【cuda】请问Nsight System目前支持4090的程序运行吗？

请问Nsight Compute目前支持4090的程序运行吗？
我是用python调用pybind11编译的cuda核函数，其中用torch.extension的load功能编译cpp和cu文件。在pycharm中是可以运行的，用Nsight Compute的profile也可以运行出核函数的单个运行时间，但是System trace选项就不行。我的cuda driver版本12.0，cuda runtime版本11.7运行报错，换了几个版本也不好使
那个System trace选项不好使，但是profile选项好使，可以运行出核函数的运行时间，但是我需要观察第一个流到最后一个流的时间，所以用System trace，但是无法运行。提示报错说cl版本和gcc版本读取不到，但是我都已经放到环境变量中了，并且在pycharm中是可以运行的

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引用 皆我百晓生 小程序回复内容作答：
很抱歉，作为一个机器人，我无法获取关于特定软件版本和硬件兼容性的最新信息。但是，我可以给出一些常规建议来解决您遇到的问题：

  1. 检查Nsight软件的官方文档：查阅Nsight System和Nsight Compute的官方文档以获取有关它们所支持的GPU型号和驱动版本的信息。这些文档通常会列出支持的硬件和软件要求。

  2. 更新驱动程序和CUDA版本：确保您的显卡驱动程序和CUDA版本与您所使用的Nsight版本相匹配，并采用最新的可用版本。有时候，更新驱动程序和CUDA版本可以解决某些兼容性问题。

  3. 检查环境变量设置：验证您的环境变量中是否正确设置了相关路径，如CL_PATH和GCC_PATH。重新检查和更新这些设置，确保它们指向正确的路径。

  4. 提交问题报告：如果您尝试了以上方法但仍然无法解决问题，考虑向Nsight的开发者或社区提交问题报告，描述您遇到的具体错误和环境配置。他们可能会提供更详细的指导并帮助您解决问题。

最重要的是，确保您的开发环境和工具链的版本兼容，并按照官方文档的建议进行设置和配置。对于特定的技术支持问题，建议您直接咨询相关的开发者社区或技术支持渠道，以获取更准确和及时的帮助。

参考结合GPT4.0、文心一言，如有帮助，恭请采纳。

目前（2023年3月）Nsight Compute 的最新版本是 2023.1，支持 CUDA 11.0 或更高版本，也就是说，理论上支持 RTX 4090 这样的基于 Ampere 架构的 GPU。

关于你的问题，有几个可能的原因：
1、你提到的 CUDA driver 版本是 12.0，而 CUDA runtime 版本是 11.7。由于 Nsight Compute 的版本通常与 CUDA runtime 版本相对应，因此可能存在兼容性问题。我建议你尝试将 CUDA runtime 版本升级到 12.0 或者更高版本，并安装相应版本的 Nsight Compute。
2、你说已经将 cl 版本和 gcc 版本放到环境变量中，但是 Nsight Compute 仍然无法读取到。请确保这些路径已经正确地添加到 PATH 环境变量中，而且需要重启你的计算机或者 IDE 以使这些更改生效。

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这是用官网最新的Nsight compute运行的结果。官网显示是支持到cuda12.2的，但是在运行时就会报错，但是在pycharm中是可以运行的。不知道为什么

Nsight Compute 是 NVIDIA 的一个强大的 GPU 性能分析工具，它可以帮助开发者理解 GPU 上的程序运行情况。至于是否支持 RTX 4090，答案是肯定的，因为 RTX 4090 是基于 Ampere 架构的 GPU，Nsight Compute 完全可以支持。

对于你的问题，有几个可能的原因：

  1. 驱动和运行时版本：你的 CUDA 驱动版本是 12.0，而运行时版本是 11.7。这可能会导致某些功能无法正常工作。我建议你确保 CUDA 驱动和运行时版本匹配，或者至少保证运行时版本不低于驱动版本。
  2. 环境变量：你说你已经将 cl 版本和 gcc 版本添加到环境变量中，但是 Nsight Compute 仍然无法读取到。这可能是因为 Nsight Compute 没有正确读取到这些环境变量。确保你的环境变量设置正确，并且 Nsight Compute 可以访问到。
  3. Nsight Compute 配置：有可能是 Nsight Compute 的配置问题。你可能需要检查你的 Nsight Compute 配置，确保所有的设置都是正确的。
  4. PyCharm 配置：你说在 PyCharm 中可以运行，但是在 Nsight Compute 中无法运行。这可能是因为 PyCharm 和 Nsight Compute 使用了不同的环境或者配置。你可能需要比较一下两者的配置，看看是否有不同之处。。

是的，Nsight Compute目前支持4090的程序运行。

Nsight Compute是一款用于调试和优化GPU代码的工具，支持CUDA和OpenCL等GPU编程语言。根据官方文档和用户的反馈，Nsight Compute可以在4090显卡上运行。

然而，需要注意的是，在使用Nsight Compute进行调试和优化时，需要确保你的开发环境、驱动程序和Nsight Compute版本都是最新的，并且兼容你的GPU硬件。如果你的4090显卡出现兼容性问题或者无法正常运行，建议检查你的系统配置和驱动程序，或者咨询相关技术支持人员获取帮助。

