首先安装插件 Nsight Visual Studio Code Edition,此插件由 NVIDIA 开发,用于在 VSCode 中支持对 CUDA 代码的调试[1]。 编辑.vscode/launch.json 文件,输入如下内容,并修改其中 Python 解释器路径为正确值: { "version": "0.2.0", "configurations": [ { "name": "Python: Launch", "type": "python", ...
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...
3. 创建CUDA项目:在VSCode中创建一个新的文件夹作为你的CUDA项目,并点击菜单栏中的”File” -> “Add Folder to Workspace”,选择你创建的项目文件夹。 4. 修改工作区设置:点击VSCode的”File” -> “Preferences” -> “Settings”,进入”Preferences”界面。在”Extensions”选项下找到”CUDA”,选择”Edit in...
二、关于编辑器VSCode Python的编辑器有很多，其实大家用自己习惯的就行。VSCode有很多好处，比如免费、轻量，ssh远程开发也方便。最主要的他有丰富的插件库。本专栏Python编辑器将统一使用VSCode。软件下载地址是：https://code.visualstudio.com/ 安装完成后，你将看到这样一个界面，在左侧可以打开插件库。插件库在...
在VS Code中,你需要创建一个编译任务来构建CUDA程序。这可以通过创建`tasks.json`文件来完成,该文件也位于`.vscode`目录下。添加如下内容: json { "version": "2.0.0", "tasks": [ { "label": "build", "type": "shell", "command": "C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v11...
虚拟环境下安装 vscode opencv 虚拟环境中安装cuda 一、虚拟环境1:torch环境的cuda配置 1.先安装Torch 进入pytorch官网,Start Locally | PyTorch找到想要安装的torch及对应的cuda,(比如我要下载cuda10.2的torch),选中cuda10.2对应的torch(如果没有想要的,查看以前版本torch),复制pip安装的命令,激活虚拟环境输入命令安装...
1.安装cuda 2.安装插件Nsight Visual Studio Code Edition 和c++ 3.给VSCode添加头文件的搜索路径 (55条消息) vscode中配置或添加头文件路径_vscode 配置头文件路径_Markus.Zhao的博客-CSDN博客 4.没有提示 blockDim 需要添加头文件 #include <device_launch_parameters.h> ...
vscode cuda编程环境配置 我使用的是RemoteSSH连接远程服务器 需要确保vscode c/c++ 插件安装正确 包括客户端插件和服务器插件,之前安装过c/c++插件,然后后面又删除过服务器上的vscode server,没注意到服务器上的c/c++插件没有安装,导致后面编辑.cu文件时出现各种问题(不提示代码补全)...
在VSCode中使用cmake构建cuda工程代码 科技 计算机技术 工程 CUDA cu cmake AIOTASUDSOTA 发消息 工欲善其事,必先利其器!!!接下来播放 自动连播 【CUDA调优指南】合并访存 比飞鸟贵重的多_HKL 1438 1 鸿蒙5.0开发【NDK】基于(API13)技术:鸿蒙编译与构建、cmake构建编译so库、arkTS与native层代码交互、arkTs...
VScode官方网站https://code.visualstudio.com/ 2.3 VScode安装 下载完成后,打开VScode 左侧扩展栏搜索Chinese,点击install,安装完成后重启,即为中文页面显示 继续搜索Python, ,点击install进行安装 这里建议首先安装VScode再接着安装CUDA和CUDNN 三、安装CUDA和CUDNN ...