CUDA несовместим с моей версией gcc

У меня проблемы с компиляцией некоторых примеров, поставляемых с CUDA SDK. Я установил драйвер разработчика (версия 270.41.19) и инструментарий CUDA, а затем, наконец, SDK (обе версии 4.0.17).

Изначально он вообще не компилировался, давая:

error -- unsupported GNU version! gcc 4.5 and up are not supported!

Я нашел ответственную строку в 81: /usr/local/cuda/include/host_config.h и изменил ее на:

//#if __GNUC__ > 4 || (__GNUC__ == 4 && __GNUC_MINOR__ > 4)
#if __GNUC__ > 4 || (__GNUC__ == 4 && __GNUC_MINOR__ > 6)

с этого момента я получил только несколько примеров для компиляции, он останавливается на:

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

Поскольку некоторые примеры компилируются, я считаю, что это не проблема драйвера, а скорее должно иметь какое-то отношение к неподдерживаемой версии gcc. Понижение версии не является вариантом, поскольку на данный момент gcc4.6 имеет целую систему в качестве зависимости ...

Как уже отмечалось, nvcc зависит от gcc 4.4. Можно настроить nvcc для использования правильной версии gcc без передачи каких-либо параметров компилятора, добавив программные ссылки в каталог bin, созданный при установке nvcc.

Бинарный каталог cuda по умолчанию (установка по умолчанию) - / usr / local / cuda / bin, достаточно добавить программную ссылку на правильную версию gcc из этого каталога:

sudo ln -s /usr/bin/gcc-4.4 /usr/local/cuda/bin/gcc

gcc 4.5 и 4.6 не поддерживаются CUDA - код не компилируется, и остальная часть цепочки инструментов, включая cuda-gdb, не будет работать должным образом. Вы не можете их использовать, и ограничение не подлежит обсуждению.

Единственное решение - установить версию gcc 4.4 в качестве второго компилятора (в большинстве дистрибутивов это допускается). Существует опция nvcc, --compiler-bindirкоторая может использоваться для указания альтернативного компилятора. Создайте локальный каталог, а затем сделайте символические ссылки на исполняемые файлы поддерживаемой версии gcc. Передайте этот локальный каталог в nvcc с помощью --compiler-bindirопции, и вы сможете скомпилировать код CUDA, не затрагивая остальную часть вашей системы.

ИЗМЕНИТЬ :

Обратите внимание, что этот вопрос и ответ относятся к CUDA 4.

С момента его написания NVIDIA продолжала расширять поддержку более поздних версий gcc в новой версии инструментальной цепочки CUDA.

• Начиная с выпуска CUDA 4.1, теперь поддерживается gcc 4.5. gcc 4.6 и 4.7 не поддерживаются.
  
• Начиная с версии CUDA 5.0, теперь поддерживается gcc 4.6. gcc 4.7 не поддерживается.
  
• Начиная с выпуска CUDA 6.0, теперь поддерживается gcc 4.7.
• Начиная с выпуска CUDA 7.0, gcc 4.8 полностью поддерживается, с поддержкой 4.9 в Ubuntu 14.04 и Fedora 21.
• Начиная с выпуска CUDA 7.5, gcc 4.8 полностью поддерживается, с поддержкой 4.9 в Ubuntu 14.04 и Fedora 21.
• Начиная с выпуска CUDA 8, gcc 5.3 полностью поддерживается в Ubuntu 16.06 и Fedora 23.
• Начиная с выпуска CUDA 9, gcc 6 полностью поддерживается в Ubuntu 16.04, Ubuntu 17.04 и Fedora 25.
• В выпуске CUDA 9.2 добавлена ​​поддержка gcc 7.
• В выпуске CUDA 10.1 добавлена ​​поддержка gcc 8.

В настоящее время (начиная с CUDA 10.1) в CUDA нет поддержки gcc 9.

Обратите внимание, что NVIDIA недавно добавила сюда очень полезную таблицу, которая содержит поддерживаемый компилятор и матрицу ОС для текущей версии CUDA.

