CUDA가 내 gcc 버전과 호환되지 않습니다.

CUDA SDK와 함께 제공되는 일부 예제를 컴파일하는 데 문제가 있습니다. 개발자 드라이버 (버전 270.41.19)와 CUDA 툴킷을 설치 한 다음 마지막으로 SDK (모두 4.0.17 버전)를 설치했습니다.

처음에는 전혀 컴파일되지 않았습니다.

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

81 : /usr/local/cuda/include/host_config.h에서 담당하는 줄을 발견하고 다음과 같이 변경했습니다.

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

그 시점부터 컴파일 할 예제 중 몇 개만 얻었으며 다음과 같이 중지됩니다.

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

일부 예제가 컴파일되면 이것이 드라이버 문제가 아니라 지원되지 않는 gcc 버전과 관련이 있다고 생각합니다. gcc4.6은이 시점에서 전체 시스템을 종속성으로 사용하므로 다운 그레이드는 옵션이 아닙니다.

이미 지적했듯이 nvcc는 gcc 4.4에 의존합니다. nvcc 설치로 생성 된 bin 디렉토리에 소프트 링크를 추가하여 컴파일러 매개 변수를 전달하지 않고도 올바른 버전의 gcc를 사용하도록 nvcc를 구성 할 수 있습니다.

기본 cuda 바이너리 디렉토리 (설치 기본값)는 / usr / local / cuda / bin이며,이 디렉토리에서 올바른 gcc 버전에 대한 소프트 링크를 추가하는 것으로 충분합니다.

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

gcc 4.5 및 4.6은 CUDA에서 지원되지 않습니다. 코드가 컴파일되지 않고 cuda-gdb를 포함한 나머지 도구 모음이 제대로 작동하지 않습니다. 사용할 수 없으며 제한 사항은 협상 할 수 없습니다.

유일한 해결책은 gcc 4.4 버전을 두 번째 컴파일러 로 설치하는 것입니다 (대부분의 배포판에서는이를 허용합니다). --compiler-bindir대체 컴파일러를 가리키는 데 사용할 수있는 nvcc에 대한 옵션 이 있습니다. 로컬 디렉토리를 만든 다음 지원되는 gcc 버전 실행 파일에 대한 심볼릭 링크를 만듭니다. --compiler-bindir옵션을 통해 해당 로컬 디렉토리를 nvcc로 전달 하면 나머지 시스템에 영향을주지 않고 CUDA 코드를 컴파일 할 수 있습니다.

수정 :

이 질문과 답변은 CUDA 4와 관련이 있습니다.

작성된 이후 NVIDIA는 최신 CUDA 툴체인 릴리스에서 최신 gcc 버전에 대한 지원을 계속 확장했습니다.

• CUDA 4.1 릴리스부터 gcc 4.5가 지원됩니다. gcc 4.6 및 4.7은 지원되지 않습니다.
  
• CUDA 5.0 릴리스부터 gcc 4.6이 지원됩니다. gcc 4.7은 지원되지 않습니다.
  
• CUDA 6.0 릴리스부터 gcc 4.7이 지원됩니다.
• CUDA 7.0 릴리스부터 gcc 4.8은 Ubuntu 14.04 및 Fedora 21에서 4.9 지원과 함께 완전히 지원됩니다.
• CUDA 7.5 릴리스부터 gcc 4.8이 완전히 지원되며 Ubuntu 14.04 및 Fedora 21에서 4.9를 지원합니다.
• CUDA 8 릴리스부터 gcc 5.3은 Ubuntu 16.06 및 Fedora 23에서 완전히 지원됩니다.
• CUDA 9 릴리스부터 gcc 6은 Ubuntu 16.04, Ubuntu 17.04 및 Fedora 25에서 완벽하게 지원됩니다.
• CUDA 9.2 릴리스는 gcc 7에 대한 지원을 추가합니다.
• CUDA 10.1 릴리스는 gcc 8에 대한 지원을 추가합니다.

현재 (CUDA 10.1 기준) CUDA에는 gcc 9 지원이 없습니다.

NVIDIA는 최근 CUDA 릴리스에 대해 지원되는 컴파일러 및 OS 매트릭스가 포함 된 매우 유용한 표를 여기 에 추가했습니다 .

