这里其实指的是 NVIDIA Nsight Visual Studio Code Edition 这个插件,我理解这个插件可以认为是CUDA-GDB的可视化界面版本,封装了命令行操作到vscode的插件的界面操作。 实验手册 参考官方文档 Getting Started with the CUDA Debugger :: NVIDIA Nsight VSCE Documentation 实验环境 Ubuntu-22.04(为了避免麻烦,可以用root...
在“CUDA C/C++”设置中,确保“CUDA 工具集版本”设置为“CUDA 10.1”。 五、验证 CUDA 选项完成以上配置后,再次查看新建项目时是否出现了 CUDA 选项。如果仍然没有出现,请尝试重启 Visual Studio 或重新安装 CUDA 工具包。六、常见问题及解决方案问题: 安装CUDA 后,Visual Studio 中仍然无法看到 CUDA 选项。解决...
CUDA+VS+Matlab环境搭建 主要目的是为了在matlab中调用GPU的CUDA API进行加速。 1、visual studio community 2019安装 1) vs官方下载vs2019 community。 2)安装“使用c++桌面开发“,安装路径可自定义 3)在环境变量Path中新建:'cl.exe'所在的文件路径(可在vs路径中搜索)。(这里是为了在matlab中编译cu文件时找到需要...
先下载CUDA,后下载的Visual Studio CUDA版本11.3 VS用的是Visual Studio 2019,安装时只勾选了C++桌面开发,且使用的默认配置 问题说明 CUDA为Visual Studio提供了搭建cuda项目模板的插件,在安装CUDA时,该插件会被自动下载并配置。然而,如果是先安装CUDA后安装Visual Studio,插件不会被自动配置到VS中,而需在下载了VS后...
其中选项中CUDA里有一个“Visual Studio Interpreter”我勾选了 点击关闭后,直接弹出对应的文件夹。 若安装成功,则在cmd里输入nvcc --v,会看到版本号,就是安装成功了。 CUDA的第一步完成,还有进行系统环境配置和SDK的工作。(原文链接:,为了流程完整我按照这个教程成功了,没有再重新弄只是按流程把博主的截图粘贴过...
一、安装Visual Studio 2019 (最好先装Visual Studio!!!)这个就不赘述了,记得勾选C++桌面程序: 为了避免万一,还是委屈一下C盘了。 二、CUDA11.0的安装 首先,打开显卡控制面板(当然,你需要拥有一块N卡): 打开组件标签,可以看到CUDA版本: 我的是1050的卡,支持CUDA11。
Visual Studio配置Cuda 1.下载显卡支持版本的cuda 2.安装cuda,注意环境变量中是否添加cuda 3.C++项目右键->生成依赖项->生成自定义中勾选cuda
3.https://developer.nvidia.com/cuda-11-6-1-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exe_local image.png 下载,如果想下其他版本, image.png 点击第二个 "Archive of Previous CUDA Release" 注意:这个文件不用下载到C盘 ...
第一步肯定还是搭建环境,这个就有很多详细博客可供各位观众老爷参考,在这里就不详细说了,大概有几个步骤:1)安装cuda和cudnn,设置对应的环境变量,本机安装的是cuda10.1; 2)安装VisualStudio,本机安装的VS2019; 3)将cuda和vs2019链接起来,搞定,收工!
一、安装Visual Studio 2019 (最好先装Visual Studio!!!)这个就不赘述了,记得勾选C++桌面程序: 为了避免万一,还是委屈一下C盘了。 二、CUDA11.0的安装 首先,打开显卡控制面板(当然,你需要拥有一块N卡): 打开组件标签,可以看到CUDA版本: 我的是1050的卡,支持CUDA11。