1.进入上述CUDA网站选择合适的版本 (1下载)博主安装的是10.2版本的 选择如下: 可以直接将第一行wget代码复制,运行,进行下载 如果报错,无法运行(可能是网络问题unable to resolve host address),也可以复制wget后的内容,在浏览器中打开,进行下载,(下载不了绝大多数是网络不行!可以开个热点判断下)下载完毕后将文件...
1. 确定CUDA是否已安装 要确定CUDA是否已安装,可以尝试运行CUDA相关的命令,比如nvcc(CUDA的编译器驱动程序)。如果系统提示找不到该命令,则说明CUDA可能未安装。另外,你也可以检查CUDA的安装目录,通常CUDA会安装在/usr/local/cuda目录下。 2. 使用命令查看CUDA版本 要查看已安装的CUDA版本,可以使用以下命令: bash nv...
# 其实安装cuda的时候如果选了samples也可以直接用那个 git clone https://github.com/NVIDIA/cuda-samples.git # 这个路径如果不存在,就自己找找bandwidthTest在哪个路径,因为项目可能有更新 cd cuda-samples/Samples/1-Utilities/bandwidthTest make ./bandwidthTest 注意如果make报错说没有g++,需要安装**yum install...
根据cuDNN的版本来选择,这里面选择的是CUDA9.2,虽然现在在CUDA上已经有cuda10.0可以选择,并且支持Ubuntu18.04,但是目前好像tensorflow和pytorch还没有支持(可能是我信息有误)。 注意一点: 在这里下载的是CUDA的runfile(local)版本(可以选择Ubuntu的16.04版本),并将其移动到 /home 文件夹,重命名为cuda_9.2.148_396.37...
然后开始make samples ,终端下cd /home/gomee/NVIDIA_CUDA-7.5_Samplessudo make all -j4我是4核电脑所以用了j4,正常情况下肯定会报错“unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!”,原因就是这个cuda不支持gcc5.0以上,终端运行cd /usr/local/cuda-7.5/includecp host_config.h...
/usr/local/cuda/lib64 ESC退出,输入 :wq 保存退出 终端输入: sudo ldconfig 使链接生效。 cuda Samples测试 打开CUDA 8.0 Samples默认安装路径,终端输入 cd /home/用户名/Workspace/CUDA_Samples/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples sudo make all-j4 (看起来缺了什么文件,我暂时不知道...) ...
首先找到这些示例程序的位置,通常在 /usr/local/cuda/samples 目录下。然后编译并运行一个示例程序,例如 deviceQuery: 代码语言:txt 复制 cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery make ./deviceQuery 如果一切正常,deviceQuery 程序将显示GPU的详细信息,并且在最后会有一行显示“Result = PASS”。 4. ...
sudo apt-get install cuda 用cuda提供的例子检验是否安装成功,编译和执行权限不够时添加sudo cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery make ./deviceQuery 安装成功会出现Result = pass 应用# 写cmakelists.txt时:无第一步则无法cuda_add_library,直接调用宏${CUDA_LIBS}找不到结果 ...
打开.cu文件,正确识别到文件类型, intellisense🔥开启: 发现只能识别一般的c++语法,不支持cuda的c++ extention,遇到<<<>>>提示error。没错,安装好了官方插件之后还是要去设置.cu文件的property,这里贴出我的配置 (修改自官方SDKhttps://github.com/NVIDIA/cuda-samples), 需要修改成自己的文件路径,文件名 ...