Jetson Nano 中的 nvcc 问题 - Shell/Bash

介绍

NVIDIA Jetson Nano是一款基于NVIDIA的Maxwell GPU架构和四核ARM Cortex-A57 CPU的超级小型开发板。它可以使用CUDA和TensorFlow等框架加速深度学习和AI应用程序的开发和部署。其中，nvcc是NVIDIA CUDA Compiler的缩写，用于将CUDA源代码编译为CUDA可执行文件。

在Jetson Nano上使用nvcc编译CUDA程序，需要安装CUDA Toolkit和相应的依赖包。本文将介绍如何在Jetson Nano上安装CUDA Toolkit，以及常见的nvcc问题和解决方法。

安装CUDA Toolkit

在Jetson Nano上安装CUDA Toolkit有多种方法，本文介绍两种最常用的方法。

方法一：使用NVIDIA官方JetPack工具包

NVIDIA官方JetPack工具包是一款为Jetson系列开发板提供的开发和部署套件，其中包括CUDA Toolkit和TensorFlow等框架。使用JetPack安装CUDA Toolkit的步骤如下：

1. 下载最新的JetPack工具包
2. 将Jetson Nano和主机连接到同一个局域网中
3. 将Jetson Nano按照JetPack官方文档的指引，进入到恢复模式（recovery mode）
4. 在主机上运行JetPack，按照向导操作，选择安装CUDA Toolkit

具体的安装步骤和注意事项，可以参考JetPack的官方文档：https://docs.nvidia.com/jetson/jetpack/index.html

方法二：手动安装CUDA Toolkit

如果不想使用JetPack工具包，也可以手动安装CUDA Toolkit。手动安装CUDA Toolkit的步骤如下：

1. 下载适用于Jetson Nano的CUDA Toolkit
2. 解压缩下载的文件，并进入解压后的目录
3. 运行下列命令：

sudo dpkg -i cuda-repo-l4t-11-3-local_11.3.0-1_arm64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-l4t-11-3-local/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

其中，cuda-repo-l4t-11-3-local_11.3.0-1_arm64.deb是CUDA Toolkit的安装包名称，可能需要根据实际情况进行调整。在安装过程中，可能会询问是否安装依赖包以及是否自动安装驱动程序，请根据需要选择。

常见的nvcc问题和解决方法

在使用nvcc编译CUDA程序时，可能会遇到如下常见的问题和解决方法。

问题一：找不到CUDA库文件

在编译CUDA程序时，可能会遇到如下错误：

nvcc fatal : Could not find library 'cudart'

此时，需要在编译命令中加入CUDA库文件的路径，例如：

nvcc -L/usr/local/cuda/lib64 main.cu -o main

其中，/usr/local/cuda/lib64是CUDA库文件的路径，需要根据实际情况进行调整。

问题二：缺少CUDA头文件

在编译CUDA程序时，可能会遇到如下错误：

fatal error: cuda_runtime.h: No such file or directory

此时，需要在编译命令中加入CUDA头文件的路径，例如：

nvcc -I/usr/local/cuda/include main.cu -o main

其中，/usr/local/cuda/include是CUDA头文件的路径，需要根据实际情况进行调整。

问题三：缺少依赖库文件

在编译CUDA程序时，可能会遇到如下错误：

/usr/bin/ld: cannot find -lcublas

此时，需要安装缺少的依赖库文件，例如：

sudo apt-get install libcublas-dev

总结

本文介绍了如何在Jetson Nano上安装CUDA Toolkit，以及常见的nvcc问题和解决方法。使用Jetson Nano开发CUDA程序时，需要特别注意CUDA版本和依赖库文件的安装，以免遇到编译错误。