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(){...
该命令会导入一个名为CUDA::toolkit的模块. 并且会给包含在 CUDAToolkit 的一些库定义可选的导入目标. 例如可以使用CUDA::cudart来导入CUDA Runtime 库, 使用CUDA::cublas来导入cuBLAS库等. 在下文链接 CUDA 库文件时会详细介绍. CMake 旧版本中会使用find_package(CUDA)来查找 CUDA 工具包, 该命令会查找软件...
gpuVideo.upload(frame); 【4】执行CUDA加速操作:调用适当的OpenCV CUDA函数,在GPU上执行CUDA加速操作。 cv::cuda::cvtColor(gpuImage, gpuImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);//或者cv::cuda::blur(gpuVideo, gpuVideo, cv::Size(3,3)); 【5】将结果从设备内存复制到主机内存:使用d...
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...
设置CUDA编译选项:在CMakeLists.txt文件中,可以使用set命令来设置CUDA的编译选项,例如: 代码语言:txt 复制 set(CUDA_NVCC_FLAGS "-arch=sm_30") 这里的-arch=sm_30表示使用的GPU架构为Compute Capability 3.0,可以根据实际情况进行调整。 添加CUDA源文件:在CMakeLists.txt文件中,使用cuda_add_executa...
【2】OpenCV源码下载与CUDA安装 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 1. 2. 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:
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.
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/") ...
我正在尝试构建一个需要 CUDA 的程序。对于我提供的 CMake 脚本: cmake -D CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda .. 找到CUDA,CMake正常运行: staudt ~/workspace/clutbb/cluster/build $ cmake -D CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda .. -- Found CUDA: /usr/local/cuda (found version "6....