(注意:在cpp文件中已经分配过空间的变量不需要重复用 cudaMallocHost 再次分配空间,只需将变量传入新声明的c++函数即可,对于gpu计算要用的变量则需要在 ".cu" 文件中分配和释放显存) 在".cu" 文件和 ".cuh" 文件中写好我们新声明的 c++ 函数和 gpu 核函数 (global函数),编写过程和学习笔记_2.0.1中的相同。
#include "cuda_runtime.h" // CUDA #include "device_launch_parameters.h" #include <stdio.h> __global__ void helloFromGPU(void) { printf("Hello World from GPU!\n"); } int main(void) { // hello from cpu printf("Hello World from GPU!\n"); helloFromGPU<<<1,10>>>(); cudaDev...
cudaMallocHost(&a1, nx * nz * sizeof(int)); cudaMalloc(&d_a1, nx * nz * sizeof(int)); cudaMallocHost(&b1, nx * nz * sizeof(int)); cudaMalloc(&d_b1, nx * nz * sizeof(int)); cudaMallocHost(&c1, nx * nz * sizeof(int)); cudaMalloc(&d_c1, nx * nz * sizeof(in...
1.VS 2022开发方式 安装好VS 2022和CUDA 11.8,然后创建一个CUDA项目,如下所示: Hello World例子实战,如下所示: #include"cuda_runtime.h"// CUDA#include"device_launch_parameters.h"#include<stdio.h>__global__voidhelloFromGPU(void){printf("Hello World from GPU!\n"); }intmain(voi...
cudnn包解压后,将三个文件夹中的文件分别放入CUDA Development安装文件夹对应名称的文件夹中就行。 测试cuda安装是否成功: 打开命令窗口cmd,输入验证命令nvcc–V 显示cuda版本安装成功。 5、labelImg安装 下载labelImg源码:https://github.com/tzutalin/labelImg ...
使用Visual Studio+VisualGDB调试远程linux程序 需要工具： Visual Studio 2013或以上版本（以下简称VS） Vi...
Visual Studio 2017 + CMake + CUDA CMake可以更加简单的生成makefile文件,同时可以跨平台。 vs中的编译和生成方案: 编译过程将源程序转化为中间代码(.obj文件),主要是检查语法和语义错误,编译产生的这些中间代码是不能直接运行的。而生成解决方案是一个傻瓜式的集成过程,它将编译和链接过程集成在一起,直接从源...
2 C语言CUDA环境 可能需要先安装VS 2.1 安装NVCC 2.2 安装cudnn 2.3 运行cuda程序 1 CUDA介绍 通用计算编程模型 用户调用GPU上的大量线程 GPU作为CPU的协处理器 安装python中pytorch的cuda比较简单,安装c语言的CUDA环境较复杂。我尝试了...
下载安装 Cuda 第一步: 查看电脑是否支持gpu加速,步骤: 查看nvidia独立显卡型号,开始菜单输入框输入设备管理器, nvidia官网https://developer.nvidia.com/cuda-gpus,查看显卡型号是否在Nvida列表中,这里若显卡计算力在3.5以下,则没有适合的cuda版本,这里我的计算力为6.1。
5、开始第一个Hello CUDA程序 5.1、VS2017创建NVIDIA CUDA项目 步骤如下: 1)打开Microsoft Visual Studio。 2)进入File|New|Project。 3)依次选择NVIDIA|CUDA 10.1|CUDA 10.1 Runtime。 4)为项目自定义名称,然后单击OK按钮。 5)它将创建一个带有kernel.cu示例文件的项目。现在双击打开这个文件。 6)从文件中删...