1. Проверьте максимальную поддерживаемую версию GCC для вашей версии CUDA:

    | 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            |

2. Установите переменную env для этой версии GCC. Например, для CUDA 10.2:

    MAX_GCC_VERSION=8

3. Убедитесь, что у вас установлена ​​эта версия:

    sudo apt install gcc-$MAX_GCC_VERSION g++-$MAX_GCC_VERSION

4. Добавьте символические ссылки в папки CUDA:

    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++

   (или замените /usr/local/cudaна свой путь установки CUDA, если его там нет)

См. Эту суть GitHub для получения дополнительной информации о таблице совместимости CUDA-GCC .

Решение Gearoid Murphy работает лучше для меня, поскольку в моем дистрибутиве (Ubuntu 11.10) gcc-4.4 и gcc-4.6 находятся в одном каталоге, поэтому --compiler-bindir не поможет. Единственное предостережение в том, что мне также пришлось установить g ++ - 4.4 и создать символическую ссылку:

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++

Для CUDA7.5 эти строки работают:

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++

Узнайте, как использовать «альтернативы обновления», чтобы обойти эту проблему:

... Если вы устанавливаете gcc 4.6, вы также можете использовать команду update-alternatives, чтобы упростить переключение между версиями. Это можно настроить с помощью:

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.6 60 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.6 
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

Если использовать cmakeдля меня, то ни один из приемов редактирования файлов и связывания не сработал, поэтому я скомпилировал с использованием флагов, которые указывают версию gcc / g ++.
cmake -DCMAKE_C_COMPILER=gcc-6 -DCMAKE_CXX_COMPILER=g++-6 ..

Работал как шарм.

В большинстве дистрибутивов у вас есть возможность установить другую версию gcc и g ++ помимо самого последнего компилятора, такого как gcc-4.7. Кроме того, большинство систем сборки знают о переменных окружения CCи CXX, которые позволяют указать вам другие компиляторы C и C ++ соответственно. ТАК я предлагаю что-то вроде:

CC=gcc-4.4 CXX=g++-4.4 cmake path/to/your/CMakeLists.txt

Для Makefile должен быть аналогичный способ. Я не рекомендую устанавливать собственные символические ссылки в / usr / local, если вы не знаете, что делаете.

Это работает для Fedora 23. Совместимые репозитории gcc будут немного отличаться в зависимости от вашей версии Fedora.

Если вы установите следующие репозитории:

sudo yum install compat-gcc-34-c++-3.4.6-37.fc23.x86_64 compat-gcc-34-3.4.6-37.fc23.x86_64 

Теперь сделайте мягкие ссылки, как указано выше, предполагая, что ваша папка cuda bin находится в /usr/local/cuda/

sudo ln -s /usr/bin/gcc-34 /usr/local/cuda/bin/gcc
sudo ln -s /usr/bin/g++-34 /usr/local/cuda/bin/g++

Теперь вы можете скомпилировать nvccбез ошибки версии gcc.

Решение Героида Мерфи работает как шарм. Для меня у меня было два каталога cuda -

/usr/local/cuda 
/usr/local/cuda-5.0

Программные ссылки нужно было добавить только в каталог, указанный ниже -

/usr/local/cuda 

Кроме того, как упоминал SchighSchagh, требовались программные ссылки как g ++, так и gcc.

Другой способ настроить nvcc для использования определенной версии gcc (например, gcc-4.4) - отредактировать nvcc.profile и изменить PATH, чтобы включить путь к gcc, который вы хотите использовать первым.

Например (gcc-4.4.6 установлен в / opt):

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_):

Расположение nvcc.profile может быть разным , но он должен находиться в том же каталоге, что и сам исполняемый файл nvcc .

Это немного похоже на взлом, поскольку nvcc.profile не предназначен для пользовательской конфигурации в соответствии с руководством nvcc, но это было решение, которое лучше всего сработало для меня.

CUDA после некоторых модификаций заголовка совместим с gcc4.7 и, возможно, более поздней версией: https://www.udacity.com/wiki/cs344/troubleshoot_gcc47

Для людей вроде меня, которые путаются при использовании cmake, FindCUDA.cmakeсценарий отменяет некоторые вещи из nvcc.profile. Вы можете указать nvccкомпилятор хоста, установив его CUDA_HOST_COMPILERсогласно http://public.kitware.com/Bug/view.php?id=13674 .

