右键源文件→ 添加→ 新建项→ 选择 “CUDA C/C++ File” 右键“xxx.cu" 源文件→ 属性→ 配置属性→ 常规→ 项类型→ 设置为“CUDA C/C++” 八、测试程序 #include"cuda_runtime.h"#include"device_launch_parameters.h"#include<stdio.h>intmain() {intdeviceCount; cudaGetDeviceCount(&deviceCount);int...
// CUDA runtime 库 + CUBLAS 库#include"cuda_runtime.h"#include"cublas_v2.h"#include#include<iostream>usingnamespacestd;// 定义测试矩阵的维度intconstM=5;intconstN=10;intmain(){// 定义状态变量cublasStatus_t status;// 在 内存 中为将要计算的矩阵开辟空间float*h_A=(float*)malloc(N*M*...
配置环境:CMake3.18,新版本的也可以。CUDA10.1,CUDNN7.5以上(我用的7.6.5). 开发环境:Visual Studio 2017 Community,2015及以下的版本不推荐。cmake后用visual studio 2015编译,太多的错误,2017、2019均可以。血泪呀。 CMake配置: 1 Visual Studio 2017 x64 2 OPenCV4.5.4+OPenCV Contrib4.X 3将OPENCV_EXTRA...
kernel.cu #include"cuda_runtime.h"#include"device_launch_parameters.h"#include<stdio.h>__global__voidaddKernel(int*c,constint*a,constint*b){inti=threadIdx.x;c[i]=a[i]+b[i];}// Helper function for using CUDA to add vectors in parallel.extern"C"cudaError_taddWithCuda(int*c,const...
windows 安装 CUDA可能遇到这个问题:选择自定义安装,但是失败,如下图所示,Visual Studio Integration 一项显示 failed。 在这里插入图片描述 解决方法: 安装时选择自定义安装,点击第一项 CUDA ,取消勾选 VS integration,等待安装 右击CUDA 的 exe 文件,选择解压 在解压后的文件中找这个路径\CUDAVisualStudioIntegration...
从https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载CUDA 8 安装 从https://developer.nvidia.com/gameworksdownload#?dn=nsight-visual-studio-edition-5-4-0下载Nsight 安装 从https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive下载cuDNN 复制到CUDA文件夹...
首先,安装显卡驱动和CUDA,这个就不说了。 然后,新建一个项目. 对于任意的文件,都可以如下操作以使计算机用cuda对其进行编译: 在解决方案管理器中点击右键->生成依赖项->生成自定义 在CUDA前面挑勾 3. 在包含cuda代码的文件(比如<<<>>>语法,定义了核函数。仅引用cuda库函数不需要)上点右键,点属性,即可如下图...
其中一种方法是可以在创建项目时使用CUDA自带的教程程序,把自带的代码删掉就可以写自己的了,但是这种方法好像只能把代码写到一个文件中。 所以我又找了从头开始配置项目的方法 首先创建新的空白项目 右键项目>>属性>>平台选择x64 3.右键项目>>生成依赖项>>生成自定义 ...
Visual Studio IDE环境下利用模板创建和手动配置CUDA项目教程,目前版本的cuda是很方便的,它的一个安装里面包括了Toolkit`SDK`document`Nsight等等,而不用你自己去挨个安装,这样也避免了版本的不同步问题。1cuda5.5的下载地址,官方网站即可:https://developer.nvidia.c
还可以使用 Visual Studio 中的性能分析功能(Performance Profiler)来分析程序的运行效率,并进行优化调整。 总结:使用 Visual Studio 编译 CUDA 程序需要安装正确的 CUDA 工具包,并正确配置 Visual Studio 以支持 CUDA 编程。通过编写 CUDA 代码、配置编译选项、运行和调试程序以及优化程序性能等步骤,可以更好地利用 ...