•Step 1:把.cu编译为.cpp.ii类型: $ gcc -D__CUDA_ARCH__=520 -D__CUDA_ARCH_LIST__=520 -E -x c++ -DCUDA_DOUBLE_MATH_FUNCTIONS -D__CUDACC__ -D__NVCC__ "-I/usr/local/cuda-11.8/bin/../targets/x86_64-linux/include" -D__CUDACC_VER_MAJOR__=11 -D__CUDACC_VER_MINOR__=8...
-ftemplate-backtrace-limit -shared -x -std -nohdinitlist -nohdmoveforward -expt-relaxed-constexpr -m :指定平台结构32 vs 64 4.编译工具内部选项 -Xcompiler -Xlinker -Xarchive -Xptxas -Xnvlink -Xptxas -v:显示代码生成的统计结果 -Xptxas -dlcm=cg:关闭L1cache -Xptxas -dlcm=ca:将L1cach...
nvcc -Xptxas "gcc优化参数" 源文件 同样地，gcc优化参数需要用双引号括起来。需要注意的是，有些gcc参数可能与nvcc的选项产生冲突。为了 解决这个问题，可以在gcc参数前加上"--"。例如，要传递一个与 nvcc选项冲突的gcc参数，可以使用以下命令：nvcc -Xcompiler "--gcc参数" 源文件 这样，nvcc就会将"--gcc...
- -Xptxas=-v:查看PTX代码使用的资源情况和性能指标。 第三步:使用库和头文件 在CUDA编程中,常常需要使用CUDA SDK提供的库和头文件。通过下列选项可以指定nvcc编译时需要链接的库文件和头文件路径。 - -I<include path>:添加头文件路径。 - -L<lib path>:添加库文件所在路径。 - -l<library name>:指定库...
-Xptxas -dlcm=cg:关闭L1cache -Xptxas -dlcm=ca:将L1cache增加到48KB(默认为16KB,和shared memory一共64KB) 5.编译驱动引导选项 -noprof -dryrun -v :列出nvcc产生的编译命令,不影响其执行 -keep :保留各步骤产生的中间文件,用于调试 -keep-dir -save-temps ...
int *b, int *c, int n) { int index = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x; ...
将x.x替换为你安装的CUDA版本号。 然后,更新你的shell环境: bash source ~/.bashrc # 或者重新登录你的shell会话 最后,验证nvcc是否安装成功: bash nvcc --version 如果看到nvcc的版本信息,则说明安装成功。 按照以上步骤,你应该能够在Linux系统上成功安装nvcc。如果遇到任何问题,请检查NVIDIA的官方文档或社区论...
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For example, the default output file name for x.cu is x.fatbin. 4.2.2.9. --cubin (-cubin) Compile all .cu and .ptx input files to device-only .cubin files. nvcc discards the host code for each .cu input file with this option. Default Output File Name The source file name ...
nvcc --no-exceptions -Xcompiler /EHa x.cu 4.2.3.13. --shared (-shared) Generate a shared library during linking. Use option --linker-options when other linker options are required for more control. 4.2.3.14. --x {c|c++|cu} (-x) Explicitly specify the language for the input files...