为没有 root 权限的 nvcc 指定 GCC 版本

Question

我正在使用一个 GPU 集群，其中提交的作业由 Slurm 管理。我在那台服务器上没有管理员/根权限。我目前正在尝试构建一个包含 .cpp 和 .cu 文件的项目。我通过调用 TORCH_CUDA_ARCH_LIST=7.2 CC=gcc-7 CXX=g++-7 python setup.py install 来做到这一点，因为集群使用 CUDA 10.1 并运行 V100 个 GPU（因此 gencode 是 sm_70）。

但是，构建崩溃并显示以下错误消息：

building <filename> extension
gcc-7 -Wsign-compare -DNDEBUG -g -fwrapv -O3 -Wall -Wstrict-prototypes (...): 
error: #error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 8 are not supported!
  138 | #error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 8 are not supported!
      |  ^~~~~
error: command '/<somepath>/anaconda3/envs/pytorch14/bin/nvcc' failed with exit status 1

因此，从第二行的 gcc-7 调用可以看出，python 脚本使用了正确的编译器，但不幸的是，nvcc 调用使用了系统范围的编译器gcc 符号链接，即：/usr/bin/gcc: symbolic link to gcc-9。我在网上找到了几个答案（包括 this and this）并尝试了建议的步骤。但是：因为我没有 root 访问权限，所以我无法创建新的符号链接/将现有的符号链接更改为另一个已安装的 gcc 版本，例如/usr/bin/gcc-7：做 ln -s /usr/bin/gcc-7 /usr/bin/gcc 给我一个 ln: failed to create symbolic link '/usr/bin/gcc': File exists 错误，并且将文件复制到 /usr/local/bin，正如其他答案中所建议的那样，由于缺少特权而无法工作。

我真的很茫然，觉得这可能是一条死胡同。有人有什么建议吗？

作为参考，这是我的 setup.py 的样子：

from setuptools import setup
from torch.utils.cpp_extension import BuildExtension, CUDAExtension

setup(
    name='noise_cuda',
    ext_modules=[
        CUDAExtension('noise_cuda', [
            'noise_cuda.cpp',
            'noise_cuda_kernel.cu',
        ]),
    ],
    cmdclass={
        'build_ext': BuildExtension
    })

Answer 1

我不是 pytorch 用户，但如果我没看错 docs，这应该可行：


import sysconfig
from setuptools import setup
from torch.utils.cpp_extension import BuildExtension, CUDAExtension

setup(
    name='noise_cuda',
    ext_modules=[
        CUDAExtension('noise_cuda', [
            'noise_cuda.cpp',
            'noise_cuda_kernel.cu',
        ], extra_compile_args={'cxx': sysconfig.get_config_var('CFLAGS').split(), 
                               'nvcc': ['-ccbin=/usr/bin/gcc-7']}),
    ],
    cmdclass={
        'build_ext': BuildExtension
    })

为没有 root 权限的 nvcc 指定 GCC 版本

Specify GCC version for nvcc without root priviledges

gcc

cuda

nvcc

pytorch