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)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_...
方法1:将缺失的.dll文件拷贝到工程目录里,即“当前工程的Example\build\Release(或debug,取决于你是采用release还是debug模式)”里,或者说放置在工程编译后的可执行文件同一目录下。 方法2:即【2.5】中的方法,直接在【配置属性】→【调试】→【环境】中添加添加libtorch动态库的路径PATH=**\libtorch-cu121\libtorch...
CUDA入门(一):CUDA11.0+VS2019+WIN10环境配置 https://www.bilibili.com/read/cv7335974/ 由于最近需要做一些并行加速计算的工作,首先要在个人电脑上配置CUDA的环境,下面是具体的实现过程。 参考了:https://www.jianshu.com/p/1fd15d2408bf 一、安装Visual Studio 2019 (最好先装Visual Studio!!!)这个就不赘...
4 接下来配置cuda的环境变量,默认安装好后,他会自动帮你设置好2个环境变量,但是最好还自己添加下其他的几个,方便日后配置vs使用 上面的两个环境变量是cuda默认配置的,接下来添加 CUDA_BIN_PATH %CUDA_PATH%\bin CUDA_LIB_PATH %CUDA_PATH%\lib\Win32 ...
1)启动vs2019,新建一个工程,如果前面配置顺利会出现CUDA 12.3 runtime项目类型 2)添加.cu到编辑器和扩展名: VS(工具-选项-文本编辑器) 在扩展名中填写cu,编辑器为Mcrosoft Visual C++添加 VS(工具-选项-项目和解决方案-VC++项目设置,在项目的要包括的扩展名添加.cu) ...
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" ...
一、将SDK目录下:…/NVIDIA GPU Computing SDK 4.0/C/doc/syntax_highlighting/visual_studio_8 。将此目录下的usertype.dat拷贝到…/Microsoft Visual Studio 10.0/Common7/IDE目录下。 二、在菜单栏中选择“工具”->“选项”。然后按照图示操作就行了。操作完后,记得重启VS2010。
配置VS2015。 任意新建一个空项目,然后配置属性管理器: 这里我是用CUDA的sample是的项目来做演示,然后配置64位的属性: VC++目录->包含目录中添加include路径: VC++目录->库目录中添加lib路径: 连接器->输入->附加依赖项添加lib文件名: 这要是这里标红的这几个库,其实可以到库目录里看见这些lib文件,远不止这...