解决办法:可以在 .cu 文件中封装一层,就是在 .cu 文件中写一个传同样参数的核函数调用函数addKernel(int *a, int *b, int *c, int size),即在addKernel(int *a, int *b, int *c, int size)函数中调用核函数add<<<2, 128>>>(dev_a, dev_b, dev_c,size),然后在外边main.cpp文件中用调用...
RC Pass 1: command "rc /fo CMakeFiles\cmTC_e4692.dir/manifest.res CMakeFiles\cmTC_e4692.dir/manifest.rc" failed (exit code 0) with the following output: 系统找不到指定的文件。 ninja: build stopped: subcommand failed. CMake will not be able to correctly generate this project. Call S...
4 (found version "12.4") [cmake] -- The CUDA compiler identification is NVIDIA 12.4.99 [cmake] -- Detecting CUDA compiler ABI info [cmake] -- Detecting CUDA compiler ABI info - done [cmake] -- Check for working CUDA compiler: C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v...
3.debug error错误 之前用的vs2017,由于换电脑又下载了vs2019,把2017上的项目迁移到2019上后,编译成功,在release模式下可以正常运行,debug模式下运行出现了debug error错误,说result没有被初始化,具体报错如下。 debug error错误 解决方法:项目属性->c/c++->代码生成-->基本运行时检查-->默认值 原因:当使用默认...
Professional CUDA C Programming的代码实例1.1 2019-12-24 11:05 −CUDA PROGRAM STRUCTUREA typical CUDA program structure consists of fi ve main steps:1. Allocate GPU memories.2. Copy data from CPU memory to GPU memor... MetaWang 0
我在服务器上(ubuntu14.04),运行smallcorgi/Faster-RCNN的tensorflow代码时候出现的问题,我的显卡是Tesla K40。 在百度后发现根本没有切实可行的方法,最后还是使用Google解决了问题,发现在运行代码时候在lib文件夹下面执行make操作的时候需要将make.sh文件进行修改,将arch参数从sm_37改为sm_35。为大家附上参数列表。
首先，理解报错信息。报错信息指出在使用 CMake 进行 CUDA 编译时，必须设置 CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES 变量。这个变量用于指定要编译的 CUDA 设备的架构。解决步骤如下：1. 打开项目目录中的 CMakeLists.txt 文件。2. 查找 project() 这个函数，这是 CMakeLists.txt 文件中通常的第一条命令。3. 在...
编写CMakeList,手动链接OpenCV的路径: cmake_minimum_required(VERSION 3.10) project(main_cuda) set(CMAKE_CXX_STANDARD 03) find_package(CUDA REQUIRED) # 加载OpenCV 4 的头文件 find_package(OpenCV 4.1.1 REQUIRED) include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) ...
Windows系统:在系统环境变量中添加CUDA_HOME变量,并将其值设置为CUDA安装目录的路径(例如C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0)。同时,确保将CUDA的bin目录添加到系统PATH变量中,将lib64目录添加到LD_LIBRARY_PATH(在Windows中为PATH)中。 3. 验证配置 配置完成后,您可以通过运行一个简单的CUD...