【以下回答由 GPT 生成】

回答:

目前的Nsight Systems版本（2021.4）并不支持对RTX 4090的程序运行的监测，所以无法使用System trace选项来观察整个程序的流程时间。

然而，除了Nsight Systems，您可能会考虑使用其他工具来分析CUDA程序的性能。一种选择是使用 NVIDIA Visual Profiler（nvvp），这是一个功能强大的分析工具，可以提供与Nsight Systems类似的功能。您可以在CUDA Toolkit中找到该工具，并且其版本会随着CUDA Toolkit的更新而更新。

以下是使用NVIDIA Visual Profiler来分析CUDA程序的一般步骤：

  1. 安装CUDA Toolkit：如果您还没有安装CUDA Toolkit，请下载并安装适合您系统的最新版本。确保CUDA Toolkit的安装路径已添加到系统环境变量中。

  2. 启动NVIDIA Visual Profiler：在安装CUDA Toolkit后，可以在CUDA Toolkit的安装目录中找到NVIDIA Visual Profiler（通常在/usr/local/cuda/bin或C:\Program Files\NVIDIA Corporation\GPU Computing Toolkit\CUDA\vxx.y\bin）。通过命令行或直接在操作系统中运行此可执行文件来启动NVIDIA Visual Profiler。

  3. 创建新的会话：在NVIDIA Visual Profiler中，选择“文件”>“新会话”，然后选择要分析的CUDA程序的可执行文件。

  4. 配置分析选项：选择适当的选项，如Kernel分析、内存分析等，以获取所需的性能数据。您还可以通过设置相关参数来进一步自定义分析。

  5. 运行分析：点击运行按钮开始分析您的CUDA程序。NVIDIA Visual Profiler将会在程序运行完毕后收集性能数据。

  6. 分析结果：NVIDIA Visual Profiler将会生成一个交互式的性能分析报告，其中包含有关CUDA程序性能、内存使用情况等的详细信息。您可以根据需要查看各种指标和时间线，并从中获取有关CUDA程序性能的洞察。

希望这个解决方案能帮到您。如果您有任何其他问题，请随时提问。


如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

结合GPT给出回答如下请题主参考
关于 Nsight System 和 Nsight Compute 支持是否支持运行 4090 的程序，目前官方文档上没有明确说明。不过，考虑到 NVIDIA 的 GPU 都可以使用 CUDA 进行编程，在 CUDA 9.2 之后的版本中都增加了对 Ampere 架构（包括 4090）的支持，所以理论上 Nsight System 和 Nsight Compute 都应该可以支持运行 4090 的程序。

至于使用 pybind11 编译 CUDA 核函数的问题，Nsight System 和 Nsight Compute 都支持对 CUDA 核函数进行 profile 和 trace，您可以使用它们来分析和优化您的程序。不过需要注意的是，如果您使用 PyTorch 的 torch.extension.load 功能编译 CPP 和 CU 文件，在使用 Nsight System 和 Nsight Compute 进行分析时，可能需要通过特定的配置来确保正确地获取到所有的 kernel，具体可以参考官方文档进行配置。

该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：

对于您提到的问题，我了解到的信息是，NVIDIA Nsight System和NVIDIA Nsight Compute工具尚未官方支持RTX 4090显卡。因此，您可能会遇到与新硬件和驱动程序版本兼容性有关的问题。

在这种情况下，我建议您考虑以下步骤：

  1. 更新驱动程序和工具：确保您的CUDA驱动程序和相关的NVIDIA工具（包括Nsight System和Nsight Compute）处于最新版本。这样可以确保您使用的软件与最新的硬件和驱动程序兼容。

  2. 官方支持：定期查看NVIDIA官方网站和开发者论坛，以获取有关新硬件支持和工具更新的最新信息。NVIDIA可能会发布更新，以支持新的GPU架构和设备。

  3. 社区支持：参与CUDA开发者社区和论坛，与其他开发者分享您的问题和经验。其他开发者可能已经遇到了类似的问题，并可能提供一些有用的解决方案或工作流程。

  4. 与NVIDIA支持团队联系：如果您是NVIDIA的注册开发者，您可以考虑与NVIDIA的支持团队联系，向他们提供关于您的问题和环境的详细信息。他们可能能够提供更具体的建议和解决方案。

请注意，由于我无法获取最新的硬件和工具信息，以上建议可能不适用于最新的RTX 4090显卡。因此，我建议您参考NVIDIA官方资源和与NVIDIA开发者支持团队联系以获取准确和最新的信息。

如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢

确保环境变量设置正确。特别是，确保PATH中包含了正确版本的Nsight Compute和CUDA工具。在Nsight Compute中，确保你选择了正确的GPU和配置文件。检查Nsight Compute的配置选项，确保它们正确匹配你的环境。

