CUDA incompatible con mi versión gcc


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Tengo problemas para compilar algunos de los ejemplos enviados con CUDA SDK. He instalado el controlador de desarrolladores (versión 270.41.19) y el kit de herramientas CUDA, luego finalmente el SDK (ambas versiones 4.0.17).

Inicialmente no se compiló en absoluto dando:

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

Encontré la línea responsable en 81: /usr/local/cuda/include/host_config.hy la cambié a:

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

a partir de ese momento obtuve solo algunos de los ejemplos para compilar, se detiene con:

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

A medida que se compilan algunos de los ejemplos, creo que esto no es un problema de controlador, sino que debe tener algo que ver con una versión de gcc no compatible. La degradación no es una opción ya que gcc4.6 tiene un sistema completo como dependencia en este momento ...


4
Para futuros lectores: asegúrese de estar usando la última versión de CUDA (a menos que sea absolutamente necesario que use una anterior). NVIDIA aumenta la versión máxima del compilador compatible con casi todas las versiones.
einpoklum

Esto puede ser útil para aquellos con CUDA 10 y obtener el error de una versión de la cadena del compilador gnu demasiado alta: stackoverflow.com/questions/53344283/…
Douglas Daseeco

Respuestas:


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Como ya se señaló, nvcc depende de gcc 4.4. Es posible configurar nvcc para usar la versión correcta de gcc sin pasar ningún parámetro del compilador agregando enlaces de software al directorio bin creado con la instalación de nvcc.

El directorio binario de cuda predeterminado (el predeterminado de instalación) es / usr / local / cuda / bin, agregar un enlace suave a la versión correcta de gcc desde este directorio es suficiente:

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


2
El comando "actualizar-alternativas" también puede ayudar, especialmente al instalar CUDA 5.0
phoad

4
También tuve que agregar un enlace simbólico a la versión correcta de g ++.
Auron

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También tuve que vincularme a g ++. De lo contrario, simples nvccinvocaciones de trabajo, pero dicen, aplicar makea las muestras de CUDA, pronto trae en las invocaciones a partir de: nvcc -ccbin g++. Para mí usé sudo ln -s /usr/bin/gcc-4.9 /usr/local/cuda/bin/gccy sudo ln -s /usr/bin/g++-4.9 /usr/local/cuda/bin/g++.
user2023370

8
Si compila con cmake .. && make, puede intentarlo cmake -D CUDA_NVCC_FLAGS="-ccbin gcc-4.4" .. && make . Si usa simple Makefile, puede intentarlo make CXX=g++-4.4 CC=gcc-4.4 .
patryk.beza

1
cuando intento este comando, dice "El archivo existe" y no realiza el enlace. Alguna ayuda ?
Sentient07

59

gcc 4.5 y 4.6 no son compatibles con CUDA: el código no se compilará y el resto de la cadena de herramientas, incluido cuda-gdb, no funcionará correctamente. No puede usarlos y la restricción no es negociable.

Su única solución es instalar una versión de gcc 4.4 como segundo compilador (la mayoría de las distribuciones lo permitirán). Existe una opción para nvcc --compiler-bindirque se puede usar para apuntar a un compilador alternativo. Cree un directorio local y luego haga enlaces simbólicos a los ejecutables de la versión gcc admitidos. Pase ese directorio local a nvcc a través de la --compiler-bindiropción, y debería poder compilar el código CUDA sin afectar al resto de su sistema.


EDITAR :

Tenga en cuenta que esta pregunta y respuesta pertenecen a CUDA 4.

Desde que se escribió, NVIDIA ha seguido ampliando el soporte para versiones posteriores de gcc en la versión más reciente de la cadena de herramientas CUDA.

  • A partir de la versión CUDA 4.1, ahora se admite gcc 4.5. gcc 4.6 y 4.7 no son compatibles.
  • A partir de la versión CUDA 5.0, gcc 4.6 ahora es compatible. gcc 4.7 no es compatible.
  • A partir de la versión CUDA 6.0, gcc 4.7 ahora es compatible.
  • A partir de la versión CUDA 7.0, gcc 4.8 es totalmente compatible, con soporte 4.9 en Ubuntu 14.04 y Fedora 21.
  • A partir de la versión CUDA 7.5, gcc 4.8 es totalmente compatible, con 4.9 en Ubuntu 14.04 y Fedora 21.
  • A partir de la versión CUDA 8, gcc 5.3 es totalmente compatible con Ubuntu 16.06 y Fedora 23.
  • A partir de la versión CUDA 9, gcc 6 es totalmente compatible con Ubuntu 16.04, Ubuntu 17.04 y Fedora 25.
  • La versión CUDA 9.2 agrega soporte para gcc 7
  • La versión CUDA 10.1 agrega soporte para gcc 8

Actualmente (a partir de CUDA 10.1) no hay soporte para gcc 9 en CUDA.

