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...
找到CUDA提供的VS模板插件 对这个存有模板的文件夹创建符号链接,链接至Visual Studio存放插件的文件夹下 更新VS的配置并重启VS 操作步骤 进入C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Professional\Common7\IDE\Extensions目录,创建NVIDIA文件夹;然后进入NVIDIA文件夹,创建CUDA 11.3 Wizards文件夹 Ctrl + S...
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): 安装结束后,右...
CUDA与VS2013使用 目录 CUDA与VS2013使用 1 目录 2 1 在Visual Studio的CUDA开发方法 3 1.1 自动配置 (推荐) 3 1.2 手动配置(不推荐) 4 1.2.1 新建Win32控制台应用程序 4 1.2.2 添加CUDA依赖库 5 1.2.3 添加.cu
主要目的是为了在matlab中调用GPU的CUDA API进行加速。 1、visual studio community 2019安装 1) vs官方下载vs2019 community。 2)安装“使用c++桌面开发“,安装路径可自定义 3)在环境变量Path中新建:'cl.exe'所在的文件路径(可在vs路径中搜索)。(这里是为了在matlab中编译cu文件时找到需要的编译器) ...
简单倒是简答,但是有个问题就是这个项目是vs2019和CUDA11.4心照不宣的缺省配置出来的。虽然能够用,但是一些中间环节依然不够清楚。 这里从常规c++空项目开始,建立能够运行的CUDA项目。 创建有: 生成: 添加文件: 有: test.cu的内容和前面文章一样: #include "cuda_runtime.h" ...
表示cuda安装成功, 在进入sdk实例安装目录C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5(默认文件夹隐藏,需要显示出来) 点击Samples_vs2013.sln文件打开vs2013执行 如果这时候出现 此时,是未找到CUDA 7.5.props,将C:\Program Files\NVIDIA GPU ComputingToolkit\CUDA\v7.5\extras\visual_studio_integration\MSBui...
最近接触了需要使用CUDA进行gpu并行计算的项目,在这里总结一下CUDA上手过程中遇到的问题以及相应的参考链接,最后是成功的搭建了环境,成功运行自己的c++结合cuda的项目。 1. 环境搭建 本人使用的是vs2019+cuda10.2; 安装的顺序最好是第一步安装好visual studio 2019,第二步安装(更新)自己的显卡对应的驱动,第三步安装...
本文使用Visual Studio 2017开发,对于其他版本也类似,可以参考一下步骤。 1.首先,新建一个项目,如下图 2.然后配置一下include文件夹,如下图: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\include 3.然后配置一下库目录: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib\x64 ...
完成模型训练后，C++的性能部署更具优势。以下是Visual Studio（VS）配置OpenCV和libtorch（使用CUDA12.0）的详细步骤记录。首先，尽管许多教程建议初始设置为Release模式，博主起初并未找到切换方法，使用的是默认的Debug模式。两种模式的配置基本相同，只是在细节上有所区别。对于具体配置，可以自行查阅相关资料...