在Ubuntu系统中使用VSCode配置CUDA C++混合编程环境,可以按照以下步骤进行: 1. 安装和配置CUDA Toolkit 首先,确保你的Ubuntu系统上已经安装了NVIDIA的CUDA Toolkit。你可以从NVIDIA的官方网站下载适用于你的Ubuntu版本的CUDA Toolkit。安装过程通常包括运行下载的run文件,并按照提示进行操作。安装完成后,你需要配置环境变量,...
原因:vscode debug时会进入debug下的文件路径,和我们想要的文件路径并不一致。 解决方法:将launch.json文件进行修改即可。 {"version": "0.2.0","configurations": [ {"name": "CUDA C++: Launch","type": "cuda-gdb","request": "launch","program": "${fileDirname}/test.err","debuggerPath": "/u...
检测是否安装成功:cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 3.安装Anaconda 到这里下载对应的版本 https://repo.continuum.io/archive/ 下载好了之后打开终端执行下面操作 sudobash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh#除了最后一个输入no(Microsoft VSCode)其它的一路默认或者输入yes# 将...
打开vscode写一段代码,(用于测试GPU加速的性能) importtimeimporttorch# 1. 测试gpu计算耗时A=torch.ones(5000,5000).to('cuda')B=torch.ones(5000,5000).to('cuda')startTime2=time.time()foriinrange(100):C=torch.matmul(A,B)endTime2=time.time()print('gpu计算总时长:',round((endTime2-startT...
VSCode: Download Visual Studio Code - Mac, Linux, Windowscode.visualstudio.com CMake: Download | CMakecmake.org cuDNN 7.6.5: cuDNN: version 7.6.5developer.nvidia.com g++: version 7.5.0 以上为所有涉及到此次过程的软硬件版本 默认已经装好了GPU-2080的驱动与对应的CUDA版本, Ubuntu-18.04, VSCod...
ubuntu 安装 cuda pytorch gpu ubuntu 安装vscode 仅作为学习正点原子Linux嵌入式开发的学习笔记 VS Code(全称:Visual Studio Code)是一款由微软开发且跨平台的免费源代码编辑器。关于它的细节我就不说了,直接进入正文。 VS Code下载 进入VS Code 官网https://code.visualstudio.com/进行下载,...
输入accept,因为之前已经安装好了显卡驱动,安装CUDA时不需要选择显卡驱动,按回车即可取消前面的X,Install。 配置环境变量 gedit ~/.bashrc#打开文件#在文件末尾加上下面两行exportPATH=/usr/local/cuda-11.7/bin${PATH:+:${PATH}}exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64\${LD_LIBRARY...
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64 更新一下 source ~/.bashrc 【5】验证一下是否安装好 nvcc -V #显示版本信息即成功安装 3.2 cuDNN安装 进入cuDNN下载官网,选择需要的版本,如cuDNN v8.9.3, for CUDA 12.X。 下载Local Installer for Linux x86_64 (Tar),下载完成后,依次执行下...
运行 AI代码解释 sudo apt-getupdate sudo apt-getinstall gcc sudo apt-getinstall g++sudo apt-getinstall gdb gcc--version g++--version sudo apt-getinstall gdb 5)在任意目录下建立新文件夹(VScode通过文件夹管理工程文件) 6)在VScode中打开该文件夹 ...