打开cmake(官方不建议用GUI编译,我图省事,用GUI编译了貌似也没啥事),定位源码文件夹,新建条目"MAKE_CUDA_ARCHITECTURES",设定为字符串,输入"89"(4090对应的算例值,其他显卡自行查阅),新建条目"LLAMA_TOOLCALL",设定为bool,选中。 取消"GGML_CCACHE"的选中。 选中cmake所列出来的"GGML_CUDA"、"
其实nvcc 只 是个编译 器 驱动,他会调用很多 cuda tools 系统 的 c/cpp 编译 器 (cl,gcc) 1 , cudafe.exe 去分 离 host code, device code ,生成 .gpu 2 , nvopencc( 我想应 该 就是 nvcc.exe 完成的 ) 编译 .gpu 到 .ptx 3 , ptxas.exe 编译 .ptx 到 .cubin 4 , fatbin.exe 编译 ....
比如cuda 编译的DCUDA_DOCKER_ARCH变量 核心就是配置 Makefile:950:***IERROR:ForCUDAversions<11.7atargetCUDAarchitecturemustbeexplicitlyprovidedviaenvironmentvariableCUDA_DOCKER_ARCH,e.g.byrunning"export CUDA_DOCKER_ARCH=compute_XX"onUnix-likesystems,whereXXistheminimumcomputecapabilitythatthecodeneedstoruncan...
#include<stdio.h>#include<cuda_runtime.h>#include"cuda_sub.h"#include<iostream>usingnamespacestd;voidGetCudaDeviceCount(int*num_gpus){cudaGetDeviceCount(num_gpus);for(inti=0;i<*num_gpus;++i){cudaDevicePropdprop;cudaGetDeviceProperties(&dprop,i);printf("%d: %s\n",i,dprop.name);}cout<<...
问编译.cu与.cpp:即使没有任何CUDA代码也会出现编译器错误EN备注：已经装好cuda的请略过，往下看。
此时编译运行良好; 我将其改到头文件里 #include <cuda_runtime.h> #include <cublas_v2.h> #include <helper_cuda.h> 编译就报错 fatal error C1083: 无法打开包括文件: “cuda_runtime.h”: No such file or directory 后来我修改了头文件里的引用,改成了绝对路径 #include "C:/Program Files/NVIDI...
“此版本进一步提高了性能,同时还添加了各种新功能。毫无疑问,AdaptiveCpp 24.06 在性能方面是领先的异构 C++ 编译器之一。在许多情况下,它比供应商支持的编译器堆栈(如 CUDA 或 oneAPI)更快。同时,作为一个纯粹的社区驱动的项目,它完全摆脱了供应商政治,让社区重新控制了他们喜欢的编程模型。
编译'modules/core/CMakeFiles/opencv_core.dir/src/opengl.cpp.o‘创建OpenCV错误-目标cuda的配方失败Ubuntu 18.04 使用命令“make -j”编译opencv-3.4.16，遇到错误“c++: internal compiler error: Killed (program cc1plus)”。系统中，有8个CPU，32GB内存，发现有83个cc1plus进程。检查make的帮助信息，“-...
RTX30系显卡 CUDA11 编译yolo cpp dll报错 MSB3721 命令““C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin\nvcc.exe”… 详细报错: MSB3721 命令““C:\Program Files\NVIDIA GPU ... 查看原文 在生成darknet时候MSB372 (MSB3721)vs2015错误 ...
OpenCV4.5和CUDA的编译 打开Cmake(cmake-gui),设置OpenCV的源码目录和编译输出目录,点击Configure。这里的编译输出目录需要注意!我一开始设置的编译输出目录如图所示,这是不正确的,我编译好了后才把编译目录移动到了 D:\Code\OpenCV\opencv-4.5.1\cuda_build\。建议一开始就在opencv目录下建个新build文件夹。