Tenga en cuenta que NVIDIA ha agregado recientemente una tabla muy útil aquí que contiene el compilador compatible y la matriz del sistema operativo para la versión actual de CUDA.


¿Alguna idea de lo que se utiliza para CUDA 7.5?
GuySoft

2
Utilizo CUDA 7.5 con gcc 4.9.3SLES 11 SP3 sin ningún problema.
Peter VARGA

3
¿Qué? ¿Cómo se supone que un código no se compila con versiones superiores (a excepción de las limitaciones codificadas por supuesto) ? Lo único en lo que puedo pensar es que, dado que algunas versiones, C11 / C ++ 11, están habilitadas de forma predeterminada, pero si eso está causando un problema con un código antiguo, podría solucionarse fácilmente con un interruptor de línea de comando.
Hi-Angel

2
Seconding @ Hi-Angel. #talonmies ¿qué significa "la restricción no es negociable"? Las versiones más nuevas de gcc y gdb admiten encabezados binarios más antiguos para archivos de objetos, como "siempre" (más o menos) lo han hecho, no hay razón para que las versiones más nuevas de gcc no funcionen. Dejando de lado las soluciones de enlace simbólico, cualquier otro problema probablemente sea la configuración del indicador de la versión del preprocesador de CA, y si la prueba de la versión gcc está "codificada" en algún encabezado cuda como parte de una definición o macro, es bastante fácil de solucionar. La excepción podría ser el propio compilador cuda gpu.
Beracah

1
Esta no es una pregunta de compatibilidad binaria. La cadena de herramientas CUDA requiere que nvcc y el analizador de interfaz de GPU puedan interceptar y sobrecargar varios compiladores y encabezados internos libc / libc ++ para compilar código de dispositivo y host e integrarlos juntos. El analizador CUDA necesita poder analizar correctamente los encabezados internos de gcc, entre otras cosas. Las versiones de gcc no probadas pueden fallar y fallan, independientemente de las protecciones del preprocesador integradas en los encabezados de NVIDIA. Puede creerme (como alguien que ha estado pirateando la cadena de herramientas de CUDA durante casi 10 años) o no. En este punto realmente no lo hago
talonmies

57
  1. Compruebe la versión máxima de GCC admitida para su versión de 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. Establezca una var env para esa versión de GCC. Por ejemplo, para CUDA 10.2:

     MAX_GCC_VERSION=8
  3. Asegúrese de tener instalada esa versión:

     sudo apt install gcc-$MAX_GCC_VERSION g++-$MAX_GCC_VERSION
  4. Agregue enlaces simbólicos dentro de las carpetas 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++

    (o sustitúyalo /usr/local/cudapor la ruta de instalación de CUDA, si no está allí)

Consulte esta esencia de GitHub para obtener más información sobre la tabla de compatibilidad CUDA-GCC .


3
Salvé mi vida jajaja configuración pesadilla !!!! gracias. Apliqué esto a cuda 10 con enlaces de sistema gcc y g ++ 7. Para cualquiera que se encuentre con esto.
thekevshow

¿Debo crear las /usr/bin/gccy /usr/bin/g++o /usr/local/cuda/bin/gcccarpetas a mí mismo?
Josh Desmond

@JoshDesmond, el enlace simbólico para los archivos que mencionó se crea en el paso 4.
bryant1410

@ bryant1410 Cuando ejecuté los comandos en el paso cuatro, recuerdo haber recibido un error del tipo "Error: el directorio / usr / local / cuda / bin / gcc no existe, abortando" o algo similar. Me estoy dando cuenta ahora, (después de leer los detalles de la pregunta), que su respuesta asume un paso 0 mencionado por OP: "He instalado el kit de herramientas CUDA, luego finalmente el SDK". Estaba intentando hacer la instalación con el cuda_10.2.89_440.33.01_linux.runasistente de NVIDIA , que simplemente falló en tiempo de ejecución con una queja sobre la compatibilidad con gcc. Terminé decidiendo desinstalar gcc 9: P
Josh Desmond