1. CUDA 버전에 대해 지원되는 최대 GCC 버전을 확인하십시오.

    | 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. 해당 GCC 버전에 대한 환경 변수를 설정합니다. 예를 들어 CUDA 10.2의 경우 :

    MAX_GCC_VERSION=8

3. 해당 버전이 설치되어 있는지 확인하십시오.

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

4. CUDA 폴더 내에 심볼릭 링크 추가 :

    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++
   

   (또는 /usr/local/cudaCUDA 설치 경로가없는 경우 대체 )

CUDA-GCC 호환성 표에 대한 자세한 내용은이 GitHub 요점을 참조하세요 .

Gearoid Murphy의 솔루션은 내 배포판 (Ubuntu 11.10)에서 gcc-4.4 및 gcc-4.6이 동일한 디렉토리에 있으므로 --compiler-bindir은 도움이되지 않기 때문에 더 잘 작동합니다. 유일한주의 사항은 g ++-4.4를 설치하고 심볼릭 링크도해야한다는 것입니다.

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++

CUDA7.5의 경우 다음 라인이 작동합니다.

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++

이 문제를 해결 하려면 "update-alternatives"를 사용하는 방법을 확인하십시오 .

... gcc 4.6을 설치하면 update-alternatives 명령을 사용하여 버전간에 쉽게 전환 할 수 있습니다. 다음과 같이 구성 할 수 있습니다.

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

cmake나를 위해 사용 하는 경우 파일 편집 및 링크의 해킹이 작동하지 않았으므로 gcc / g ++ 버전을 지정하는 플래그를 사용하여 컴파일했습니다.
cmake -DCMAKE_C_COMPILER=gcc-6 -DCMAKE_CXX_COMPILER=g++-6 ..

매력처럼 작동했습니다.

대부분의 배포판에서 gcc-4.7과 같은 최신 컴파일러 옆에 다른 gcc 및 g ++ 버전을 설치할 수 있습니다. 또한 대부분의 빌드 시스템은 다른 C 및 C ++ 컴파일러를 각각 지정할 수 있는 CC및 CXX환경 변수를 인식합니다 . 그래서 다음과 같은 것을 제안합니다.

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

Makefile의 경우 비슷한 방법이 있어야합니다. 수행중인 작업을 알지 못하는 경우 / usr / local 내에 사용자 정의 심볼릭 링크를 설정하지 않는 것이 좋습니다.

이것은 fedora 23에서 작동합니다. compat gcc 리포지토리는 fedora 버전에 따라 약간 다릅니다.

다음 저장소를 설치하는 경우 :

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

이제 cuda bin 폴더가 있다고 가정하고 위에서 언급 한대로 소프트 링크를 만듭니다. /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++

이제 nvccgcc 버전 오류없이 컴파일 할 수 있습니다 .

Gearoid Murphy의 솔루션은 매력처럼 작동합니다. 나에게는 cuda에 대한 두 개의 디렉토리가 있습니다.

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

소프트 링크는 아래에 언급 된 디렉토리에만 추가해야합니다.

/usr/local/cuda 

또한 SchighSchagh에서 언급 한대로 g ++ 및 gcc 소프트 링크가 모두 필요했습니다.

특정 버전의 gcc (예 : gcc-4.4)를 사용하도록 nvcc를 구성하는 또 다른 방법은 nvcc.profile 을 편집 하고 PATH 를 변경 하여 먼저 사용하려는 gcc에 대한 경로를 포함하는 것입니다.

예 : (/ opt에 설치된 gcc-4.4.6) :

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 의 위치는 다양하지만 nvcc 실행 파일 자체 와 동일한 디렉토리에 있어야 합니다.

nvcc.profile 은 nvcc 매뉴얼에 따라 사용자 구성을위한 것이 아니기 때문에 이것은 약간의 해킹입니다 . 그러나 그것은 저에게 가장 잘 작동하는 솔루션이었습니다.

