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Visual Studio 2017의 C++ 컴파일러와 NVidia의 CUDA?

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Visual Studio 2017의 C++ 컴파일러와 NVidia의 CUDA?

내 노트북의 GTX 1050 GPU에서 작동하도록 PyTorch를 설정하려고 합니다. 이에 따라 CUDA를 설정하려고 시도했으며 다음 설정 가이드를 따르고 있습니다.엔비디아는 여기. 내가 아는 한, 나는 이것에 아무런 문제가 없었습니다. nvcc -V예상대로 실행하고 아래로 이동할 수 있습니다.

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설치가 성공했는지 확인하기 위해 제공되는 샘플 솔루션을 실행하려고 하면 nvcc displayQueue다음 nvcc bandwidth오류만 수신됩니다.

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이에 따라 C++ 컴파일러와 "cl.exe"를 얻기 위해 Visual Studio 2017의 커뮤니티 버전을 다운로드하려고 했습니다. 이렇게 하면 설치 시 환경 변수에 컴파일러 "cl.exe"에 대한 경로가 설정되지 않은 것으로 보입니다.

다음 경로 아래에 여러 개의 "cl.exe"가 있으므로 내 파일에서 "cl.exe"를 찾으려는 시도는 또 다른 문제인 것 같습니다.

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Tools\MSVC\14.16.27023\bin\Hostx86\x86
\...\bin\Hostx86\x64
\...\bin\Hostx64\x64
\...\bin\Hostx64\x86

내 환경 변수에서 이러한 경로 중 하나를 PATH로 설정한 다음 "nvcc displayQueue" 또는 "nvcc 대역폭"을 다시 실행하면 오류만 발생합니다.

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뭔가 변경되었지만 시스템이 작동하지 않는 것 같습니다.
어떤 도움이라도 대단히 감사하겠습니다.

답변1

경로 만 설정하면 cl.exe다른 도구도 필요하므로 적용되지 않습니다. 공식적인 방법은 다음과 같습니다.개발자 명령 프롬프트Visual Studio에만 제공됩니다.

에 따르면이것:

VsDevCmd.bat와 같은 명령 프롬프트 파일의 이름을 검색해 보거나 C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Enterprise\Common7\Tools와 같은 도구 폴더로 이동합니다(경로는 다음에 따라 변경됨). Visual Studio 버전, 버전 및 설치 위치).

명령 프롬프트(CMD) 창을 열고 다음 명령을 실행합니다.

call "%ProgramFiles(x86)%\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Auxiliary\Build\vcvarsall.bat" x64

그러면 필요한 모든 경로가 설정됩니다. 이 x64매개변수는 64비트 Intel CPU에만 해당됩니다. 해당 매개변수를 x8632비트 Intel CPU용으로 변경합니다. 아니면 arm그리고 arm64. Visual Studio 버전에 따라 경로가 변경될 수 있습니다. 해당 CMD 창을 닫지 마십시오. 명령을 사용하여 경로(올바르게 설정된 경우)를 확인할 수도 있습니다 where cl.exe. 이제 컴파일에 필요한 명령을 실행하십시오.

메모:C++ 컴파일러만 필요한 경우 다음을 시도해 보세요.VS 빌드 도구그리고윈도우 SDK오직.

답변2

deviceQuery먼저 질문 부분에 있는 방법, 즉 다음에 따른 앱을 사용하여 GPU 세부 정보를 찾아야 합니다.https://forums.developer.nvidia.com/t/what-is-the-compute-capability-of-a-geforce-gt-710/146956/4:

deviceQuery executableCUDA 설치의 데모 제품군에 있어야 합니다 . Windows에서는 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.Y\extras\demo_suiteXY가 CUDA 버전(예: 10.2)을 지정하는 에 있어야 합니다 . deviceQuery는 장치의 컴퓨팅 아키텍처를 알려줍니다.CUDA 기능 메이저/마이너 버전 숫자.

이제 살펴보세요Windows 10에서 아나콘다 프롬프트를 사용하여 소스에서 pytorch(이전 GPU의 더 이상 사용되지 않는 CUDA cc 3.5에 대해 cuda 활성화)를 설치하는 방법은 무엇입니까?답변의 3~5번 항목이 있습니다. 핵심은 기본적으로 점 3, 즉 녹색 화살표가 있는 테이블입니다. 원본에서 해당 테이블을 찾아보세요.https://gist.github.com/ax3l/9489132다시 한 번 3번과 동일한 방식으로 결정을 내립니다.

표는 GPU SM Arch에 적합한 CUDA 컴파일러 드라이버(예: CUDA cc [= 컴퓨팅 기능] 3.5, CUDA cc 8.0 또는 카드가 제공하는 모든 것)에 적합한 MSVC 컴파일러를 선택하는 방법을 보여줍니다.

공식 pytorch 설치 프로그램(질문의 줄 사이에서 읽은 내용)에서 귀하의 카드가 더 이상 지원되지 않을 수 있기 때문에 소스에서 cuda를 사용하여 pytorch를 설치해야 하는 경우 전체 답변은 여기에 있는 답변과 관련이 있어야 합니다.

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