1.安装这个出现: “CUDA Setup Package:error” “Error during execution".\\setup.exe". 操作成功完成。” . 解决策略 ①下载一个软件 参考网址: 百度了一下,原因可能是我的电脑有VS,影响了cuda的安装,于是打算把上次安装失败的所有cuda的东西都删了,于是我找了所有有关的文件和注册表,都删完了之后,发现还...
python run_time.py --compiler setup 结果如下所示: Running cuda... Cuda time: 2445.340us Running torch... Torch time: 2449.226us Kernel test passed. CMAKE 编译调用 最后就是cmake编译的方式了,要编写一个CMakeLists.txt文件,需要关注的几个点在于:依赖库的匹配、编译过程及软连接的建立。文件如下:...
Selecting previously unselected package libegl1:amd64. Preparing to unpack .../12-libegl1_1.7.0-1build1_amd64.deb ... Unpacking libegl1:amd64 (1.7.0-1build1) ... Selecting previously unselected package libnvidia-gl-535-server:amd64. Preparing to unpack .../13-libnvidia-gl-535-server_...
第二种编译的方式是通过Setuptools,也就是编写setup.py,具体代码如下: from setuptools import setup from torch.utils.cpp_extension import BuildExtension, CUDAExtension setup( name="add2", include_dirs=["include"], ext_modules=[ CUDAExtension( "add2", ["kernel/add2.cpp", "kernel/add2_kernel.cu...
├── setup.py ├── time.py # 比较cuda算子和torch实现的时间差异 └── train.py # 使用cuda算子来训练模型 代码结构还是很清晰的。include文件夹用来放cuda算子的头文件(.h文件),里面是cuda算子的定义。kernel文件夹放cuda算子的具体实现(.cu文件)和cpp torch的接口封装(.cpp文件)。
python setup.py install # 或者 pip3 install. 编译报错:nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_87 CUDA问题,不知道怎么修复。不过反正我并不需要cuda版本的OpenCV,我只要能装上OpenCV就行,所以我修改了前面的build_opencv.sh脚本,把make时cuda相关的配置都OFF了。更改后的: ...
Python Package 运行以下命令从源代码安装 Python 软件包：bash代码解读复制代码git clone https://github.com/triton-lang/triton.git; cd triton/python; pip install ninja cmake wheel; # build-time dependencies pip install -e .注意：如果系统上没有安装 llvm，可以通过 setup.py 脚本下载官方 LLVM 静态库...
d) 检查是否安装了kernel header和 package development 在终端中输入: uname -r 1. 可以查看自己的kernel版本信息,我的为4.4.0-133-generic(记住自己的版本,后面4.a)禁用 nouveau需要用到)。 在终端中输入: sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r) ...
单击“Download”下载CUDA工具包。 双击打开安装文件,单击“运行”安装CUDA工具包。 图23 Windows云服务器安装CUDA 选择安装地址,在“CUDA Setup Package”界面,单击“OK” 图24 选择CUDA安装路径 根据安装提示完成CUDA的安装。 图25 CUDA安装完成 检查CUDA是否安装成功。
NVIDIA Driver Description This package contains the operating system driver and fundamental system software components for NVIDIA GPUs. NVIDIA CUDA Toolkit Description The NVIDIA CUDA Toolkit provides command-line and graphical tools for building, debugging and optimizing the performance of applications ...