方法二、在执行cmake时 我们也可以在build目录下,执行cmake ..生成make文件时通过以下命令设置nvcc的flag #在build目录下cmake -DCMAKE_CUDA_FLAGS=-diag-suppress=20012,20014 .. 方法三、在CUDA代码中 其实eigen库官方也知道这个问题的存在,也提供了相应的头文件用于disable stupid warnings,我们也可以在包含eige...
一、生成项目文件 假设我们已经将OpenCV-2.4.0源代码放到“C:\Program Files\OpenCV\src”目录下，安装完成cmake，并将ntel tbb可执行目录添加到 系统环境 变量，并使变量生效
3、并行化： 并行化是提高线性代数库性能的另一个关键因素。Eigen支持多线程计算，可以使用OpenMP或CUDA...
gcc versions later than 6 are not supported! 实际上是CUDA9.1不支持高版本的gcc,而你本机上就是高版本的gcc 解决方法: sudo update-alternatives --install/usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-6 10 sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-6 10 即可切换至gcc6 后面的10是优...
数学库的选择,对引擎的开发很重要呢。 引擎需要极限的性能。 引擎需要完美的正确率。 引擎需要跨多个平台。 引擎需要丰富的功能。 无论是线性代数、射影几何、动力学、运动学,都需要坚实的数学库来支撑。自己开发实在是不太可能的,对于这类基础设施,还是选择第三方库。
Eigen支持OpenMP和CUDA等并行计算框架,可以根据您的硬件配置进行优化。 在性能关键部分进行代码剖析(profiling),找出性能瓶颈并进行优化。 根据实际情况调整Eigen的编译选项和优化级别,以获得最佳性能。 总之,Eigen是一个功能强大、高效且易于使用的C++库,适用于各种需要进行大规模线性代数运算的场景。通过深入学习和实践,...
Eigen介绍及简单使用_yxpandjay的博客-CSDN博客_eigenblog.csdn.net/yxpandjay/article/details/...
SuiteParse中使用) Sophus 1.0.0 release (已经在docker中) Eigen 3.3.7 (已经在docker中) TBB (已在docker中使用) Boost 1.65 (已经在docker中使用) pcl 1.9.1 (从源构建) OpenCV3或OpenCV4 (已经在OpenCV4中) GTSAM ( default branch ,已经在GTSAM中) 注意:'pcl-1.9.1'需要更改和编译才能与cuda一起...
首先打开Eigen官网(https://eigen.tuxfamily.org/index.php)。找到合适的Eigen版本,右键点击tar.gz压缩包,点击复制链接。如下例图 之后在CentOS终端粘贴,下载Eigen文件: wget https://gitlab.com/libeigen/eigen/-/archive/3.3.9/eigen-3.3.9.tar.gz ...
使用NDT建图,帧率比较慢,打算使用gpu加速计算。 ndt_gpu是一个使用gpu加速ndt计算的库,首先在工作空间编译这个包。 然后在ndtMap包中链接这个库,其CMakelists.txt添加如下内容, SET(CUDA_INCLUDE_DIRS /usr/local/cuda-10.0/include) find_package(CUDA)if(CUDA_FOUND) ...