1、打开VS,新建C++空项目 2、右击源文件->添加->新建项,选择CUDA C/C++ File,名称为main.cu 3、把下面的示例源码复制到main.cu中 Cuda示例代码 4、右击项目->生成依赖项->生成自定义,在弹出的对话框中选择CUDA 5、右击main.cu文件->属性->项类型改为CUDA C/C++(注意配置:Debug 平台:x64) 6、点击项目...
一、新建项目 打开VS2017→ 新建项目→Win32控制台应用程序 → “空项目”打钩 二、调整配置管理器平台类型 右键项目→ 属性→ 配置管理器→ 全改为“x64” 三、配置生成属性 右键项目 → 生成依赖项→ 生成自定义→ 勾选“CUDA 11.1XXX” 四、配置基本库目录 注意:后续步骤中出现的目录地址需取决于你当前的...
2)在自己创建的虚拟环境中打开python -> import torch -> torch.cuda.is_available() ->返回ture则成功 -> 输入exit()python 5 利用 vs code 调用 anaconda 虚拟环境 利用Anaconda Prompt命令行创建虚拟环境后,可以在vs code直接调用 (1)利用ctrl+shift+p打开命令面板,输入“解释器”: (2)选择自己需要调用的...
(2)SDK配置 此时需要找到相用的文件,用vs2019打开进行配置。 出现下面的输出代表成功。 按照教程,此时还需要配置环境变量: (1)确认系统变量中:CUDA_PATH和CUDA_PATH_V10.0已经存在 (2)我们还需要在环境变量中添加如下几个变量: CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0 CUDA_SDK_...
(1)首先测试CUDA安装是否成功,进入cmd,输入nvcc -V,得到的输出,如图所示,表示cuda安装成功, (2)之后,在进入CUDA的SDK实例安装目录,默认是C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.3(该文件夹是隐藏文件夹,需要显示出来),显示隐藏文件夹的办法在下方链接:(3)在VS2017中打开Samples_vs2017.sln文件,等待...
1 VS环境配置 (1)新建空项目; (2)项目右键--项目属性--VC++目录--包含目录--CUDA的include(C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\include) (3)项目右键--项目属性--VC++目录--库目录--CUDA的lib目录(C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\lib\x64) ...
打开vs2019,创建新项目,下拉找到cuda项目。填写项目名和选择项目路径。 打开项目后,找到工具–>选项–>文本编辑器–>文件拓展名, 新增扩展名 .cu 并将编辑器设置为:Microsoft Visual C++。 工具–>选项–>项目和解决方案–>VC++项目设置,添加要包括的扩展名".cu" ...
VS配置 1.1 启动VS2012 1.2 新建一个win32的控制台工程,空的。 1.3 右键源文件文件夹->新建项->选择cuda c/c++->新建一个以.cu结尾的文件 1.4 右键工程-》生成自定义-》选择cuda生成 1.5 右键test.cu-》属性-》选择cuda c/c++编译器 1.6 右键工程-》属性-》链接器-》常规-》附加库目录-》添加目录 $(...
本人使用的是vs2019+cuda10.2; 安装的顺序最好是第一步安装好visual studio 2019,第二步安装(更新)自己的显卡对应的驱动,第三步安装与驱动版本号相匹配的cuda版本。 整个顺序的原因在于安装cuda时会检测driver是否兼容,并且安装cuda的最后会自动检测是否安装vs,以自动添加vs配置。