bin sudo rm gcc sudo rm g++ sudo ln -s /usr/bin/gcc-5 gcc sudo ln -s /usr/bin/g++-5 g++ |
更改
1 2 3 4 5 | cd /usr/local/cuda-9.0/bin sudo rm gcc sudo rm g++ sudo ln -s /usr/bin/gcc-5 gcc sudo ln -s /usr/bin/g++-5 g++ |
将
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | if torch.cuda.is_available() and CUDA_HOME is not None: extension = CUDAExtension sources += source_cuda define_macros += [("WITH_CUDA", None)] extra_compile_args["nvcc"] = [ "-DCUDA_HAS_FP16=1", "-D__CUDA_NO_HALF_OPERATORS__", "-D__CUDA_NO_HALF_CONVERSIONS__", "-D__CUDA_NO_HALF2_OPERATORS__", "-DCUDA_HOST_COMPILER=/usr/bin/gcc-5" ] |
删除旧的构建目录
1 | rm -rd build/ |
通过设置
1 | CUDAHOSTCXX=/usr/bin/gcc-5 python setup.py build develop |
注意：如果按照以下步骤操作后仍然出现
1 2 | sudo apt-get install --reinstall gcc-5 sudo apt-get install --reinstall g++-5 |
积分：https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark/issues/25#issuecomment-433382510