1
Si instaló NVCC con [ana | mini] conda (paquete conda-forge cudatoolkit-dev), entonces necesita vincular dentro de su env like ln -s /usr/bin/gcc-8 /home/user/miniconda3/envs/your_env/bin/gccyln -s /usr/bin/g++-8 /home/user/miniconda3/envs/your_env/bin/g++
Diego Ferri

25

La solución de Gearoid Murphy funciona mejor para mí ya que en mi distribución (Ubuntu 11.10), gcc-4.4 y gcc-4.6 están en el mismo directorio, por lo que --compiler-bindir no es de ayuda. La única advertencia es que también tuve que instalar g ++ - 4.4 y vincularlo también:

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++

11

Para CUDA7.5 estas líneas funcionan:

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++

9

Vea cómo utilizar "alternativas de actualización" para solucionar este problema:

... Si instala gcc 4.6, también puede usar el comando update-alternativas para permitir cambiar fácilmente entre versiones. Esto se puede configurar con:

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

6

Si no usé cmakepara mí ninguno de los trucos para editar los archivos y vincular funcionó, entonces compilé usando las banderas que especifican la versión gcc / g ++.
cmake -DCMAKE_C_COMPILER=gcc-6 -DCMAKE_CXX_COMPILER=g++-6 ..

Funcionó a la perfección.


jaja, iba a tratar de vincular tu respuesta de la otra pregunta aquí porque pensé que debía incluirse en este hilo. ¡Buen trabajo de nuevo! Gracias
MikeDoho

Uno debería abstenerse de publicar respuestas duplicadas en SO, pero no tenía opción. :)
Markroxor

5

En la mayoría de las distribuciones, tiene la posibilidad de instalar otra versión de gcc y g ++ junto al compilador más reciente como gcc-4.7. Además, la mayoría de los sistemas de compilación son conscientes de las variables de entorno CCy CXX, que le permiten especificar otros compiladores de C y C ++ respectivamente. Entonces sugiero algo como:

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

Para Makefiles debería haber una forma similar. No recomiendo establecer enlaces simbólicos personalizados dentro de / usr / local a menos que sepa lo que está haciendo.


3

Esto funciona para fedora 23. Los repositorios de compat gcc serán ligeramente diferentes según su versión de fedora.

Si instala los siguientes repositorios:

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

Ahora haga los enlaces suaves como se mencionó anteriormente, asumiendo que su carpeta cuda bin está en /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++

Ahora debería poder compilar nvccsin el error de versión gcc.


2

La solución de Gearoid Murphy funciona de maravilla. Para mí tenía dos directorios para cuda -

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

Los enlaces suaves tenían que agregarse solo al directorio mencionado a continuación:

/usr/local/cuda 

Además, se requerían enlaces blandos g ++ y gcc como lo menciona SchighSchagh.


2

Otra forma de configurar nvcc para usar una versión específica de gcc (gcc-4.4, por ejemplo) es editar nvcc.profile y alterar PATH para incluir la ruta al gcc que desea usar primero.

Por ejemplo (gcc-4.4.6 instalado en / 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_):

La ubicación de nvcc.profile varía, pero debería estar en el mismo directorio que el propio ejecutable nvcc .

Esto es un truco, ya que nvcc.profile no está diseñado para la configuración del usuario según el manual de nvcc, pero fue la solución que mejor funcionó para mí.


Sugiero hacer esto, pero señalando la ruta a un directorio con g ++ enlazado simbólicamente a la versión correcta de gcc (especialmente útil si su distribución proporciona una versión de gcc compatible). Por ejemplo:mkdir /usr/local/bin/cuda-hack && ln -s /usr/bin/g++-5 /usr/local/bin/cuda-hack
Sami Liedes


2

Para las personas como yo que se confunden mientras usan cmake, el FindCUDA.cmakescript anula algunas de las cosas de nvcc.profile. Puede especificar el nvcccompilador de host configurando CUDA_HOST_COMPILERsegún http://public.kitware.com/Bug/view.php?id=13674 .


cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/InstallPos_GPU/ -DCMAKE_C_COMPILER="/gcc-8.3.0/bin/gcc" -DCMAKE_CXX_COMPILER="/gcc-8.3.0/bin/g++" -DGMX_GPU=ON -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/cuda-7.5/ -D NVCCFLAGS=" -ccbin /cuda-7.5/bin/" -DCUDA_HOST_COMPILER=/cuda-7.5/bin/gccHe instalado correctamente los gromacs compatibles con GPU.
pengchy

2

Tuve que instalar las versiones anteriores de gcc, g ++.

