这里其实指的是 NVIDIA Nsight Visual Studio Code Edition 这个插件,我理解这个插件可以认为是CUDA-GDB的可视化界面版本,封装了命令行操作到vscode的插件的界面操作。 实验手册 参考官方文档 Getting Started with the CUDA Debugger :: NVIDIA Nsight VSCE Documentation 实验环境 Ubuntu-22.04(为了避免麻烦,可以用root...
接下来下载Visual Studio Code,扩展中安装MicrosoftC/C++与NVIDIANsight Visual Studio Code Edition。 2. 调试程序 重启VS Code,打开一个带有.cu文件的文件夹。然后打开.cu文件 右下角状态栏中发现.cu文件被自动识别为CUDA C++,这样一来VS Code就可以对我们的编码进行全程跟踪辅助。如果仍然是纯文本,可以单击这个位...
CUDA学习1 在Visual Studio和CodeBlocks上配置 1. Visual Studio 在Windows系统上安装vs(先)和cuda(后),就能在vs中新建cuda项目,新建之后可以直接运行。 如果下拉列表没有.NET 3.5,可能需要在Windows系统中启用它以正常运行示例。 2.CodeBlocks 点击菜单栏上的Settings --> Compiler; 在上方的Selected compiler中,...
An application development environment that brings CUDA development for NVIDIA platforms into Microsoft Visual Studio Code.
1、安装CUDA扩展：在VisualStudioCode中安装CUDA扩展程序。可以在VisualStudioCode的扩展商店中搜索“CUDA”并安装。2、编写CUDA程序：编写CUDA程序并保存。CUDA程序可以使用CUDAC/C++或者CUDAFortran语言编写。3、编译CUDA程序：按下F1键打开命令面板，输入“CUDA: Build”命令来编译CUDA程序。如果编译成功，则...
CUDA 调试器，特别是 NVIDIA Nsight Visual Studio Code Edition，是一个用于CUDA程序调试的可视化工具，它将CUDA-GDB命令行操作封装到了Visual Studio Code的插件界面中，提供直观的操作体验。要开始使用，首先需要熟悉官方文档，如Getting Started with the CUDA Debugger。实验环境包括在本地安装CUDA示例项目...
我们尽管我们可以import torch,但是torch.cuda.is_available()返回的是False,这说明Cuda不能使用,这显然和显卡有关,于是我去电脑的设备管理器中查看我的电脑显卡,发现我的电脑是双显卡的配置(台式机),所以,我需要查看我正在使用的是不是英伟达显卡,这里很简单,只需要鼠标右击选择启用就行,同时,将另一个显卡,如我...
五、配置CUDA静态链接库路径 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_V11_1)\lib\$(Platform) 六、选用CUDA静态链接库 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: cublas.lib;cublas_device.lib;cuda.lib;cudadevrt.lib;cudart....
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...
pytorch 变成 使用 visual studio code 还是pycharm pytorch c++版本,PyTorch-C++前端1、LibTorch与VS2017社区版配置安装libtorch需要与自身pytorch版本以及CUDA版本对应,输入win+r打开终端输入以下命令依次检查对应版本。piplist#查看pytorch版本nvcc-V#查看CUDA版本本机