1、背景

1）因为项目要用这个库：MinkowskiEngine，Minkowski Engine — MinkowskiEngine 0.5.3 documentation

然后就用了之前安装好 MinkowskiEngine 的torch1.8.1,cuda11.1的环境。

2）自己的代码出现cuda不支持torch用gpu进行矩阵运算的情况。

现象是可以跑大部分程序，查看GPU使用情况也会显示大部分显存被用着。

但torch.det/inverse等计算矩阵就报错：

MAGMA error: function-specific error, see documentation (10) in magma_sgetrf_gpu_expert at /opt/conda/conda-bld/magma-cuda111_1605822518874/work/src/sgetrf_gpu.cpp:126

inverse_matrix = torch.inverse(matrix)

RuntimeError: cusolver error: 7, when calling cusolverDnCreate(handle)

然后查了不少，装个依赖库和magma库解决不了问题。

移到cpu上不报错，但这个项目类似计算不少，还是从根源解决问题吧。

然后大部分都说是cuda和torch版本不匹配。

然后我系统装了12.1和11.1的cuda，改为12.1的时候的虚拟环境是不报错的。但MinkowskiEngine 不能支持太高版本的cuda，目前我能查到的是11.8装成功的案例。

最后查到了一个东西，说明就是cuda11.1版本太低了。

https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#GPUs_supported

总结就是40系的显卡，最低装CUDA11.8

2、修改过程

安装CUDA11.8,

可参考https://blog.csdn.net/2201_75663877/article/details/145207222

更新旧版本选择no，更新已有软连接选择no。不装driver，不选最后一项kernel（这个是加速计算的，但选了会报错）。

这个时候系统有好几个版本的CUDA了，使用update-alternatives工具管理，update-alternatives链接到/usr/local/cuda，update-alternatives加进来所有cuda，这样每次改alternative的选择就可以了。gcc我也只如此管理https://blog.csdn.net/SimpleForest/article/details/144018234。

CUDA的环境变量只设置/usr/local/cuda就够了。

安装好后创建虚拟环境过程不再赘述。

3、安装准备

和cuda版本匹配的gpu版的torch等。

说明一下的是，我在虚拟环境中和base中都装了OpenBLAS和ninja，用户系统环境之前装过。因为用到了，但不知道具体用的哪里的。但不想在这费功夫。

4、安装过程及问题解决

MinkowskiEngine在cuda11.8中成功安装_minkowskiengine 11.8-CSDN博客

以上过程很简单，但实际中一般都会报错。

我报错，查GPT好像是CUDA的问题，但虚拟环境我都设置了，并且设置对了。前人也能在11.8上装，torch是gpu版且与cuda版本也都对应。

然后去查源文件。打开setup.py

比较清楚：--cuda_home都是可以编译的时候在终端输入的，，我检查了其它设置没啥问题，也不用特意设置，

if not (CUDA_HOME is False): # False when not set, str otherwise

    print(f"Using CUDA_HOME={CUDA_HOME}")

这个安装过程终端没有打印，说明还是没get到CUDA_HOME，原因未知

然后安装命令最后手动加上了CUDA_HOME路径：

python setup.py install --blas_include_dirs=${CONDA_PREFIX}/include --blas=openblas --cuda_home=/usr/local/cuda

如果电脑一般，中间可能会闪退，按照其它教程改小140多行的MAX_COMPILATION_THREADS = 12就行，我这里改为4.

然后虽然会有很多warning，最后还是安成了，python测试暂时没问题。

2025年2月20