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安装好cuda之后,可以从cuda sample中获得 AI检测代码解析 1. cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ./deviceQuery 如上,运行后输出信息如下 AI检测代码解析 1. nvidia@nvidia-X10SRA:/usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery...
首先验证你是否有nvidia的显卡（developer.nvidia.com/cuda-gpus这个网站查看你是否有支持gpu的显卡）：[plain]viewplaincopy$lspci|grep-invidia查看你的linux发行版本（主要是看是64位还是32位的）：[plain]viewplaincopy$uname-m&&cat/etc/*release看一下gcc的版本：[plain]viewplaincopy$gcc--version首先...
tuples arch/ # Bare bones PTX wrapper structs for copy and math instructions atom/ # Meta-information either link to or built from arch/ operators mma_atom.hpp # cute::Mma_Atom and cute::TiledMma copy_atom.hpp # cute::Copy_Atom and cute::TiledCopy *sm*.hpp # Arch specific meta-...
1、当我们在下一节的 cmake 命令中设置 CUDA_ARCH_BIN 变量时,这个版本号是必需的。2、NVIDIA GPU 架构版本取决于您使用的 GPU,因此请确保提前了解您的 GPU 型号。3、未能正确设置 CUDA_ARCH_BIN 变量可能导致 OpenCV 仍在编译但无法使用 GPU ...
CUDA_ARCH_BIN一般需要指定,且最好不要把所有版本都编译,如CUDA_ARCH_BIN="3.0 3.5 3.7 5.0 5.2 6.0 6.1 7.0 7.5 8.6". 最好根据上面的说明,查一下当前显卡的型号,以及对应的显卡算力,然后在这里指定一个即可,如3080显卡可以保持CUDA_ARCH_BIN="8.6"。否则全部编译一遍速度会很慢。
以及,勾选OPENCV_DNN_CUDA,选择解压好的opencv_contrib中modules路径添加进来。 勾选WITH_CUDA。 进行第二次Configure,Configure完成之后可能会报错,此时不管他,根据GPU算力表选择合适的CUDA_ARCH_BIN值,如我的是RTX2080Ti,则将CUDA_ARCH_BIN其余值删除,只留下7.5。然后勾选CUDA_FAST_MATH,点击Configure。
CUDA_ARCH_BIN=${cuda_compute} 显卡算力,大家可以对照我最后给算力查询自行查询,也可以进行系统自己查找匹配版本。 WITH_QT=ON\ 这是是QT的编译选项 大家可以按照自己需要选择是否用QT进行编译开与关。 CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR 这是自己电脑安装的cuda 版本 ...
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64 1、在安装之前一定要先安装 VS,否则在安装 CUDA 过程中就会出现如下情况,从而无法正常安装 2、VS_Community 下载链接: https://my.visualstudio.com/Downloads?PId=8228 ...
(7)搜索 cuda_ar,在CUDA_ARCH_BIN填入自己的显卡gpu算力,不知道的可进入网址查询,我的为6.1。 (显卡gpu算力查询网址见资料) (8)搜索 fast,勾选CUDA_FAST_MATH 和 ENABLE_FAST_MAT (9)搜索 type,将CMAKE_CONFIGURATION_TYPES的DEBUG删除,只保留Release ...