/home/myuan/.pyenv/versions/3.11.3/lib/python3.11/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:8 (CMAKE_DETERMINE_COMPILER_ID_BUILD) /home/myuan/.pyenv/versions/3.11.3/lib/python3.11/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompiler...
通过分析cmake_cuda_architectures命令的输出,可以轻松地了解CUDA应用程序的架构,从而优化CUDA应用程序的性能。 下面是一个cmake_cuda_architectures命令的输出示例: cmake_cuda_architectures -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURE_FILE=<path_to_cuda_architecture_file> -DCMAKE_CUDA_ARCH_VERSION=< CUDA_VERSION> 输出结果包括...
构建一个静态库和可执行文件,它使用 CUDA 和 C ++与 CMake 和 Mag 文件生成器。 为了配置 CMake 项目并生成一个 makefile ,我使用了以下命令 cmake -DCMAKE_CUDA_FLAGS=”-arch=sm_30” . 图1 显示了输出。 CMADE 自动发现并验证 C ++和 CUDA 编译器并生成一个 MaMaFrimeProject 。注意,参数-DCMA...
CUTLASS project, then run CMake. By default CUTLASS will build kernels for CUDA architecture versions 5.0, 6.0, 6.1, 7.0, 7.5, 8.0, 8.6, 8.9, and 9.0. To reduce compile time you can specify the architectures to build CUTLASS for by changing the CMake configuration settingCUTLASS_NVCC_ARCHS...
许多开发人员使用 CMake 来使用简单的独立于平台和编译器的配置文件来控制他们的软件编译过程。 CMake 生成可在您选择的编译器环境中使用的本机 makefile 和工作区。 CMake 工具套件是由 Kitware 创建的,是为了响应对 ITK 和 VTK 等开源项目的强大、跨平台构建环境的需求。
// 第1步,编译输入文件a.cu和b.cu,生成一个包含可重新定位设备代码的目标文件$nvcc–arch=sm_20–dca.cub.cu// 第2步,将所有设备对象链接在一起$nvcc–arch=sm_20–dlinka.ob.o–olink.o// 第3步,机链接器生成可以执行的程序$g++-cc.cpp-oc.o$g++c.olink.o-otest–L<path>-lcudart ...
在大量的C/C++的项目中都使用CMake来进行项目的管理,而CUDA又是很流行的并行计算库,利用CMake来构建CUDA项目就显得很有必要了,而且项目中使用的CMakeLists.txt基本框架一致的,下面简单地记载一下这种CMakeLists.txt文件的内容:# CMak...
Description Branch: Main Base Docker Image: nvcr.io/nvidia/tritonserver:23.01-py3 (the image is likely irrelevant here) System: AGX Orin w/jetpack 5.1 Reproduced Steps /workspace/fastertransformer_backend/build# cmake -D SM=87 -D CMAKE_E...
再次单击 Configure,完成后将cuda_arch_bin即显卡的算力内容改成自己显卡的算力,如下图所示 查看自己N卡显卡算力网址:CUDA GPUs - Compute Capability | NVIDIA Developer 再次单击 Configure完成后,点击generate,之后会提示generating done,说明cmake编译成功了。点击open project进行编译部分了。
那么恭喜你可以从我这里找到答案了,因为cuda 11已经废弃 compute_30了,所以需要把compute_30给去掉,那么要怎么去掉呢 我们需要重新回到cmake,找到CUDA_ARCH_BIN,需要把这里的3.0删掉之后再重新generate 之后重新打开项目,重新生成,就只剩下漫长的等待了(os: 添加gpu模块后编译的速度真的超级慢!)...