为了使用CMake编译CUDA程序,你需要按照以下步骤进行操作: 安装并配置好CMake和CUDA环境: 确保你已经安装了CMake和CUDA Toolkit。你可以从CMake官网下载并安装CMake,从NVIDIA官网下载并安装CUDA Toolkit。 配置CUDA环境变量,确保CUDA库和可执行文件可以被系统找到。在Linux系统中,你可以在.bashrc或.bash_profile文件中...
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(){...
本文将介绍如何使用CMake编译CUDA程序。 首先,我们需要安装CUDA工具包和CMake。CUDA工具包可以从NVIDIA官方网站下载并安装,而CMake可以从官方网站下载并按照相应的操作系统进行安装。 安装完成后,我们可以开始编写CMakeLists.txt文件。这个文件是CMake的配置文件,用于描述项目的结构和编译选项。下面是一个简单的CMake...
cudaMalloc((void**)&d_a,sizeof(int) *N); cudaMalloc((void**)&d_b,sizeof(int) *N); cudaMalloc((void**)&d_c,sizeof(int) *N); cudaMemcpy(d_a, h_a,sizeof(int) *N, cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_b, h_b,sizeof(int) *N, cudaMemcpyHostToDevice); add<<<1, N...
CUDA编译是将CUDA程序源代码转换为可在GPU上执行的二进制代码的过程。 使用CMAKE进行单独的CUDA编译意味着我们可以使用CMAKE来管理CUDA项目的构建过程,包括生成适用于CUDA的编译配置和构建脚本。 在使用CMAKE进行单独的CUDA编译时,我们可以按照以下步骤进行操作: 创建一个CMakeLists.txt文件,该文件描述了项目的构建配置...
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(VERSION 3.15) project(test)...
CMakeLists.txt写好后,执行下面的命令就可以编译出可执行文件: mkdir build && cd build cmake .. make 2.添加CUDA编程语言支持 在3.10及以上版本的CMake中,find_package的方式已经被弃用(可以用但不推荐),要编译CUDA代码可以CMakeLists.txt文件中添加对CUDA编程语言的支持。如果程序中CUDA代码是可选的,那么可以...
然后就可以使用CMake来编译CUDA程序了。 本文使用conan来做包管理。 conanfile.txt [requires]boost/1.72.0opencv/4.5.5[generators]cmake CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION 3.3) project(1_simpe_add) set(ENV{PKG_CONFIG_PATH} "$ENV{PKG_CONFIG_PATH}:/usr/local/lib/pkgconfig/") ...
打开OpenCV.sln,编译INSTALL,然后右键仅用于项目--仅生成INSTALL 下面是生成后的文件,opencv_world480.dll文件1.06G正常: OpenCV CUDA编程实例 当使用C++ OpenCV和CUDA编写代码时,一般的步骤如下: 【1】包含必要的头文件:首先,包含相关的头文件,以便使用OpenCV和CUDA库。