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...
需要进行CUDA的配置命令: 【属性】→【命令行】,输入: /INCLUDE:"?ignore_this_library_placeholder@@YAHXZ"在这里插入图片描述 成功运行: 在这里插入图片描述 注意这里不同版本libtorch对应命令不一,博主是用的cuda12.1对应的libtorch,即LibTorch1.13.1版本。更早版本的可以参考以下命令:...
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin 1. 2. (2)SDK配置 此时需要找到相用的文件,用vs2019打开进行配置。 出现下面的输出代表成功。 按照教程,此时还需要配置环境变量: (1)确认系统变量中:CUDA_PATH和CUDA_PATH_V10.0已经存在 (2)我们还需要在环境变量中添加如下几个变量: CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\N...
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\NVID...
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) ...
(1)首先测试CUDA安装是否成功,进入cmd,输入nvcc -V,得到的输出,如图所示,表示cuda安装成功, (2)之后,在进入CUDA的SDK实例安装目录,默认是C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.3(该文件夹是隐藏文件夹,需要显示出来),显示隐藏文件夹的办法在下方链接:(3)在VS2017中打开Samples_vs2017.sln文件,等待...
打开vs2019,创建新项目,下拉找到cuda项目。填写项目名和选择项目路径。 打开项目后,找到工具–>选项–>文本编辑器–>文件拓展名, 新增扩展名 .cu 并将编辑器设置为:Microsoft Visual C++。 工具–>选项–>项目和解决方案–>VC++项目设置,添加要包括的扩展名".cu" ...
下面就是各种繁琐的环境配置了。 第一:右键单击工程的名字,在弹出的快捷菜单中,选择 Build Customizations,然后勾选第一项,如下图 第二:右键单击.cu文件,选择属性,然后General->Item Type->CUDA C/C++,确定 第三:仍然右键单击.cu文件,选择属性,CUDA C/C++->common,进行相应配置,不过貌似默认已经配好了 ...
1. VS环境配置:新建一个空项目。在项目右键，选择“项目属性”，然后在“VC++目录”下添加CUDA的include目录（C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\include）。接着，添加库目录，选择“VC++目录”下的“库目录”（C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8...
配置VS2015。 任意新建一个空项目,然后配置属性管理器: 这里我是用CUDA的sample是的项目来做演示,然后配置64位的属性: VC++目录->包含目录中添加include路径: VC++目录->库目录中添加lib路径: 连接器->输入->附加依赖项添加lib文件名: 这要是这里标红的这几个库,其实可以到库目录里看见这些lib文件,远不止这...