假设cuda 程序需要在架构为 sm_XY (比如sm_80)的 GPU上运行。1. ZW, 其中 Z<=X；2. 或者 ZW-...
通过设置变量 CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED 为ON 可以强制使用指定的 C++ 标准. 如果编译器不支持指定的 C++ 标准, CMake 构建过程将报错 选择CUDA 架构 变量CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES 是CMake 3.18 版本中加入的一个变量, 用于指定编译 CUDA 代码时支持的 GPU 架构, 如果要使用新架构的一些特性, 则必须要指定...
在CMakeLists.txt中设置CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES变量,例如: set(CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES60617075) 这里设置了支持的GPU架构为60、61、70和75。 确保使用的CUDA版本与设置的GPU架构兼容。例如,如果设置了架构为70和75,则需要使用CUDA 9.0及以上版本。 如果仍然出现错误,请检查是否正确安装了CUDA,并确保系统环境变量...
3. 阐述cmake_cuda_architectures如何自动检测nvcc支持的CUDA架构 CMake 3.18及更高版本引入了自动检测CUDA架构的功能。这意味着,如果你没有显式设置CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES,CMake将尝试自动检测你的系统上nvcc支持的所有CUDA架构。这个功能通过查询nvcc的编译选项和版本信息来实现,从而确定哪些架构是可用的。
[cmake报错] CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES must be non-empty if set. 报错的解释 my solution: 编译时添加 -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES="70"参数,手动设置CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES,参数值根据GPU型号确定。 other solutions: 1.修改cmake代码 2. 降低cmake版本...
add_executable(main main.cpp) set_property(TARGET main PROPERTY CXX_STANDARD 17) # 正确 target_compile_options(main PUBLIC "-std=c++17") # 错误 set_property(TARGET main PROPERTY CUDA_ARCHITECTURES 75) # 正确 target_compile_options(main PUBLIC "-arch=sm_75") # 错误 CUDA 的 -arch=sm_75...
然而某些专利公司的 CUDA toolkit 在 Windows 上只允许用 MSBuild 构建,不能用 Ninja eg: (5)-E: CMake命令行模式。 为了真正做到与平台无关,CMake提供了一系列可以用于所有系统上的的命令。 以-E参数运行CMake会帮助你获得这些命令的用法。 可以使用的命令有: chdir, copy, copy_if_different copy_director...
CUDA11.5 如果发现CUDA版本不正确,可以尝试更新CUDA驱动程序或重新安装CUDA。另外,如果发现输出结果中的某个部分不正确,也可以通过修改CMake配置文件来调整CUDA的设置。 总之,通过分析cmake_cuda_architectures命令的输出,可以轻松地了解CUDA应用程序的架构,从而优化其性能。
如果我尝试使用FindCUDA模块来设置CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES-- @alfC这里给出的解决方案--我得到: 代码语言:javascript 复制 PSC:\GitRepo\cuda_hello\build>cmake..CMake Error atC:/Program Files/CMake/share/cmake-3.23/Modules/FindCUDA/select_compute_arch.cmake:120(file):file failed to openforwriting...
通过设置CMAKE_CUDA_COMPILER这个内建变量就可以指定cuda的编译器了。 在cmake -DCMAKE_CUDA_COMPILER="C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.1/bin/nvcc.exe" …就可以实现cuda编译器的指定了。 一些有用的宏如下: set_target_properties(${TARGET_NAME} PROPERTIES CUDA_ARCHITECTURES "35;...