CUDA는 gcc4.7 및 아마도 더 높은 버전과 호환되는 일부 헤더 수정 후입니다 : https://www.udacity.com/wiki/cs344/troubleshoot_gcc47

사용하는 동안 혼란을 얻을 나 같은 사람들 cmake의 FindCUDA.cmake스크립트에서 물건의 일부를 우선합니다 nvcc.profile. http://public.kitware.com/Bug/view.php?id=13674에 따라 nvcc설정 하여 호스트 컴파일러를 지정할 수 있습니다 .CUDA_HOST_COMPILER

이전 버전의 gcc, g ++를 설치해야했습니다.

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

gcc-4.4가 / usr / bin /에 있고 g ++에 대해 동일한 지 확인한 다음 위의 솔루션을 사용할 수 있습니다.

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

에서 $CUDA_HOME/include/host_config.h다음과 같은 줄을 찾습니다 (CUDA 버전에 따라 약간 다를 수 있음).

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

조건에 맞게 제거하거나 변경하십시오.

이 방법은 잠재적으로 안전하지 않으며 빌드가 손상 될 수 있습니다. 예를 들어 gcc 5는 C ++ 11을 기본으로 사용하지만 CUDA 7.5부터는 nvcc의 경우가 아닙니다. 해결 방법은 다음을 추가하는 것입니다.

--Xcompiler="--std=c++98" CUDA <= 6.5의 경우

또는

--std=c++11 CUDA> = 7.0.

이 오류가 발생하면 로그 파일을 읽으십시오.

$ 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.

로그 파일의 제안을 따르십시오.

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

완료 :)

방금 --override옵션을 사용하여 Kubuntu 19.10에 gcc 9.2와 함께 CUDA 10.2를 설치했습니다 .

Ubuntu 16.10에서 CUDA 8.0 예제를 컴파일하기 위해 다음을 수행했습니다.

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

이것은 전체 시스템을 수정하지 않거나 바이너리에만 심볼릭 링크를 만드는 장점이 있습니다 (라이브러리 연결 문제를 일으킬 수 있음).

이것은 내 문제를 해결했습니다.

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++

CUDA 6.5 (그리고 분명히 7.0 및 7.5)의 경우, 해당 버전의 gcc를 시스템의 현재 GCC와 함께 설치할 수 있도록하는 gcc 4.8.5 RPM 패키지 (Fedora Core 30 아래) 버전을 만들었습니다.

여기에서 모든 정보를 찾을 수 있습니다 .

제 경우에는 Ubuntu 버전에서 CUDA를 이미 설치했으며 cmake는 NVidia SDK Manager를 사용하여 새로 설치된 버전 대신 CUDA를 감지합니다.

나는 달렸고 dpkg -l | grep cuda두 버전을 모두 볼 수 있었다.

내가해야 할 일은 이전 CUDA (제 경우에는 버전 9.1)를 제거하고 새 버전은 그대로 둡니다 (버전 10.2). 다음과 같이 제거 명령을 사용했습니다.

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

패키지 이름이 설치에서 제거하려는 버전과 일치하는지 확인하십시오.

모든 및 라이브러리를 SDK 버전 으로 리디렉션하려면 cmake빈 BUILD디렉터리 에서 다시 실행해야했습니다 #include(이전 경로는 기존 빌드 환경에서 구워 졌기 때문).

이는 현재 CUDA 버전이 현재 GCC 버전을 지원하지 않기 때문에 발생합니다. 다음을 수행해야합니다.

1. 지원되는 GCC 버전 찾기 (제 경우에는 CUDA 9의 경우 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

2. 지원되는 GCC 버전 설치

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

3. /usr/bin디렉토리 에서 GCC에 대한 소프트 링크 변경

   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. /usr/local/cuda-9.0/bin디렉토리 에서 GCC에 대한 소프트 링크 변경

   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. 추가 -DCUDA_HOST_COMPILER=/usr/bin/gcc-5사용자에게 setup.py편집에 사용되는 파일,

   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. 이전 빌드 디렉토리 제거

   rm -rd build/

7. 설정하여 다시 컴파일 CUDAHOSTCXX=/usr/bin/gcc-5

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

참고 : gcc: error trying to exec 'cc1plus': execvp: no such file or directory이 단계를 수행 한 후에도 오류가 계속 발생 하면 다음과 같이 GCC를 다시 설치 한 다음 다시 컴파일하십시오.

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

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