@文心快码no cmake_cuda_compiler 文心快码 当您遇到“no cmake_cuda_compiler could be found”的错误时,通常意味着CMake在配置过程中未能找到CUDA编译器(nvcc)。以下是一些解决这个问题的步骤: 确认CUDA Toolkit的安装: 首先,确保CUDA Toolkit已经正确安装在您的系统上。您可以通过在命令行
如果更改CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR的值，将重新定位依赖于路径的各种组件。因此，将CUDA_BIN_PATH放入.bashr...
为了确保CUDA编译器被正确识别,需要显式设置CUDA编译器的路径: cmake set(CMAKE_CUDA_COMPILER "/usr/local/cuda/bin/nvcc") 此外,还可以通过以下方式设置CUDA工具链的根目录: cmake set(CUDAToolkit_ROOT_DIR "/usr/local/cuda/") 这样可以确保CMake知道CUDA工具链的具体位置。这些配置对于项目的成功构建至关...
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- works -- Detecting CXX compiler ABI info -- Detecting CXX compiler ABI info - done CMake Error at /usr/share/cmake/Modules/FindCUDA.cmake:488 (message): Specify CUDA_TOOLKIT_ROOT_DI...
可以从NVIDIA官方网站下载并安装适合自己GPU型号和操作系统的CUDA工具集。 在CMakeLists.txt文件中设置CUDA工具集的路径。在你的项目的CMakeLists.txt文件中,可以使用set(CMAKE_CUDA_COMPILER "/path/to/cuda/bin/nvcc")命令来设置CUDA工具集的路径。将/path/to/cuda替换为你实际安装的CUDA工具集的路径。 检查...
$ CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on -DCUDA_PATH=/usr/local/cuda-12.2 -DCUDAToolkit_ROOT=/usr/local/cuda-12.2" FORCE_CMAKE=1 CUDA_PATH=/usr/local/cuda-12.2 CUDAToolkit_ROOT=/usr/local/cuda-12.2 pip install llama-cpp-python --no-cache-dir Collecting llama-cpp-python Downloading llama_cpp...
我已经成功地完成了Cmake与以下选项。$cmake-DGCC_COMPILER_VERSION="4.5" -DSOFTFP=ON -DUSE_NEON=ON -DCMAKE_SKIP_RPATH=ON -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR/home/intecore/carma/opencv-2.4.5[ 23%] Building NVCC (Device) object modules/coreunrecogn ...
在地址安装CUDA Toolkit,我下载的是CUDA Toolkit 12.0 下载完后,运行NVIDIA安装程序 安装选项选择自定义 在path中添加值: xxx\cuda_development\libnvvp xxx\cuda_development\bin 在CMD窗口下执行命令:nvcc -V进行CUDA版本的查看 nvcc -Vnvcc:NVIDIA (R) Cuda compiler driver ...
如何使用CMake查找CUDNN？"cudaRoot=C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.3"...
。它还将处理这些目标的任何依赖关系。有关可用目标的更多信息，请参见FindCUDAToolkit。