首页IT科技解决的英文短语(解决RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.)

解决的英文短语(解决RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.)

时间2025-05-01 23:41:03分类IT科技浏览6076
导读:1. 背景介绍 最近,笔者在跑代码时,出现了如下问题。翻译过来,大意是目前所使用的RTX 3090的显卡的算力是8.6,而当前Pytorch所依赖的CUDA版本支持的算力只有3.7、5.0、6.0、6.1、7.0、7.5。...

1. 背景介绍

最近              ,笔者在跑代码时                    ,出现了如下问题             。翻译过来       ,大意是目前所使用的RTX 3090的显卡的算力是8.6       ,而当前Pytorch所依赖的CUDA版本支持的算力只有3.7              、5.0                    、6.0       、6.1       、7.0                    、7.5                     。

UserWarning: NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 compute_37.

经查询得知                    ,RTX 3090的显卡一般要安装11以上的CUDA版本及对应的Pytorch版本       。

2. 解决方案

升级CUDA版本             ,然后安装与CUDA版本相对应的Pytorch             。

第一步       ,笔者首先安装了11.6版本的CUDA                     ,具体安装步骤             ,可以点这里                    。

第二步,进Pytorch官网                     ,查询与CUDA版本相对应的Pytorch安装命令                    ,如下:

第三步,进入到自己的虚拟环境中              ,执行上述命令                    ,如下       ,这个过程比较漫长              ,不过等等应该是可以成功的       。

完成上述三步                    ,再跑代码就不会出现之前的问题了       。

3. 相关资料

虽然       ,笔者参考网上的一些教程解决了问题       ,但是在深入查阅资料的过程中                    ,发现对CUDA底层并不是很清楚             ,如果下面说的不对       ,希望大家指正!下面这些都是:虽然我没理解                     ,但多少对我还是有所帮助的一些文档             ,我在阅读的同时顺便罗列在这里,以便大家查阅                     ,及我日后的回顾                    。

适用于 CUDA 应用程序的 NVIDIA Ampere GPU 架构兼容性指南:https://docs.nvidia.com/cuda/ampere-compatibility-guide/              。大致意思为:显卡的算力要高于CUDA的算力                    ,并且在一般情况下,两者的算力应该在同一个版本下       。例如              ,RTX 2080 Ti显卡的算力为7.5                    ,那么在装CUDA时       ,应该装算力为7.X的CUDA              ,且7.5≥7.X                    。以笔者的经验来看                    ,RTX 2080 Ti的显卡装CUDA Toolkit 10.x就行       ,RTX 3090的显卡装CUDA 11系列的就可以              。

显卡的编译过程:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html#virtual-architectures

CUDA架构及对应编译参数:https://www.cnblogs.com/phillee/p/12049208.html

nvcc的code             、arch       、gencode选项:https://zhengqm.github.io/blog/2018/12/07/cuda-nvcc-tips.html

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