MXNet编译之血泪篇：Ubuntu 20.04 + CUDA 11

MXNet是一个开源的深度学习框架，具有高效、灵活和可移植的特点。在Ubuntu 20.04操作系统上使用CUDA 11编译MXNet可以充分利用最新的GPU性能，提高深度学习模型的训练和推理速度。然而，编译MXNet的过程可能会遇到各种问题，需要耐心和技巧来解决。

首先，确保您的系统已经安装了所有必要的依赖项，包括CMake、Bison、Flex、Boost、OpenCV等。您可以使用以下命令安装这些依赖项：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y cmake bison flex libboost-dev libopencv-dev

接下来，您需要从MXNet的GitHub仓库克隆源代码：

git clone --recursive https://github.com/apache/incubator-mxnet.git mxnet
cd mxnet

然后，您需要配置MXNet的构建选项。编辑make/config.mk文件，添加以下行：

USE_CUDA=1
USE_CUDA_PATH=/usr/local/cuda-11.0
CUDA_ARCH=-gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode arch=compute_60,code=sm_60 -gencode arch=compute_70,code=sm_70 -gencode arch=compute_75,code=sm_75

这些选项将启用CUDA支持，并指定CUDA的路径和目标架构。请根据您的实际情况修改这些选项。

接下来，您可以使用以下命令编译MXNet：

make -j$(nproc)

这将使用所有可用的CPU核心进行编译。编译过程可能需要一些时间，请耐心等待。

如果编译成功，您可以在build目录中找到编译好的MXNet库文件。您可以将这些库文件复制到您的项目目录中，或者将其添加到系统的库路径中。

然而，在编译过程中可能会遇到各种问题。以下是一些常见的问题和解决方案：

1. CUDA安装问题：确保您的系统上已经正确安装了CUDA 11，并且路径设置正确。您可以通过运行nvcc --version来检查CUDA是否正确安装。如果CUDA未正确安装或路径设置不正确，您需要重新安装或修复CUDA。
2. 依赖项缺失：如果系统缺少某些依赖项，例如Boost或OpenCV，可能会导致编译失败。确保所有必要的依赖项都已经安装。
3. 编译器问题：有时，使用默认的GCC编译器可能会与某些库或代码不兼容。您可以尝试使用Clang或其他编译器替代默认的GCC编译器。在配置MXNet之前，您可以运行以下命令来设置Clang作为默认编译器：

sudo apt-get install -y clang-8 g++-8
sudo update-alternatives --install /usr/bin/clang clang /usr/bin/clang-8 100 --slave /usr/bin/clang++ clang++ /usr/bin/clang++-8
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-8 100 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-8

然后，在配置MXNet之前，编辑make/config.mk文件，将GCC和Clang的路径替换为正确的版本。例如：

CC=/usr/bin/gcc-8
CXX=/usr/bin/g++-8

1. 内存不足：如果您的系统内存不足，可能会导致编译失败。您可以尝试减少并行编译的线程数（通过修改make -j命令中的参数），或者增加系统内存。
2. 其他问题：如果您遇到其他问题，可以尝试搜索互联网或MXNet社区以获取帮助。有时其他开发者可能已经遇到相同的问题，并分享了解决方案。

总之，编译MXNet需要耐心和技巧。通过仔细阅读文档、搜索问题和参与社区讨论，您将能够克服遇到的困难，成功编译MXNet。