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 ...
Visual Studio写Cuda代码 1. 正常新建一个项目 2. 在项目中右键, build 选项中选择 CUDA 编译器 3. 项目属性中设置 CUDA 链接库 和 头文件 编译参数等 4. 完成 cu cuh 文件的高亮 1. Tools -> edit -> extand 里 添加cu和cuh并设置为c++的高亮...
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...
在右边找到 ExtSource 项目,鼠标右键选修改,在原有文字后 添加如下文字:.cu;.cuh; 确定后关闭注册表。 重新打开 Visual Studio 2015,Visual Assist X 便开始支持. cu 及. cuh 文件的语法高亮及代码完成。此时. cu 文件的 CUDA 函数是高亮的,使用函数名符号就会自动提示函数全称,参数类型等信息。 第四步,完成...
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...
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...
为了在 Windows 上使用 Visual Studio 2022 编译 Gromacs 2024.2 版本支持 CUDA12，您需要遵循以下步骤。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...
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 ...
$(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.lib;cudart_static.lib;cufft.lib;cufftw.lib;curand.lib;cusolver.lib;cusparse.lib;nppc.lib;nppial.li...
6.打开Visual Assist属性,在projects 的C/C++ Directories, 右边下拉列表中选择custom, 然后添加CUDA的头文件目录: a) C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v4.0\include b) C:\Documents and Settings\All Users\Application Data\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\common\inc ...