Solución del Error: Unsupported gpu with nvcc fatal

Descripción del Error

El mensaje de error “Unsupported gpu with nvcc fatal” indica que el compilador de NVIDIA CUDA (nvcc) no puede encontrar una arquitectura de GPU compatible en su sistema. Este error es común cuando se trabaja con bibliotecas que utilizan CUDA para la programación de GPU, como TensorFlow, PyTorch, o CuPy. La incompatibilidad puede surgir por varias razones, como una versión de CUDA obsoleta o un hardware que no cumple con los requisitos.

Causas Comunes

Las causas de este error pueden incluir:

1. Versión de CUDA incompatible:
2. La versión instalada de CUDA puede no ser compatible con la arquitectura de la GPU.
3. Hardware obsoleto:
4. Algunas GPUs más antiguas no son compatibles con las versiones más recientes de CUDA.
5. Configuraciones incorrectas en el proyecto:
6. Configuraciones erróneas en los archivos de proyecto de Visual Studio o CMake.
7. Dependencias de software no actualizadas:
8. Bibliotecas que requieren una versión específica de CUDA.
9. Errores en el archivo CMakeLists.txt:
10. Configuraciones inadecuadas de las banderas de compilación para la GPU.

Métodos de Solución

Método 1: Actualizar la versión de CUDA

Para solucionar el error, puedes intentar actualizar la versión de CUDA en tu sistema. Aquí tienes los pasos:

1. Verifica la versión actual de CUDA instalada ejecutando el siguiente comando en la terminal:
   nvcc -V
2. Si la versión es anterior a la requerida, visita el sitio oficial de NVIDIA y descarga la última versión de CUDA.
3. Instala la nueva versión y reinicia tu entorno de desarrollo.
4. Asegúrate de que todas las rutas de acceso a CUDA están correctamente configuradas en tu sistema.

Método 2: Modificar el archivo de proyecto en Visual Studio

Si estás utilizando Visual Studio, es posible que necesites modificar el archivo de proyecto (.vcxproj) para ajustar la versión de CUDA. Sigue estos pasos:

1. Abre el archivo .vcxproj asociado a tu solución de Visual Studio.
2. Busca todas las instancias de “9.2” y cámbialas a “10.0” (o a la versión de CUDA que estás utilizando).
3. Guarda los cambios y recompila el proyecto.

Método 3: Ajustar las banderas de compilación en CMake

Si estás utilizando CMake, es fundamental asegurarte de que las banderas de compilación sean correctas para tu arquitectura de GPU. Aquí tienes un ejemplo:

1. Abre tu archivo CMakeLists.txt.
2. Asegúrate de que las siguientes líneas estén en el archivo:
   “`cmake
   set(CUDA_NVCC_FLAGS “$