首先下载OpenCV4.8.0源码和Contrib部分源码: https://github.com/opencv/opencv https://github.com/opencv/opencv_contrib 下载后解压到指定目录: 在opencv-4.8.0文件夹下新建一个build文件夹用于保存编译文件: 自己安装CUDA相关依赖项,包括CUDA和CUDNN: 【3】CMake配置选项设置 CMake配置选项设置需要注意的地方如下...
添加CUDA源文件:在CMakeLists.txt文件中,使用cuda_add_executable或cuda_add_library命令来添加CUDA源文件,例如: 代码语言:txt 复制 cuda_add_executable(my_app main.cu) 这里的main.cu是一个CUDA源文件。 链接CUDA库:如果CUDA代码依赖于CUDA库,可以使用target_link_libraries命令来链接CUDA库,例如: ...
编译CUDA工程时,需要在环境变量中配置CUDA的bin目录(包含nvcc)和lib64目录,这样cmake才能找到CUDA相关的可执行文件和库。 一般情况下CUDA会装在/usr/local/cuda-<version>目录下,你需要根据自己的情况替换成自己的路径,不要无脑照抄教程。 方式1:配置到/etc/environment文件,重启后全局全用户可用。如果你用的是自己...
基于CMAKE搭建第一个CUDA程序 CMakeLists.txt如下: #要求最低cmake程序版本cmake_minimum_required(VERSION3.8)#本工程的名字project(TESTCUDA CXX)# 设置 CUDA 架构set(CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES89)# 设置 C++ 标准set(CMAKE_CXX_STANDARD14)set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIREDON)# 设置 CUDA 标准set(CMAKE_CUD...
Y您可以使用CUDAHOSTCXX环境变量显式指定与NVCC一起使用的主机编译器。(这将控制NVCC的-ccbin选项。) 图2 。构建一个静态库和可执行文件,它使用 CUDA 和 C ++与 CMake 和 Mag 文件生成器。 为了配置 CMake 项目并生成一个 makefile ,我使用了以下命令 ...
mkdir build cd build cmake .. 这将根据你的CMakeLists.txt配置生成Makefile和其他必要的构建文件。 使用make命令进行编译: 在build目录中运行make命令来编译你的项目。例如: bash make 如果一切顺利,编译完成后你将在build目录中找到生成的可执行文件。 通过以上步骤,你就可以使用CMake来编译CUDA程序了。记得...
CUDA使用CMake编译 Yunfei AI算法,深度学习框架,AI编译 1 人赞同了该文章 一个简短的cuda程序 #include <iostream> #include "cuda.h" #include "cuda_runtime.h" __global__ void add(float* a) { size_t index = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x; a[index] += 1.0f; } int main()...
【3】CMake配置选项设置 CMake配置选项设置需要注意的地方如下: ① 根据自己的VS版本选择编译什么版本,此处VS2017 64位 ② 配置源码路径与生成文件路径: ③ 配置contrib源码目录: ④ CUDA路径不用配置,会自动识别并填入,还有下面几个需要勾选的选项记得勾选: ...
Y您可以使用CUDAHOSTCXX环境变量显式指定与NVCC一起使用的主机编译器。(这将控制NVCC的-ccbin选项。)图2 。构建一个静态库和可执行文件,它使用 CUDA 和 C ++与 CMake 和 Mag 文件生成器。为了配置 CMake 项目并生成一个 makefile ,我使用了以下命令...
cmake编译cuda cuda程序在教程中多是用nvcc来进行编译,但是实际项目中cuda程序往往是和c++混在一起的,所以用cmake编译会更方便 cmake目前可以较好的支持cuda编译,本文只列出其中一种方法,仅供参考 CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION3.15) project(test)...