无法将cuda示例链接到clang++-Ubuntu18.04下的9

我正在努力学习这个例子 我使用Ubuntu18.04.3 LTS，9.0.0-2版本 我拥有的设备是（deviceQuery输出的片段）：

我运行命令：

clang++-9 --verbose --cuda-path=/usr/local/cuda-10.2 axpy.cu -o axpy --cuda-gpu-arch=sm_61 -L/usr/local/cuda-10.2 -lcudart_static -ldl -lrt -pthread

输出为：

clang version 9.0.0-2~ubuntu18.04.1 (tags/RELEASE_900/final)
Target: x86_64-pc-linux-gnu
Thread model: posix
InstalledDir: /usr/bin
Found candidate GCC installation: /usr/bin/../lib/gcc/i686-linux-gnu/8
Found candidate GCC installation: /usr/bin/../lib/gcc/x86_64-linux-gnu/7
Found candidate GCC installation: /usr/bin/../lib/gcc/x86_64-linux-gnu/7.4.0
Found candidate GCC installation: /usr/bin/../lib/gcc/x86_64-linux-gnu/8
Found candidate GCC installation: /usr/lib/gcc/i686-linux-gnu/8
Found candidate GCC installation: /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/7
Found candidate GCC installation: /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/7.4.0
Found candidate GCC installation: /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/8
Selected GCC installation: /usr/bin/../lib/gcc/x86_64-linux-gnu/7.4.0
Candidate multilib: .;@m64
Selected multilib: .;@m64
Found CUDA installation: /usr/local/cuda-10.2, version unknown
clang: error: cannot find libdevice for sm_61. Provide path to different CUDA installation via --cuda-path, or pass -nocudalib to build without linking with libdevice.

据我所知，libdevice正处于其应有的位置：

~>ls /usr/local/cuda-10.2/nvvm/libdevice/
libdevice.10.bc

我做错了什么

于2020年11月添加：

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在@ArtemB comment之后，我尝试使用clang++-10运行它，它会发出警告，但编译和运行都很好。

简短回答：我的驱动程序支持的cuda版本（10.2）对于我的clang（9.0.0）来说太新了

以下是我的机器上的

nvidia smi

输出的顶部：

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 440.33.01    Driver Version: 440.33.01    CUDA Version: 10.2     |

所以我的驱动程序确实支持cuda-10.2。但是，clang 9.0.0似乎不支持此版本。实际上，当使用额外标志

-nocudalib

运行上述命令时，会得到以下响应（仅显示最后几行）：

包含在以下文件中：1：
/usr/lib/llvm-9/lib/clang/9.0.0/include/\uu clang\u cuda\u runtime\u wrapper.h:52:2:错误：“不支持的cuda版本！”
#错误“不支持CUDA版本！”
^
axpy.cu:23:7:错误：使用未声明的标识符cudaConfigureCall
axpy（a，设备x，设备y）；
^
为sm_61编译时生成2个错误。

检查有问题的文件（clang cuda运行时包装器）时，在第48-53行中可以看到以下内容：

#include "cuda.h"
#if !defined(CUDA_VERSION)
#error "cuda.h did not define CUDA_VERSION"
#elif CUDA_VERSION < 7000 || CUDA_VERSION > 10010
#error "Unsupported CUDA version!"
#endif

#包括“cuda.h”
#如果！已定义（CUDA_版本）
#错误“cuda.h未定义cuda_版本”
#elif CUDA|U版本<7000|CUDA|U版本>10010
#错误“不支持CUDA版本！”
#恩迪夫

直到最近，clang对CUDA版本还是相当挑剔的。我最近放松了一点，所以clang-10更为宽松，将尝试以与最新支持的CUDA版本（目前为10.1）相同的功能使用较新的CUDA版本。它还将发出警告。它与CUDA-11.0的配合非常好，足以编译Tensorflow

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CUDA-11.1（我相信windows上的11.0更新1）已经从发行版中删除了version.txt文件，这将再次破坏CUDA编译和当前发布的clang版本。这应该在clang-11.0.1发布时修复（与CUDA的版本匹配纯属巧合）。

您真的确定只安装了一台libdevice吗？clang的详细输出显示了什么？+talonmies，a）有两个CUDA，但我指出了10.2。我对问题进行了编辑，以包含显式指向10.2的命令（使用cuda路径）、详细参数和输出（当然是同一个问题）。谢天谢地，直到最近clang对CUDA版本相当挑剔。我最近放松了一点，所以clang-10更为宽松，并将尝试以与最新支持的CUDA版本相同的功能使用较新的CUDA版本。它还将发出警告。它与CUDA-11配合得很好，足以编译Tensorflow。@ArtemB:谢谢。我试试看again@ArtemB，如果你把它作为答案写下来，我会把“接受”从我的答案移到你的答案上——我试过了，它成功地添加了一个关于最新发展的答案。

In file included from <built-in>:1:
/usr/lib/llvm-9/lib/clang/9.0.0/include/__clang_cuda_runtime_wrapper.h:52:2: error: "Unsupported CUDA version!"
#error "Unsupported CUDA version!"
 ^
axpy.cu:23:7: error: use of undeclared identifier cudaConfigureCall
  axpy<<<1, kDataLen>>>(a, device_x, device_y);
      ^
2 errors generated when compiling for sm_61.

#include "cuda.h"
#if !defined(CUDA_VERSION)
#error "cuda.h did not define CUDA_VERSION"
#elif CUDA_VERSION < 7000 || CUDA_VERSION > 10010
#error "Unsupported CUDA version!"
#endif