使用ninja包在pychon中编译c++中遇到的一些问题_nvcc fatal : unsupported gpu architecture 'compute

本篇博客只是做个记录，如果可以帮助到您，自然是最好。

一、配置和需求

服务器配置：

系统：ubuntu22.04

显卡：4090（24G）

cuda：11.8

pytorch版本：2.0

tensorflow版本：2.12

python：3.10

个人pc配置：

系统：win11

显卡：3060

需求：在pc的pycharm上使用ssh远程连接服务器。

心得：远程连接一般不会出太大问题，但是涉及到了在pycharm中编译c++，就出现了很多问题，一些问题，在网上并没有找到答案，是自己机缘巧合解决的，因此特意写个博客，希望可以帮助更多的人，因为解决这些问题，我做在电脑面前一整天，翻遍各个网站，最后快要放弃的两分钟，解决了。

重要一点：这个服务器上的anaconda3环境是共享的，服务器上的每个用户都可以使用，我只是其中一个，所以后面涉及到给重装cuda的操作，一律放弃。

问题一、

使用pycharm远程连接服务器的时，出现了报错，我的解决问题之路开始了。

报错如下：

Couldn't refresh skeletons for remote interpreter
            failed to run generator3/__main__.py for sftp://xhangxin@192.168.5.22:22/usr/local/anaconda3/envs/score/bin/python, exit code 1, stderr: 
            -----
            Failed to process 'torchaudio.lib._torchaudio_ffmpeg' while nothing yet: [Errno 13] Permission denied: '/usr/local/anaconda3/envs/score/lib/python3.10/site-packages/torchaudio/lib/_torchaudio_ffmpeg.so'
            Traceback (most recent call last):
            File "/home/lihaiyuan/.pycharm_helpers/generator3/__main__.py", line 216, in <module>
            main()
            File "/home/lihaiyuan/.pycharm_helpers/generator3/__main__.py", line 188, in main
            generator.discover_and_process_all_modules(name_pattern=args.name_pattern,
            File "/home/lihaiyuan/.pycharm_helpers/generator3/core.py", line 440, in discover_and_process_all_modules
            self.process_module(mod.qname, mod.path)
            File "/home/lihaiyuan/.pycharm_helpers/generator3/core.py", line 514, in process_module
            status = self.reuse_or_generate_skeleton(mod_name, mod_path, sdk_skeleton_state)

解决办法：

查了很多资料，也做了很多尝试，发现下面这种解决办法是可以的

直接删除自己账户下的“.pycharm_helper”这个文件夹。这个文件夹在home路径下，但是它是隐藏的，你如果不放心直接删除会有问题，你可以把它先拷到自己u盘里，在删除。

注：我看网上有人说是python版本的问题，反正对我没用。

问题二、

因为我已经解决这个问题，当时错误信息没保存，但大概是这个错误信息

错误信息：

subprocess.CalledProcessError: Command ‘[‘ninja‘, ‘-v‘]‘ returned non-zero exit status 1

解决办法：

首先确保你已经安装了ninja这个包，如果没有安装，可以使用下面命令安装

pip install ninja -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如果已经安装好了，可以使用ninja --version查看版本

上面报错的信息大概就是说，使用“ninja -v”查看不了你的版本

所有找到报错信息的那个文件（需要是服务器上的源文件） 好像是cpp_extension.py这个文件

把[‘ninja‘, ‘-v‘]改成[‘ninja‘, ‘--version‘]。

注：如果你可以使用“ninja -v”这个命令查看到你安装的版本，这样做大概率解决不了你的问题，请自寻他法。如果你可以使用“ninja -version”，这是一个‘-’，查看版本，那你就改成这个。

网上很多人说要禁用ninja，反正我是没找到那个文件，还有人说，我这种办法不管用，但是这个确实解决了我的问题。

问题三、

解决这个问题花费了我大部分的时间

问题如下：

nvcc fatal   : Unsupported gpu architecture 'compute_89'
ninja: build stopped: subcommand failed.

这个89就是指4090的算力，需要和cuda版本匹配。cuda支持的最大算力，要大于等于89

我在网上看到的降低算力，也查了cuda11.8支持的算力，都没解决我的问题。

还有人说解决办法是降低pytorch的版本到1.5之下等等。我开头也说了服务器上是共享环境，我不能降低pytorch版本，或者更改cuda版本，这样万一出错，让别人也用不了，就更麻烦了。

解决办法如下：

/home/xx/.cache/torch_extensions/py310_cu118/fused/

找到上面路径下的build.ninja这个文件，这个文件就是编译ninja的。上面的路径，你们的不一定是这个，红色的xx代表用户名，每个人的应该不一样，自行更改。

双击打开build.ninja这个文件，

 将89改为86，你们的不一定是这个，89代表当前机器的算力，86代表你的cuda支持的算力，这也是一种变相的降低算力吧！

然后进入这个build.ninja的目录下，输入ninja重新编译，这样就好了。

这个方法不一定对你们有用，是我在做出无数次尝试后发现的。

还有一个问题就是，如果说你缺少了fused.so这种文件，你就到这个文件所在的目录，去输入ninja，重新编译一下就好了。

问题4

错误如下：

RuntimeError: Ninja is required to load C++ extensions

就是说找不到Ninja这个包，但是明明你已经安装了。

这时候去服务器上输入 which ninja，找到你的包在那

然后 ，添加环境变量。

 

 就可以了。

希望以上的内容对看到的读者，有所帮助。