我目前正在尝试在最新的CUDA工具包（版本11.1）上编译Darknet。我的GPU支持运行CUDA 5，是一款GeForce 940M显卡。然而，在使用最新的CUDA工具包重新构建Darknet时，出现以下错误：
nvcc fatal : 不支持的GPU架构“compute_30”
由于compute_30适用于3.0版本，但我的GPU可以运行版本5，所以为什么会失败呢？是否可能我的代码检测到了我的英特尔集成显卡而不是我的Nvidia GPU？如果是这种情况，是否可以更改其检测方式？
2个回答
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CUDA 10.2版本之后，已经取消了对compute_30的支持。因此，如果您正在使用nvcc，请确保在构建系统中使用此标志来针对正确的架构。
-gencode=arch=compute_50,code=sm_50
你可能需要使用这个{{one}}来避免架构已过时的警告。
-Wno-deprecated-gpu-targets
- AbdelAziz AbdelLatef
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虽然这是一个正确的观察，但它如何回答问题？应该采取什么措施来解决这个问题？ - talonmies
3对于其他读者和回答@talonmies的评论，你应该在Makefile中找到一个关于
compute_30的引用。你可以将其替换为compute_50。
以darknet为例，compute_20已经被注释掉了：# -gencode arch=compute_20,code=[sm_20,sm_21] \ This one is deprecated?。你也可以这样做，将compute_30注释掉，因为还有其他指定的compute_##标志将取代它（compute_35，compute_50，compute_52）。 - Matt Popovich1
我添加了以下内容：
makefiletemp = open('Makefile','r+')
list_of_lines = makefiletemp.readlines()
list_of_lines[15] = list_of_lines[14]
list_of_lines[16] = "ARCH= -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \\\n"
makefiletemp = open('Makefile','w')
makefiletemp.writelines(list_of_lines)
makefiletemp.close()
在#Compile Darknet之前
!make
命令。看起来有效！
- choff
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那是编辑文件的一种方式！ - Sam Watkins
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原文链接
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compute_30的引用，从而使其可与CUDA 11.x一起使用。 CUDA 11.x不再支持计算能力3.0。这个特定的错误与您拥有的GPU无关（这是一个编译时的问题，编译过程不依赖于特定的GPU）。 - Robert Crovella