在NVCC 默认的整个程序编译模式 (-rdc=false) 中,每个翻译单元都会生成一个单独的设备程序。在 CUDA 13.0 之前的工具包中,NVCC 编译器将强制将__managed__/__device__/__constant__存根变量链接到内部链接,但保留了与__global__函数对应的存根的原始链接。 template<typenameT> __global__voidfoo() { }...
打开anaconda的power shell,cd到源码文件夹,执行pip install requrment 编译: 打开cmake(官方不建议用GUI编译,我图省事,用GUI编译了貌似也没啥事),定位源码文件夹,新建条目"MAKE_CUDA_ARCHITECTURES",设定为字符串,输入"89"(4090对应的算例值,其他显卡自行查阅),新建条目"LLAMA_TOOLCALL",设定为bool,选中。 取消...
为了看清这一点,我们把其中一条编译命令稍作改动后再执行gcc -D__CUDA_ARCH__=520 -D__CUDA_ARCH_LIST__=520 -E -x c++ -DCUDA_DOUBLE_MATH_FUNCTIONS "-I/usr/local/cuda/bin/../targets/x86_64-linux/include" -m64 "./simple_add_tmp/simple_add.cudafe1.cpp" -o "./simple_add_tmp/simp...
编译步骤如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 nvcc-c cuda_code.cu-o cuda_code.o g++-c main.cpp-o main.o g++cuda_code.o main.o-o cuda_cpp-lcudart-L/usr/local/cuda/lib64 这样,就可以将CUDA函数嵌入到C++程序中,并在运行时通过调用C++代码来触发CUDA函数的执行。
1 , cudafe.exe 去分 离 host code, device code ,生成 .gpu 2 , nvopencc( 我想应 该 就是 nvcc.exe 完成的 ) 编译 .gpu 到 .ptx 3 , ptxas.exe 编译 .ptx 到 .cubin 4 , fatbin.exe 编译 .cubin 到 .fatbin.c ,最终集 合到 .cu.cpp 或者 .cu.c 中。
使用CUDA编译器(nvcc)编译C代码和CUDA代码。nvcc会将C代码和CUDA代码分别编译成CPU代码和GPU代码,并将它们链接在一起生成可执行文件。 编译命令如下: 代码语言:txt 复制 nvcc main.c kernel.cu -o executable 以上步骤是使用C头文件和CUDA代码编译C代码的基本流程。具体的实现方式和细节可能因具体的项目和需求而...
编译: g++ -O3 main_cpu.cpp -o VectorSumCPU 1. 我们再看一下 CUDA 执行向量相加的代码: #include <iostream> #include <cstdlib> #include <sys/time.h> #include <cuda_runtime.h> using namespace std; __global__ void vecAddKernel(float* A_d, float* B_d, float* C_d, int n) ...
CUDA程序必须在nvcc的环境下编译运行,并且你需要把.cpp后缀名改为.cu。 建立nvcc的环境需要 Nvidia 的 GPU 。 你可以使用这两行代码再命令行中进行编译和运行。 nvcc test.cu -o test.out //编译 ./test.out //运行 上面的代码我直接抄自借鉴 Nvidia 的官方文档,并对其中目前学习未涉及的调用做了删改,以便...
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.cpp_extensionimportload_inlineconv2d_implicit_gemm_cuda_source =r"""#include <torch/extension.h>#include <ATen/cuda/CUDAContext.h> // For at::cuda::ge...