为 GPU 编译 Darknet 时出现分段错误

Question

我想在支持 GPU 的 PC 上编译用于机器学习的 Darknet 框架。但是我调用 make 我会得到一个分段错误：

nvcc  -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_50,code=[sm_50,compute_50] -gencode arch=compute_52,code=[sm_52,compute_52] -Iinclude/ -Isrc/ -DOPENCV `pkg-config --cflags opencv`  -DGPU -I/usr/local/cuda/include/ --compiler-options "-Wall -Wno-unused-result -Wno-unknown-pragmas -Wfatal-errors -fPIC -Ofast -DOPENCV -DGPU" -c ./src/convolutional_kernels.cu -o obj/convolutional_kernels.o
Segmentation fault (core dumped)
Makefile:92: recipe for target 'obj/convolutional_kernels.o' failed
make: *** [obj/convolutional_kernels.o] Error 139

nvidia-smi 给我以下信息：

NVIDIA-SMI 418.87.01    Driver Version: 418.87.01    CUDA Version: 10.1

当我执行 nvcc --version 时，我得到：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Nov__3_21:07:56_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.1, V9.1.85

CUDA Version 10.1 与 Cuda 编译工具的 Verions 9.1 不同。这可能是问题所在吗？ NVCC 通过 apt install nvidia-cuda-toolkit

安装

Answer 1

我解决了这个问题。安装 cuda 后，nvcc 的实际二进制文件位于 /usr/local/cuda/bin/nvcc。在 /usr/bin/ 中为这个二进制文件创建一个符号 link 解决了这个问题。

Answer 2

这里只是 post 我的解决方案，因为我找到了真正的原因。所以发生这种情况的原因是因为它运行与实际的暗网想要运行不同的二进制文件。至少对我来说，which nvcc给了我/usr/bin/nvcc。您想要的实际 nvcc 位于 /usr/local/cuda-11.1/bin 中（版本号可能明显不同）。所以你需要做的就是 prepend（重要！）那个目录到你的 PATH 变量。

export PATH=/usr/local/cuda-11.1/bin${PATH:+:${PATH}} >> ~/.bashrc

来源：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#post-installation-actions

我建议您遵循 link，因为还有一些我也没有遵循的强制性 post-installation 步骤。

Answer 3

另一种方法是编辑 Makefile 并设置正确的 nvcc。就我而言：第 24 行替换

NVCC=nvcc

至

NVCC=/usr/local/cuda-11.0/bin/nvcc

请注意，cuda 版本可能会有所不同。

为 GPU 编译 Darknet 时出现分段错误

Segmentation fault when compiling Darknet for GPU

cuda

gpu

nvidia

nvcc

darknet