CUDA与我的gcc版本不兼容

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，然后安装了SDK（均为4.0.17版本）。

最初，它根本没有编译：

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：

//#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：

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：

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

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有一个选项--compiler-bindir，可用于指向备用编译器。创建一个本地目录，然后建立到支持的gcc版本可执行文件的符号链接。通过该--compiler-bindir选项将该本地目录传递给nvcc ，您应该能够编译CUDA代码而不会影响系统的其余部分。

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，而在Ubuntu 14.04和Fedora 21上则有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最近在此处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。

1. 检查您的CUDA版本支持的最大GCC版本：

    | 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. 为该GCC版本设置环境变量。例如，对于CUDA 10.2：

    MAX_GCC_VERSION=8

3. 确保已安装该版本：

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

4. 在CUDA文件夹中添加符号链接：

    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++

   （/usr/local/cuda如果不存在，请替换为您的CUDA安装路径）

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。唯一的警告是我还必须安装g ++-4.4并对其进行符号链接：

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：

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：

...如果您安装gcc 4.6，也可以使用update-alternatives命令轻松切换版本。可以使用以下配置：

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

如果cmake对我来说，编辑文件和链接的技巧都不起作用，那么我使用指定gcc / g ++版本的标志进行编译。
cmake -DCMAKE_C_COMPILER=gcc-6 -DCMAKE_CXX_COMPILER=g++-6 ..

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CC和CXX环境变量，可以分别指定其他C和C ++编译器。所以我建议类似：

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：

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 /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++

现在，您应该可以进行编译，nvcc而不会出现gcc版本错误。

Gearoid Murphy的解决方案就像一个魅力。对我来说，我有两个cuda目录-

/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-

/usr/local/cuda 

另外，如SchighSchagh所述，g ++和gcc软链接都是必需的。

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）：

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位于同一目录中可执行文件本身。

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。

CUDA经过一些与gcc4.7或更高版本兼容的标头修改后：https ://www.udacity.com/wiki/cs344/troubleshoot_gcc47

对于像我这样在使用时感到困惑的人们cmake，该FindCUDA.cmake脚本覆盖了来自的一些东西nvcc.profile。您可以nvcc通过CUDA_HOST_COMPILER按照http://public.kitware.com/Bug/view.php?id=13674进行设置来指定主机编译器。

我必须安装旧版本的gcc，g ++。

    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，和g ++是否相同然后我可以使用上面的解决方案：

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

在中$CUDA_HOME/include/host_config.h，找到以下行（在不同的CUDA版本之间可能略有不同）：

//...
#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

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

要么

--std=c++11 对于CUDA> = 7.0。

如果遇到此错误，请阅读日志文件：

$ 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：

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

任务完成 ：）

我刚刚使用该--override选项在Kubuntu 19.10上安装了带有gcc 9.2的CUDA 10.2 。

为了在Ubuntu 16.10上编译CUDA 8.0示例，我这样做了：

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

这样做的好处是，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：

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。

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。

我跑了 dpkg -l | grep cuda，可以看到两个版本。

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：

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

请确认软件包名称与您要从安装中删除的版本匹配。

我必须cmake从空白BUILD目录重新运行，以将所有#include和库重定向到SDK版本（因为旧路径是在现有构建环境中生成的）。

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：

1. 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

2. 安装支持的GCC版本

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

3. 更改/usr/bin目录中GCC的软链接

   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. 更改/usr/local/cuda-9.0/bin目录中GCC的软链接

   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. 添加-DCUDA_HOST_COMPILER=/usr/bin/gcc-5到您的setup.py文件中，用于编译

   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. 删除旧的构建目录

   rm -rd build/

7. 通过设置再次编译 CUDAHOSTCXX=/usr/bin/gcc-5

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

注意：如果gcc: error trying to exec 'cc1plus': execvp: no such file or directory按照以下步骤操作后仍然出现错误，请尝试像这样重新安装GCC，然后重新编译：

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