你可以通过在命令行运行nvcc --version来检查CUDA编译器是否可用。 查找项目中的CMakeLists.txt文件,确认是否正确调用了cuda_add_library命令: 打开你的CMakeLists.txt文件,检查是否有使用cuda_add_library命令。 如果存在,请按照上述步骤尝试替换为新的CMake命令。 如果cmake版本不支持,或者cuda_add_library命令有误...
Unknown CMake command "cuda_add_library". 仔细检查了CMakeLists.txt和各种.cmake文件,发现find_package(CUDA)没有被调用,导致cuda_add_library()命令没有被识别。开启调用即可。
当使用旧的已弃用的 Cmake CUDA 支持使用find_package(CUDA 10.1 REQUIRED)时,它会在使用工具包时正确报告工具包的正确路径。但是,据我了解,最新的 Cmake 不再正确支持旧方法,并且cuda_add_library等不再正确链接。因此,我基于此将我的“CMakeLists.txt”文件重新格式化为以下内容: cmake_minimum_required(VERSION...
Unknown CMake command "cuda_add_library". 仔细检查了CMakeLists.txt和各种.cmake文件,发现find_package(CUDA)没有被调用,导致cuda_add_library()命令没有被识别。开启调用即可。 Greatness is never a given, it must be earned.
ADD_LIBRARY(hello SHARED${LIBHELLO_SRC}) ADD_LIBRARY(hello_static STATIC${LIBHELLO_SRC}) 3:注意,一般我们使用的静态库/动态库只是后缀名不同而已,上面构建的libhello.so与libhello_static.a,显然名字不同哦。这时你会有一个想法,那我把hello_static改成hello,结果是不可行的,静态库无法构建。重名会忽略...
在 CMake 的早期版本中,构建 CUDA 代码需要命令,比如cuda_add_library。不幸的是,这些命令无法参与使用需求,因此无法使用传播的编译器标志或定义。 CMake 中现在对 CUDA 的内在支持使使用 CUDA 的目标能够充分利用现代 CMake 使用需求,并为所有语言提供统一的 CMake 语法。
在 CMake 的早期版本中,构建 CUDA 代码需要命令,比如cuda_add_library。不幸的是,这些命令无法参与使用需求,因此无法使用传播的编译器标志或定义。 CMake 中现在对 CUDA 的内在支持使使用 CUDA 的目标能够充分利用现代 CMake 使用需求,并为所有语言提供统一的 CMake 语法。
add_definitions添加宏定义。 add_dependencies添加target的依赖。 add_executable添加构建二进制执行。 add_library添加构建lib库。 add_subdirectory添加构建的二级目录,一般在top的CMakeLists.txt中使用,用于将其他CMakeLists.txt包含进build工程,使用相对目录。
子目录cudaTest中 : CMakeLists.txt: 就一行 add_library(cudaTest cudaTest.cu) 子目录cudaTest.cu 和 cudaTest.h: /*cudaTest.cu*/ #include "cudaTest.h" __global__ void hello_world(void) { printf("GPU: Hello world!\n"); }
add_library(cudaMatMul cudaMatMul.cu cudaMatMul.h) target_compile_features(cudaMatMul PUBLIC cxx_std_11) 可以链接到普通的c++程序中 add_executable(main main.cc) target_link_libraries(main cudaMatMul) 引入cuda依赖库 如果我们想引入英伟达官方或者第三方的cuda库时,我们也可以编写一个供find_package调用的...