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

Verifique que gcc-4.4 esté en / usr / bin /, y lo mismo para g ++ Entonces podría usar la solución anterior:

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

Cuando intento este comando, dice "El archivo existe" y no realiza el enlace. Alguna ayuda ?
Sentient07

Me temo que estoy demasiado lejos de pensar en esto para saber qué decir. Ojalá otros puedan ayudar.
travellingbones

2

En $CUDA_HOME/include/host_config.h, busque líneas como estas (pueden variar ligeramente entre diferentes versiones de 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) <]
//...

Quítelos o cámbielos que coincidan con su condición.

Tenga en cuenta que este método es potencialmente inseguro y puede romper su compilación. Por ejemplo, gcc 5 usa C ++ 11 por defecto, sin embargo, este no es el caso para nvcc a partir de CUDA 7.5. Una solución alternativa es agregar

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

o

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


¿A dónde agregamos la --std=c++opción?
pregunta el

1

Si encuentra este error, lea el archivo de registro:

$ 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.

Simplemente siga la sugerencia en el archivo de registro:

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

Trabajo hecho :)

Acabo de instalar CUDA 10.2 con gcc 9.2 en Kubuntu 19.10 usando la --overrideopción.


0

Para compilar los ejemplos de CUDA 8.0 en Ubuntu 16.10, hice:

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

Esto tiene la ventaja de no modificar todo el sistema o hacer enlaces simbólicos solo a los binarios (lo que podría causar problemas de vinculación de bibliotecas).


0

Esto resolvió mi problema:

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++

0

Para CUDA 6.5 (y aparentemente 7.0 y 7.5), he creado una versión del paquete gcc 4.8.5 RPM (bajo Fedora Core 30) que permite que esa versión de gcc se instale junto con el GCC actual de su sistema.

Puedes encontrar toda esa información aquí .


0

En mi caso, ya tenía CUDA instalado desde la versión de Ubuntu y cmake lo detectaría en lugar de la versión recién instalada usando NVidia SDK Manager.

Corrí dpkg -l | grep cuday pude ver ambas versiones.

Lo que tuve que hacer fue desinstalar el antiguo CUDA (versión 9.1 en mi caso) y dejar la nueva versión sola (versión 10.2). Usé el comando de purga así:

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

Verifique que los nombres de los paquetes coincidan con la versión que desea eliminar de su instalación.

Tuve que volver a ejecutar cmakedesde un BUILDdirectorio en blanco para redirigir todas las #includebibliotecas y a la versión SDK (ya que las rutas antiguas se crearon en el entorno de compilación existente).


-1

Esto sucede porque su versión actual de CUDA no es compatible con su versión actual de GCC. Debes hacer lo siguiente:

  1. Encuentre la versión de GCC compatible (en mi caso 5 para 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: CGC 5.3
    • CUDA 9: CGC 5.5
    • CUDA 9.2: CCG 7
    • CUDA 10.1: GCC 8
  2. Instale la versión de GCC compatible

    sudo apt-get install gcc-5
    sudo apt-get install g++-5
  3. Cambie los enlaces suaves para GCC en el /usr/bindirectorio

    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. Cambie los enlaces suaves para GCC en el /usr/local/cuda-9.0/bindirectorio

    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. Agregar -DCUDA_HOST_COMPILER=/usr/bin/gcc-5a su setup.pyarchivo, utilizado para la compilación

    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. Eliminar el directorio de compilación anterior

    rm -rd build/
  7. Compilar de nuevo configurando CUDAHOSTCXX=/usr/bin/gcc-5

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

Nota: Si sigue apareciendo el gcc: error trying to exec 'cc1plus': execvp: no such file or directoryerror después de seguir estos pasos, intente reinstalar el GCC de esta manera y luego compile nuevamente:

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

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

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