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
在本文中metrixMul.cu将作为一个例子,它也可以是其他任意一个CUDA文件。 nvcc 测试 编译运行metrixMul.cu 接下来下载Visual Studio Code,扩展中安装Microsoft C/C++与NVIDIA Nsight 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...
树莓派Pico(Raspberry Pi Pico) Windows下开发环境——Visual Studio Code 下编译构建项目 从 Visual Studio Code 构建 添加 Cmake Tools 扩展,操作如下所示,安装完成后重启 Visual Studio Code 注意:启动时要从 Visual Studio 2019 的命令行启动 Windows &... ...
NVIDIA Nsight Visual Studio Code Edition(Nsight VSCE) extends the debugging capabilities ofMicrosoft Visual Studio Codeto support GPU computing.NVIDIA Nsight™ VSCEis an extension to theVisual Studio CodeIDE to bring CUDA, as a first class citizen, to a great IDE by providing: ...
一、新建项目 打开VS2017→ 新建项目→Win32控制台应用程序 → “空项目”打钩 二、调整配置管理器平台类型 右键项目→ 属性→ 配置管理器→ 全改为“x64” 三、配置生成属性 右键项目 → 生成依赖项→ 生成自定义→ 勾选“CUDA 11.1XXX” 四、配置基本库目录 注意:后续步
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...
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...
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....
安装cuda 两个环境变量,都是指向NVIDIA GPUComputing Toolkit的安装路径 除了上述安装程序自动添加的2个环境变量,还需要添加如下5个环境变量:(貌似是为了后面配置Visualstudio..._SDK_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%; (6)测试CUDA是否安装成功测试是否安装成功:打开cmd,输入命令nvcc –V,(大写V),可以参考版本信息...
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;...