Мне пришлось установить более старые версии gcc, g ++.

    sudo apt-get install gcc-4.4
    sudo apt-get install g++-4.4

Убедитесь, что gcc-4.4 находится в / usr / bin /, и то же самое для g ++. Тогда я мог бы использовать решение выше:

    sudo ln -s /usr/bin/gcc-4.4 /opt/cuda/bin/gcc
    sudo ln -s /usr/bin/g++-4.4 /opt/cuda/bin/g++

В $CUDA_HOME/include/host_config.hнайдите такие строки (могут немного отличаться в зависимости от версии CUDA):

//...
#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) <]
//...

Удалите или измените их в соответствии с вашим состоянием.

Обратите внимание, что этот метод потенциально небезопасен и может нарушить вашу сборку. Например, gcc 5 использует C ++ 11 по умолчанию, однако это не относится к nvcc начиная с CUDA 7.5. Обходной путь - добавить

--Xcompiler="--std=c++98" для CUDA <= 6.5

или

--std=c++11 для CUDA> = 7.0.

Если вы столкнулись с этой ошибкой, прочтите файл журнала:

$ 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.

Просто следуйте предложению в файле журнала:

sudo sh cuda_<version>_linux.run --override

Работа выполнена :)

Я только что установил CUDA 10.2 с gcc 9.2 на Kubuntu 19.10, используя --overrideопцию.

Чтобы скомпилировать примеры CUDA 8.0 на Ubuntu 16.10, я сделал:

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

Это имеет то преимущество, что не модифицирует всю систему или не создает символические ссылки только на двоичные файлы (что может вызвать проблемы с компоновкой библиотеки).

Это решило мою проблему:

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++

Для CUDA 6.5 (и, по всей видимости, 7.0 и 7.5) я создал версию RPM-пакета gcc 4.8.5 (в Fedora Core 30), которая позволяет установить эту версию gcc вместе с текущим GCC вашей системы.

Вы можете найти всю эту информацию здесь .

В моем случае у меня был уже установлен CUDA из версии Ubuntu, и cmake обнаружил бы его вместо недавно установленной версии с помощью NVidia SDK Manager.

Я побежал dpkg -l | grep cuda и увидел обе версии.

Что мне нужно было сделать, так это удалить старую версию CUDA (версия 9.1 в моем случае) и оставить новую версию в покое (версия 10.2). Я использовал команду очистки так:

sudo apt-get purge libcudart9.1 nvidia-cuda-dev nvidia-cuda-doc \
                                nvidia-cuda-gdb nvidia-cuda-toolkit

Убедитесь, что имена пакетов соответствуют версии, которую вы хотите удалить из установки.

Мне пришлось перезапустить cmakeиз пустого BUILDкаталога, чтобы перенаправить все #includeбиблиотеки и в версию SDK (поскольку старые пути были запечены в существующей среде сборки).

Это происходит потому, что ваша текущая версия CUDA не поддерживает вашу текущую версию GCC. Вам необходимо сделать следующее:

1. Найдите поддерживаемую версию GCC (в моем случае 5 для CUDA 9)

   • 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

2. Установите поддерживаемую версию GCC

   sudo apt-get install gcc-5
   sudo apt-get install g++-5

3. Измените программные ссылки для GCC в /usr/binкаталоге

   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++

4. Измените программные ссылки для GCC в /usr/local/cuda-9.0/binкаталоге

   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++

5. Добавить -DCUDA_HOST_COMPILER=/usr/bin/gcc-5в свой setup.pyфайл, используемый для компиляции

   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"
       ]

6. Удалите старый каталог сборки

   rm -rd build/

7. Снова скомпилируйте, установив CUDAHOSTCXX=/usr/bin/gcc-5

   CUDAHOSTCXX=/usr/bin/gcc-5 python setup.py build develop

Примечание. Если gcc: error trying to exec 'cc1plus': execvp: no such file or directoryпосле выполнения этих действий вы все еще получаете сообщение об ошибке, попробуйте переустановить GCC следующим образом, а затем снова скомпилировать:

sudo apt-get install --reinstall gcc-5
sudo apt-get install --reinstall g++-5

Кредиты: https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark/issues/25#issuecomment-433382510