致命错误：cuda.h文件不存在

Question

致命错误：cuda.h文件不存在

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我已经成功地在我的电脑上安装了CUDA 8.0，并且通过运行以下命令在我的Ubuntu 16.10中可以看到它的文件:

$ sudo find / -name nvcc

/usr/local/cuda-8.0/bin/nvcc

$ sudo find / -name cuda

/usr/local/cuda
/usr/local/cuda-8.0/targets/x86_64-linux/include/thrust/system/cuda
/usr/share/doc/cuda
/usr/include/nvidia-367/cuda

那么，我得到了以下源代码（has_cuda.c）来检查CUDA是否已安装:

#include<cuda.h>

int main ()
{
    int deviceCount;
    cudaError_t e = cudaGetDeviceCount(&deviceCount);
    return e == cudaSuccess ? deviceCount : -1;
}

但是运行这段代码会返回以下错误：

$ gcc has_cuda.c 

has_cuda.c:1:17: fatal error: cuda.h: No such file or directory
#include<cuda.h>
             ^
compilation terminated.

我在我的目录中查找了cuda.h文件，并在以下位置找到它们：

$ sudo find / -name cuda.h

/usr/local/cuda-8.0/targets/x86_64-linux/include/cuda.h
/usr/include/nvidia-367/cuda/cuda.h
/usr/include/linux/cuda.h
/usr/src/linux-headers-4.8.0-22/include/linux/cuda.h
/usr/src/linux-headers-4.8.0-22/include/uapi/linux/cuda.h
/usr/src/linux-headers-4.8.0-32/include/linux/cuda.h
/usr/src/linux-headers-4.8.0-32/include/uapi/linux/cuda.h

我在这方面还很新手，那么可能发生了什么？我是否需要导出任何变量来指出cuda.h的位置？我该如何做到这一点？

- mad

3

顺便提一下，快速查找头文件的方法是： locate cuda.h。当然，这是假设您的定位数据库是最新的（即如果您刚安装CUDA，则无法找到它）。 - Alexis Wilke

3个回答

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我从未自己编译过cuda项目，但我认为您需要将库链接到编译器中。一些快速搜索表明，Nvidia有一个编译器可以处理所有事情。因此，您只需安装它，就可以开始使用了。它被称为NVVC。安装后，只需运行以下命令：

nvcc helloworld.cu -o hello.out

使用这些外部库，你几乎总是需要链接它们。标准库不需要进行链接，因为链接器已经知道如何找到它。

- Lasse Jacobs

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值得强调的是，这个答案最相关的点是将源文件重命名为.cu扩展名，这会指示nvcc将其视为CUDA代码。这将链接相关库，但也将包括必要的头文件，使顶部的#include <cuda.h>变得多余（至少可以参考Robert Crovella的答案获取更多细节）。 - tera

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当安装Python CUDA包 lietorch 时，如果看到以下错误信息：
have fatal error: cuda.h: No such file or directory，尽管 cuda.h 文件存在，请执行以下操作：

pip install pycuda

此后，问题应该得到解决。

- Wan_YC

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- Robert Crovella · Accepted Answer

如果您想要使用gcc编译这段代码，那么适当的头文件应该是cuda_runtime.h而不是cuda.h。正如其他答案所指出的那样，您可以直接使用已经安装在您机器上的nvcc来编译此代码，这将不需要任何头文件。

如果您想要使用nvcc，您可能需要确保适当的PATH环境变量已经设置好了。这和其他有用的信息都包含在Linux安装指南中。

因此，如果您像这样修改您的代码：

#include <cuda_runtime.h>

int main ()
{
    int deviceCount;
    cudaError_t e = cudaGetDeviceCount(&deviceCount);
    return e == cudaSuccess ? deviceCount : -1;
}

你应该能够使用类似于以下命令的方式成功编译它：

gcc -I/usr/local/cuda/include -L/usr/local/cuda/lib64 has_cuda.c -lcudart -o has_cuda

-I 开关后的路径应该包含您机器上 cuda_runtime.h 的路径。通常情况下，这会像上面设置那样进行，但我不确定您的机器上是否设置了 cuda 符号链接，而且看起来您的包含目录可能在一个不寻常的位置。

/usr/local/cuda-8.0/targets/x86_64-linux/include

但是，您可以像以前一样使用find来找到它。

同样，在-L开关后的路径必须是cuda lib64目录的路径，其中包含libcudart.so及其类似物。同样，通常情况下会在我显示的路径上创建符号链接，但是您的机器安装可能不符合我的期望。您应该能够使用find找到正确的路径。

正如其他答案中所示，如果您使用nvcc（已经定位），则无需显式选择-I和-L路径。使其工作的最简单方法是将文件从has_cuda.c重命名为has_cuda.cu，然后您应该能够这样编译：

nvcc has_cuda.cu -o has_cuda

最后提醒，目前Ubuntu 16.10并不是CUDA的官方支持版本，因此安装可能会有一些意外情况。建议您阅读之前链接的安装指南，其中包含关于后续设置步骤（例如设置环境变量）以及如何“验证”CUDA安装的有用信息。

如果您在运行CUDA代码时遇到任何问题，请确保使用适当的CUDA错误检查，并像这样使用cuda-memcheck：

cuda-memcheck ./has_cuda

即使您不理解报告的错误信息，对于那些试图帮助您的人来说它可能是有用的。