3 配置duda、选择合适的cuda版本 CUDA简介:cuda是一个专用的并行计算平台和API。 CUDA处理流程 配置CUDA一般需要考虑三个方面:硬件显卡-算力、显卡驱动-Cuda driver version、Cuda runtime version。该三者之间的版本需要匹配。原因如下: Cuda driver 的 version 高于Cuda runtime,保证Cuda driver 能够满足Cuda runtime...
(1)新建空项目; (2)项目右键--项目属性--VC++目录--包含目录--CUDA的include(C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\include) (3)项目右键--项目属性--VC++目录--库目录--CUDA的lib目录(C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\lib\x64) (4)项目右键--项目属性...
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:点击添加图标,输入$(CUDA_PATH)\bin,确定。(这个指令会自动计算bin文件夹所在位置并添加到目录中,当然也可以直接找到文件目录整体添加进去) 至此配置完成,与我参考的帖子有些区别,但至少能跑代码了 下面在源文件处创建test.cu文件,...
1、打开VS,新建C++空项目 2、右击源文件->添加->新建项,选择CUDA C/C++ File,名称为main.cu 3、把下面的示例源码复制到main.cu中 Cuda示例代码 4、右击项目->生成依赖项->生成自定义,在弹出的对话框中选择CUDA 5、右击main.cu文件->属性->项类型改为CUDA C/C++(注意配置:Debug 平台:x64) 6、点击项目...
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:后续步骤中出现的目录地址需取决于你当前的CUDA版本及安装路径 右键项目→属性→ 配置属性→ VC++目录→ 包含目录,添加以下目录: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\include ...
7. 配置VS Code的launch.json: 为了能够在VS Code中运行CUDA程序,你需要创建或修改`launch.json`文件。这个文件通常位于`.vscode`目录下。添加如下内容: json { "version": "0.2.0", "configurations": [ { "name": "(gdb) CUDA", "type": "cppdbg", ...
打开组件标签,可以看到CUDA版本: 我的是1050的卡,支持CUDA11。 然后直接百度CUDA下载,官网支持最新版本的CUDA下载,但是旧版本找起来就曲折许多。 下载后直接运行exe文件,默认安装即可(如果你的电脑之前没有装过CUDA)。 接下来是各种环境变量的配置(参考:https://www.jianshu.com/p/1fd15d2408bf): ...
Windows下VS2013 + CUDA配置 1.1 确认安装 命令行下输入 nvcc 如果出现下面的打印,说明安装完成 1.2 创建CUDA项目 然后打开vs2013,新建一个空项目 然后在项目中添加CUDA依赖,解决方案右击:生成依赖项->生成自定义,添加CUDA 添加依赖项之后,可以新建一个.cu文件,然后右击该文件:属性->配置属性->常规->项类型->CUD...
深度学习第一步 利用CUDA进行GPU加速配置 前言 一、下载VS2019 二、查看驱动版本 三、CUDA11.2下载安装 (1)环境变量 (2)SDK配置 四、cuDNN8.1下载 五、cuda 如何卸载重装 六、安装Anaconda 七、tensorflow_gpu-2.10.0安装 八、测试GPU运算速度 九、Pycharm中配置解析器 ...