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CUDA 驱动程序与 nvidia hpc sdk 20.7 中的 nvfortran 编译器兼容

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CUDA 驱动程序与 nvidia hpc sdk 20.7 中的 nvfortran 编译器兼容

我已经安装了 nvidia 编译器 (nvcc、nvfortran)。我从NVIDIA HPC SDK v20.7 网站。然后我用 nvfortran 编译了非 cuda 代码，运行良好。但是当我编译第一个基于 cuda 的示例时文档，它会引发错误：

nvcc-Error-CUDA version 8.0 was not installed with this HPC SDK: /opt/nvidia/hpc_sdk/Linux_x86_64/20.7/cuda/8.0/bin

然后我就跑nvidia-smi了

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 375.66                 Driver Version: 375.66                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Quadro K600         Off  | 0000:03:00.0      On |                  N/A |
| 25%   46C    P8    N/A /  N/A |    589MiB /   973MiB |      3%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

因此我的 NVIDIA 驱动程序版本是 375.66。根据表格1在 cuda 工具包页面中，此驱动程序版本需要 cuda 8.0（或更低版本）工具包。

所以我的问题是 -

（1）带有 NVIDIA GPU 设备的 Linux 系统是否预装了 CUDA 工具包？这些步骤为了检查 CUDA 是否已安装，我打开了/usr/local文件夹，但那里没有任何cudaX.Y文件夹。

(2) 鉴于我有此版本的 NVIDIA 驱动程序，我应该继续下载 cuda8.0 吗？如果我这样做，那么使用 HPC SDK v20.7 安装的 nv 编译器可能仍然无法工作 - 根据安装指南，提供对 cuda10.1、10.2 和 11 的独立支持。这是否意味着它不支持 CUDA8.0？如果是，我应该下载新的驱动程序吗？

(3) 我只想开始 GPU 编程，那么使用我拥有的驱动程序可以实现吗？我可以使用任何编译器。pg 编译器可以工作吗？

有关我的系统的更多信息 -

shell 命令nvfortran --version：

nvfortran 20.7-0 LLVM 64-bit target on x86-64 Linux -tp sandybridge 
NVIDIA Compilers and Tools
Copyright (c) 2020, NVIDIA CORPORATION.  All rights reserved.

shell 命令pgfortran --version：

pgfortran (aka nvfortran) 20.7-0 LLVM 64-bit target on x86-64 Linux -tp sandybridge 
PGI Compilers and Tools
Copyright (c) 2020, NVIDIA CORPORATION.  All rights reserved.

shell 命令cat /proc/driver/nvidia/version：

NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module  375.66  Mon May  1 15:29:16 PDT 2017
GCC version:  gcc version 6.2.0 20161005 (Ubuntu 6.2.0-5ubuntu12)

答案1

我相信要解决您的紧急问题，您需要找到或安装与您的驱动程序兼容的 CUDA 环境，然后确保CUDA_HOME环境变量指向该环境的根目录，然后重试构建。

我的专业不是 Fortran，但我刚刚为我所在机构的一位用户处理了一个相关案例。在我的案例中，系统安装了与 NVidia HPC SDK 分开的 CUDA 9.1，还安装了 SDK 版本 20.9，与 CUDA 10.1、10.2 和 11.0 捆绑在一起，并且系统具有版本 418 NVidia 驱动程序，该驱动程序可与 CUDA 10.1 配合使用，但不能与 10.2 或 11.0 配合使用。

就我而言，该nvfortran命令不会针对位于 /usr/local/cuda 的 CUDA 9.1 进行构建。

但是，我们可以通过设置CUDA_HOME=/opt/nvidia/hpc_sdk/Linux_x86_64/20.9/cuda/10.1并重新运行nvfortran命令来构建东西。

需要额外小心以确保您链接到正确的 Cuda 库，其中许多库（就我而言）位于 中/opt/nvidia/hpc_sdk/Linux_x86_64/20.9/math_libs/10.1/lib64。

对于您的情况，如果 HPC SDK 20.7 版本与 CUDA 8.0 捆绑在一起，那么CUDA_HOME正确设置可能是您需要做的全部工作。

不过，SDK 20.7 版本可能与旧版本的 CUDA 不兼容，您可能需要更新的 CUDA 和更新的驱动程序才能nvfortran工作。

稍微解释一下您的其他一些担忧，配备 NVidia 的 Linux 系统通常不预装 CUDA 工具，尽管我认为有些供应商会这样做。与大多数 Linux 产品一样，详细的答案在某种程度上取决于您的系统配置，正确的路径和环境变量组合通常可以让您实现目标。

如果您刚刚开始，您可能希望跳过 HPC SDK 并从本机 CUDA 开始。它的级别较低，可能不适合 Fortran，但您可能只需安装一个 CUDA 即可获得工作环境。

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