写在前面

自己的测试环境：
Ubuntu20.04，CUDA 11.4

1. 功能描述

SpConv , 全称是Spatially Sparse Convolution Library （空间稀疏卷积库）。它是一个提供重度优化的稀疏卷积实现的项目，支持张量核心。

2. 安装步骤

2.1 安装前准备

安装前必须首先卸载环境中的 spconv/cumm/spconv-cuxxx/cumm-cuxxx。可以通过 pip list | grep spconv 和 pip list | grep cumm，两条指令进行查看。如果存在某个包，则需要卸载掉。
比如，我这里提示有 cumm-cu102 ，则需要首先卸载掉 pip uninstall cumm-cu102.

2.2 软件安装

官方github地址给出来安装指令：

需要根据自己的电脑环境，使用相应的指令进行安装。

比如，我自己的 CUDA 11.4 （执行nvcc -V 可查看 CUDA 版本）, 则需要执行 pip install spconv-cu114 进行安装。

2.3 注意事项、版本选择建议

1. （来自官方github地址）作者不再为 spconv 1.x 提供任何支持，因为它已弃用。如果可能，请使用 spconv 2.x。
2. （来自官方github地址）如果可能的话，使用 spconv >= cu114 的版本。 CUDA 11.4 在某些情况下可以编译更快的内核。
3. 如果要指定 spconv 的版本，可以使用类似如下指令 pip install spconv-cu114==2.1.25。
4. 在运行其他的程序时，如果要求其他的spconv版本，比如该程序要求 CUDA 10.2 环境下的spconv-cu102=2.1.25。 为了能够在本机CUDA 11.4环境成功运行该程序，安装在 CUDA 11.4 环境下的spconv-cu114=2.1.25, 也是能够成功运行该程序的。也就是说在保证spconv-cuxxx=2.1.25版本号一致的前提下，应该是可以运行程序的。（上述操作在自己电脑环境测试有效。）

   pip install  spconv-cu114==2.1.25
   

参考链接

[1] traveller59. spconv [EB/OL]. https://github.com/traveller59/spconv, 2023-04-19/2024-11-10.