我使用的是RemoteSSH连接远程服务器 需要确保vscode c/c++ 插件安装正确 包括客户端插件和服务器插件,之前安装过c/c++插件,然后后面又删除过服务器上的vscode server,没注意到服务器上的c/c++插件没有安装,导致后面编辑.cu文件时出现各种问题(不提示代码补全) 创建c++配置文件 先创建一个.cu文件,使用快捷键Ctrl +...
vscode-cudacpp 代码高亮 Nsight Visual Studio Code Edition debug 配置文件 c_cpp_properties.json {"configurations": [ {"name":"Linux","includePath": ["${workspaceFolder}/**","/usr/local/cuda-10.2/include"],"defines": [],"compilerPath":"/usr/bin/clang","cStandard":"c11","cppStandard":...
2. 安装VSCode:如果你还没有安装VSCode,可以从官方网站上下载并安装最新版本的VSCode。 3. 安装C/C++扩展插件:在VSCode中,打开扩展面板 (Ctrl+Shift+X),搜索并安装”Microsoft C/C++”扩展插件。这个插件将帮助我们编写和调试C/C++代码。 4. 配置任务:打开VSCode的命令面板 (Ctrl+Shift+P),输入”Tasks: Configu...
代码智能提示和C/C++标准选择c17和c++20即可,GCC会将C/C++代码分开进行编译。(如果使用CUDA,C++需要使用C++17标准)ctrl+ shift+ P 输入tasks,选择选项 C/C++: g++ 生成 tasks.json 文件,这样就可以对工程源文件进行编译,调试与运行了。完成了配置的工程目录。以后的工程可以直接将 .vscode 文件夹拷贝到目标工程...
然后在vscode中按ctrl+shift+p, 在搜索框中填json,选择c/c++ 在includePath中添加所使用的头文件的位置,如这里的cuda { "configurations": [ { "name": "Linux", "includePath": [ "${workspaceFolder}/**", "${workspaceFolder}/include/**",
上面这个文件由三部分组成,第一部分定义了 Python 调试器的相关配置,第二部分定义 cuda-gdb 调试器的配置,第三部分使用 compounds 将两个调试配置组装成一个,在调试时将同时启动这两个调试器。 接下来在 VSCode 中切换到 Run and Debug 面板,并修改调试配置为 Python and CUDA,如下图所示: image.png 然后在 ...
第一个坑!电脑上没有VS的C++库后面安装cuda会报错,同时cuda11.2是仅适配vs2017或vs2019的。因此,这里笔者先安装vscode2019。 安装包下载地址:Vscode2019 下载社区版,详细安装配置C++库教程参考: 二、查看驱动版本 在cmd里输入nvidia-smi 或者在桌面右键nvidia控制面板→左下角“系统信息”→左上角“组件”查看。
就自动在文件夹根目录下生成了一个.vscode目录，里面生成了一个launch.json文件，文件内容如下：大致意思...
在VS Code中,你需要创建一个编译任务来构建CUDA程序。这可以通过创建`tasks.json`文件来完成,该文件也位于`.vscode`目录下。添加如下内容: json { "version": "2.0.0", "tasks": [ { "label": "build", "type": "shell", "command": "C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v11...