1.下载显卡支持版本的cuda 2.安装cuda,注意环境变量中是否添加cuda 3.C++项目右键->生成依赖项->生成自定义中勾选cuda
cmake .. -G "Visual Studio 17 2022" -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=D:/applications/gromacs -DGMX_FFT_LIBRARY=fftw3 -DCMAKE_PREFIX_PATH=D:/applications/fftw3310 -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DCUDA_cufft_LIBRARY="D:/applications/CUDA/lib/x64/cufft.lib" -DGMX_GPU=CUDA...
D:\Program Files\NVIDIA Cuda\lib\x64 我只添加了x64,那个include没加,也运行成功了 5. 右键项目>> 属性>> 配置属性>> 链接器>> 常规>> 附加库目录,添加以下目录: $(CUDA_PATH_V12)\lib$(Platform)我的版本是v12 6.右键项目>> 属性>> 配置属性>> 链接器>> 输入>> 附加依赖项,添加以下库: cud...
采用下载解压的方式。需要使用同样的编译器vc16(Visual Studio2019)。使用Visual Studio2022能实现同样的演示。 下载可执行文件 解压文件 2.2 环境变量配置 环境变量添加opencv的bin目录,此处我移动了解压后的文件到外层opencv文件夹。C:\tools\opencv\build\x64\vc16\bin 环境变量设置 2.3 Visual Studio设置 右键项目...
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。 1 cuda5.5的下载地址,官方网站即可: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads在里面选择你所对应的电脑版本即可。
Visual Studio——配置OpenCV+CUDA开发环境,一般笔记本的GPU都默认装好了NVIDIA的驱动,因此只需要下载CUDA和cudnn即可,CUDA版本需要低于NVIDIA版本。
首先，安装 Visual Studio 2022，无论是企业版、专业版还是社区版均可，确保在安装时选择使用 C++ 的桌面开发组件。其次，下载并安装 CUDA 12，从官方 CUDA Toolkit Archive 获取。接着，下载并安装 FFTW3.3.10，从 fftw.org 下载相应的库。打开命令提示符，解压 FFTW3.3.10 的源码，并在目录中...
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...
402 -- 12:07 App OpenCV+CUDA编译记录 2045 2 1:26:15 App [重录]使用Visual Studio 2022编译OpenCV 354 -- 13:37 App OpenCV学习-OpenCV源码安装 1376 -- 3:06 App OpenCV交叉编译移植 9314 39 56:37 App OpenCV源码编译与SIFT特征对象检测演示 5377 5 32:22 App Ubuntu18.04上交叉编译opencv...