在GTX 1080上使用Cuda 8.0编译Caffe

我使用的是Nvidia GeForce GTX 1080，它需要Cuda 8.0。尽管如此，从实验中，我发现它与Cuda 7.5配合得很好，但当我的网络有一个退出层时，就会出现错误。另一方面，当我使用Cuda 8.0时，我得到错误：

./build/tools/caffe: error while loading shared libraries: libcudart.so.7.5: cannot open shared object file: No such file or directory

我假设问题可能是我使用Cuda 7.5和以下

Cuda_ARCH

参数编译了Caffe

CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \
    -gencode arch=compute_20,code=sm_21 \
    -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
    -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
    -gencode arch=compute_50,code=sm_50 \
    -gencode arch=compute_50,code=compute_50

当我使用这些参数并尝试使用Cuda 8.0编译时，会出现以下错误：

make: *** No rule to make target `/usr/local/cuda/include/thrust/detail/type_traits/result_of.h', needed by `.build_release/cuda/src/caffe/layers/softmax_layer.o'.  Stop.

你认为这就是问题所在吗？如果是，CUDA 8.0和GTX 1080的正确参数是什么。如果没有，问题是什么？

解决方案是：

make clean 
make all

我使用了以下

CUDA_ARCH

参数：

CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \
    -gencode arch=compute_20,code=sm_21 \
    -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
    -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
    -gencode arch=compute_50,code=sm_50 \
    -gencode arch=compute_50,code=compute_50
    -gencode=arch=compute_52,code=sm_52 \
    -gencode=arch=compute_52,code=compute_52 \
    -gencode=arch=compute_60,code=sm_60 \
    -gencode=arch=compute_61,code=sm_61 \

解决办法是：

make clean 
make all

我使用了以下

CUDA_ARCH

参数：

CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \
    -gencode arch=compute_20,code=sm_21 \
    -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
    -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
    -gencode arch=compute_50,code=sm_50 \
    -gencode arch=compute_50,code=compute_50
    -gencode=arch=compute_52,code=sm_52 \
    -gencode=arch=compute_52,code=compute_52 \
    -gencode=arch=compute_60,code=sm_60 \
    -gencode=arch=compute_61,code=sm_61 \

---

您尚未包含正确的NVIDIA nvcc sm标志，无法为GTX1080（sm体系结构61）编译CUDA

---

您应该将

-gencode=arch=compute_61，code=sm_61

添加到您的

CUDA_arch

参数并重新编译。

您没有包含正确的NVIDIA nvcc sm标志来编译GTX1080（sm架构61）的CUDA

您应该将

-gencode=arch=compute\u 61，code=sm\u 61

添加到

CUDA\u arch

参数并重新编译