参考gpt4：
结合自己分析给你如下建议：
根据我搜索的结果，Nsight Compute在最新的2022.5版本中已经支持了基于NVIDIA Ada Lovelace Architecture (AD102)的GeForce RTX 4090 GPU1。您可以下载并安装这个版本来尝试使用Nsight Compute对您的程序进行分析。
关于您遇到的System trace选项无法运行的问题，我没有找到确切的答案，但是我有一些可能的建议：
您可以检查您的CUDA驱动和运行时版本是否与Nsight Compute支持的版本一致。根据Nsight Compute的文档，目前支持的CUDA驱动版本为470.42.01或更高，CUDA运行时版本为11.4或更高。
您可以检查您的环境变量是否正确设置，包括PATH、LD_LIBRARY_PATH、CUDA_HOME等。您可以使用nsys env命令来查看和修改环境变量。
您可以尝试使用不同的连接模式来启动Nsight Compute，例如本地模式、远程模式或附加模式2。您可以在连接对话框中选择不同的连接模式，并配置相应的参数。
您可以尝试使用不同的采样模式来收集System trace数据，例如CPU采样、GPU采样或混合采样3。您可以在配置对话框中选择不同的采样模式，并调整相应的选项。

RTX3090(4090) 与pytorch版本对应关系
可以参考下

据我所知，Nsight Compute 目前还不支持 NVIDIA 4090 系列的程序运行。通常情况下，需要等待相应的软件和工具进行更新以支持新硬件。

关于您在使用 Nsight Compute 过程中遇到的问题，可能有以下几个方面需要注意：

  1. 确保您的 CUDA 驱动版本和 CUDA 运行时版本与 Nsight Compute 版本兼容。您可以查看 Nsight Compute 的文档或官方网站，了解其支持的 CUDA 版本。

  2. 检查您的环境变量设置是否正确，特别是关于 cl 和 gcc 版本的设置。确保这些变量指向正确的路径，并与您所使用的 Nsight Compute 版本兼容。

  3. 尝试在不同的开发环境中运行，比如 Visual Studio 中的 Nsight Compute 插件。有时候，不同的环境可能会有一些差异，导致某些功能在一个环境下可用而在另一个环境下不可用。

如果问题仍然存在，建议您参考 NVIDIA 的官方文档、论坛或提交工单寻求进一步的支持和帮助。

无法读取到cl和gcc版本，这可能是由于环境变量未正确设置。或者你可以看下这个文章，看是否对你有帮助的：
在Ubuntu20.04上安装Nsight Systems：https://blog.csdn.net/weixin_43702883/article/details/112007751

该回答引用ChatGPT，希望对题主有所帮助，如有帮助，还望采纳。

根据您描述的情况，可能有以下几个问题导致System trace无法正常工作：

  1. 硬件限制
    您的程序可能需要使用比您的显卡支持的更多的资源，例如内存、寄存器、线程块等。这可能会导致显卡无法正常工作或者性能下降。您可以尝试减少资源的使用，或者使用更高性能的显卡来解决这个问题。

  2. 软件版本
    您的显卡驱动和CUDA运行时版本可能与Nsight Compute不兼容。请确保您使用的Nsight Compute版本与您的显卡驱动和CUDA运行时版本兼容，并且使用最新的版本。

  3. 程序错误
    您的程序可能存在错误或者死锁，导致System trace无法正常工作。您可以使用Nsight Compute的其他选项来识别和解决这些问题，例如CUDA函数分析和CUDA内存分析等。

  4. 环境变量设置
    您可能需要设置正确的环境变量，例如LD_LIBRARY_PATH等，以确保系统可以找到正确的动态链接库和头文件。请确保环境变量设置正确，并且没有冲突。

综上所述，如果您无法解决这个问题，请尝试尝试减少资源使用、更新软件版本、排查程序错误和检查环境变量设置等步骤。如果这些步骤无法解决问题，请向CUDA开发社区寻求帮助。

目前还不支持哦

参考gpt

  1. 确认环境变量配置：确保您正确设置了CUDA和其他相关的环境变量。您可以检查PATH、LD_LIBRARY_PATH和CUDA_PATH等环境变量，确保它们指向正确的CUDA安装目录和其他必要的库文件。

  2. 检查CUDA和NVIDIA驱动版本兼容性：确保您使用的CUDA版本与您的NVIDIA驱动版本兼容。您可以查看CUDA和NVIDIA驱动的兼容性矩阵，确保您选择的版本是兼容的。

  3. 更新Nsight工具：尝试更新您使用的Nsight System和Nsight Compute工具到最新版本，以确保您使用的是最新的修复和功能。

  4. 检查其他依赖项：确保您安装了所有必要的依赖项，包括OpenCL和GCC。您可以尝试重新安装这些依赖项，并确保它们正确配置。

如果尝试了上述解决方案后问题仍然存在，我建议您参考NVIDIA的官方文档、开发者论坛或与NVIDIA支持团队联系，以获取更具体的帮助和支持。

关于Nsight Compute和System Trace的问题，请确保您的操作系统、CUDA驱动程序、Nsight Compute和Nsight System软件版本是兼容的,检查环境变量是否正确设置，并与官方文档中的要求进行比对

这个要看官方文档