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_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0 CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64 CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64 1. 2. 3. 可在cmd中查看配置情况(命令:set cuda) 四、cuDNN8.1下载 cuDNN下载链接:https://developer.nvidia.com/rdp/...
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 C:\ProgramData\NVIDIA ...
CUDA的使用 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...
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 ...
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): ...
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...