右键解决方案属性-》配置属性-》CUDA C/C++-》Device-》Code Generation,加入compute_20,sm_20,并且把下面的“从父级或项目属性默认设置继承”的勾选去掉 gpu cpu下时间计算 //cpu 下#include<time.h>clock_tstart,end; start = clock();//cpu codesend = clock();printf("CPU Time: %.5f\n", (floa...
以下是一个例子:“对于 Windows 用户,在 VS 项目属性对话框中,您可以在 CUDA C/C++ | Device | Code Generation 中指定您的 GPU 的计算能力。” 警告或重要说明如下。 提示和技巧如下。 第一章:CUDA 编程简介 自2007 年首次发布以来,统一计算设备架构(CUDA)已经成长为使用图形计算单元(GPU)进行通用计算的事实...
例如/MT, 或/MTd等等。在project的property pages中,C/C++》Code Generation》Runtime library 和 CUDA Build Rules v2.3.0》Hybird CUDA/C++》Runtime Library中的设置要一致。 vs2010添加cuda.rules 最近试用vs2010 beta2, cuda2.3. 发现原来vs2008里面的custom build rules已经不见了. 取而代之的是build cus...
那个错误不用管（语法没有错误，是编译环境按C++的语法提示报错） 运行出错可能是计算能力设置不匹配，属性 -> 配置属性 -> CUDA C/C++ -> Device -> Code Generation，假设你的卡计算能力1.3，则设置为compute_13,sm_13，默认的可能不对 你好，经我试验过的，一个简单的办法：打开出现warning的...
5.2 Device-Code Generation: compute_11,sm_11;compute_20,sm_20;compute_30,sm_30;compute_35,sm_35;compute_37,sm_37;compute_50,sm_50; 5.3Host Preprocessor Definitions:WIN32 Runtime Library:Multi-Threaded Debug (/MTd) 6)链接器选项 6.1常规 输出文件:$(OutDir)/cppIntegration.exe 附加库目录:...
error 161:Code generation error 代码生成错误 error 162:ASM expected 缺ASM error 166:Procedure or function identifier expected 缺过程或函数标识符 error 167:Cannot export this symbol 不能输出该符号 error 168:Duplicate export name 外部文件名重复 ...
原设置 cuda10.1勾选.png 修改后 cuda10.1勾选2.png 2.4CUDA路径配置 cuda-common.png 2.5 编译出现MSB372错误 参考链接中的第4点 msb372错误.png 解决方法:打开darknet.vcxproj(就在darknet.sln同级目录下)修改 <CudaCompile><TargetMachinePlatform>64</TargetMachinePlatform><CodeGeneration>compute_35,sm_35;...
(**values) 2|codegen | File "/data00/home/-/repo/PaddleNLP/examples/code_generation/codegen/codegen_server.py", line 92, in gen 2|codegen | tokenized = tokenizer([item['prompt']], 2|codegen | File "/home/-/.local/lib/python3.9/site-packages/paddlenlp/transformers/tokenizer_utils_base...
Linking relocatable device code. --device-link -dlink a_dlink.obj on Windows or a_dlink.o on other platforms Cubin generation from linked relocatable device code. --device-link--cubin -dlink-cubin a_dlink.cubin Fatbinary generation from linked relocatable device code --device-link--fatbin...
使用--generate-code可以编译多种GPU架构的代码。 Fatbinaries 在JIT中克服启动延迟,同时仍允许在新GPU上执行的另一种解决方案是指定多个代码实例,如nvcc x.cu –gpu-architecture = compute_50 –gpu-code = compute_50,sm_50,sm_52该命令为两个Kepler变体生成精确代码,以及在遇到下一代GPU时由JIT使用的PTX代...