2024年4月24日 · 文章讲述了在使用CUDA训练时遇到的版本不兼容问题，具体是NVIDIAGeForceRTX4070Ti的CUDA能力与PyTorch不匹配。 解决方案包括下载并安装与显卡匹配的新版CUDA，配置环境变量，安装cuDNN，以及重新安装对应CUDA版本的PyTorch。 过程中提到了可能遇到的gcc版本不匹配问题和如何忽略版本检查。 使用 cuda 训练时报了个这个错误： NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti with CUDA capability sm_89 is not compatible with the current …

2024年3月9日 · SM90a or SM_90a, compute_90a – (for PTX ISA version 8.0) – adds acceleration for features like wgmma and setmaxnreg. This is required for NVIDIA CUTLASS. 代表着目标GPU的计算能力（Compute Capability），这是一个特定于 GPU架构的指标，用于表明GPU支持的特性 指令集。 另外，使用命令行工具如 - i 或者在 编程环境中使用相应的API也可以查询到GPU的计算能力。 每个 兼容的 GPU都有一个特定的计算能力版本号，它决定了该GPU支持 …

2023年12月11日 · 文章讲述了在使用RTX3090GPU时遇到的PyTorch兼容性警告，问题在于PyTorch支持的CUDA版本不包括RTX3090的CUDA能力sm_86。 解决方案是升级CUDA至11.3及以上版本，并相应安装匹配的PyTorch。 作者提供了检查GPU算力、PyTorch版本及CUDA版本的方法，并分享了安装步骤。 NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA …

以下是那一代支持的 sm 变体和样本卡。 我尝试为每个架构名称和 CUDA 版本提供具有代表性的 NVIDIA GPU 卡。 从 CUDA 9 弃用，从 CUDA 10 完全删除支持。 GeForce 400、500、600、GT-630。 从 CUDA 10 开始完全删除。 从 CUDA 11 中弃用。 Kepler 架构（例如通用 Kepler、GeForce 700、GT-730）。 从 CUDA 11 开始完全删除。 特斯拉 K40。 添加对动态并行性的支持。 从 CUDA 11 弃用，将在未来版本中删除。 特斯拉 K80。 添加更多寄存器。 从 CUDA 11 …

1、nvidia显卡和CUDA版本不对会出现的问题 CUDA capability sm_86：算力8.6上面表面上是说PyTorch，实际上是PyTorch依赖的CUDA版...

为了避免显卡相互兼容， nvcc 常常会在编译以往代码时疯狂报错，尤其是sm89代号不对应。 RTX4090编译使用TCNN会遇到很多问题，在此归纳汇总，并给出可能的成功 编译 方法。

2024年1月4日 · NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti with CUDA capability sm_89 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…

2024年1月24日 · 编译 CUDA 代码时，应始终只编译一个与最常用的 GPU 显卡相匹配的 “ -arch “标志。 这将加快运行速度，因为代码生成将在编译过程中进行。 如果只提及 “ -gencode “，却省略了 “ -arch “标志，那么 GPU 代码生成将在 JIT 编译器上由 CUDA 驱动程序完成。 如果想加快 CUDA 编译速度，就需要减少无关的 “ -gencode “标志。 不过，有时可能希望通过添加更全面的 “ -gencode “标记来获得更好的 CUDA 向后兼容性。 在继续之前，请先确定 GPU 和 安装的 …

2024年12月1日 · 经典型号是 G80，在Fermi架构白皮书的开篇部分有对G80的简要介绍： G80 是第一款支持 C 语言的 GPU，让程序员无需学习新的编程语言即可使用GPU的强大功能。

2023年3月21日 · GMX较新版本的NVCC编译flags中增加了ADA架构（SM89）的相关条目以匹配11.8及以后版本的CUDA（最简单的检查方法是运行gmx -version命令，观察输出的“CUDA compiler flags”条目）；