设置LD_LIBRARY_PATH环境变量:确保LD_LIBRARY_PATH包含CUDA库路径。 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} 在Makefile中配置链接选项:在Makefile中明确指定链接选项,确保正确链接CUDA库。 LDFLAGS := -L/usr/local/cuda/lib64 -lcudart -lcublas -lcurand ...
如果CUDA运行时库的路径没有被包含在输出中,你可以通过以下命令添加它: export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.3/lib64 这将把CUDA运行时库的路径添加到LD_LIBRARY_PATH中,使得库能够找到这些库文件。步骤5:重新安装库在设置了正确的环境变量后,尝试重新安装库。如果一切设置正确,你应该不...
PATH PATH是可执行文件路径,是三个中我们最常接触到的,因为我们命令行中的每句能运行的命令,如ls、top、ps等,都是系统通过PATH找到了这个命令执行文件的所在位置,再run这个命令(可执行文件)。 比如说,在用户的目录~/mycode/下有一个bin文件夹,里面放了有可执行的二进制文件、shell脚本等。如果想要在任意目录下...
PATH=$INSTALL_DIR/bin:$PATH Run cuda-gdb --version to confirm you're picking up the correct binaries cuda-gdb --version You should see the following output: NVIDIA (R) CUDA Debugger 12.3 release : Follow the directions for remote debugging at https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-gdb/ind...
(CUDA_PATH)/lib64 -lcublas -lcufft -lcudartCUDA_INC+=-I$(CUDA_PATH)/includeCFLAGS+=-std=c99INCLUDES:=# specify include path for host codeGPU_CARD:=-arch=sm_35# specify your device compute capabilityNVCC_FLAGS+=-O3 -dc# separate compilationNVCC_FLAGS+=-Xcompiler -fopenmpCUDA_LINK_FLAGS...
LIBRARIES += -L$(CUBLAS_LIB_PATH) LIBRARIES += -L$(CUDNN_LIB_PATH) 同时,不要忘记加上自己的库 INCLUDES += -I./include 接着便是主要修改的编译生成部分了: # Target rules all: build build: Mnist check.deps: ifeq ($(SAMPLE_ENABLED),0) ...
配置环境变量,在安装完成之后已经有默认配置了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V8_0两个环境变量了,然后把剩下的几个也添加进去。如下图。 配置VS2015。 任意新建一个空项目,然后配置属性管理器: 这里我是用CUDA的sample是的项目来做演示,然后配置64位的属性:
exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64\${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} 在此之后,两者nvcc和nvidia-smi(或nvtop)就应该打印相同版本的Cuda了 尝试运行项目 构建这个项目,首先需要新建个cmake文件夹,然后进入该文件夹内,执行cmake命令,结果报错了,找不到Cuda(found 9.1),隐约感到这不是...
手动添加 “C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v8.0\bin”到Path里面。7.安装TensorFlow的GPU版本 打开cmd，输入“pip3 install tensorflow-gpu”我因为已经安装过了，所以显示已经安装。此处要注意三点：要用pip3而不是pip 要安装tensorflow-gpu，而不是tensorflow 如果安装失败，很有可能你的Python版本不...
安装之后通常会存在/usr/local/cuda-11.6/compat目录,将该目录override系统的库目录LD_LIBRARY_PATH,此时大家可以nvidia-smi看一下,是不是惊喜发现允许的最高cuda版本变高了(但驱动版本是没有变的哦)。该目录下存在以下四个文件: libcuda.so.* 驱动程序 ...