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 Corporation\CUDA Samples\v11.1\common\inc 右键项目→属性→ 配置属性→ VC++目录→ 库目录,添加以下目录: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolk...
地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 选择相应版本号 6. 安装 cuda toolkit 双击运行程序,开始安装 用命令行检查下:nvcc --version 7 cudnn安装 将下载的安装包解压 将文件中的三个子文件夹复制到路径:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7 添加环境变量 C:\Program F...
(1)新建一个项目,选择控制台应用 (2)右键源文件夹,添加->新建项,选择c++文件,文件名为hello.cu (3)右键解决方案,生成依赖项->生成自定义 (4)勾选CUDA11.3 (5)右键Hello.cu,属性->项类型->选择cuda c/c++ (6)右键解决方案,属性->链接器->输入->附加依赖项->添加 cudart.lib; (7)链接器->常规->...
cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_a, size * sizeof(int)); if (cudaStatus != cudaSuccess) { fprintf(stderr, "cudaMalloc failed!"); goto Error; } cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_b, size * sizeof(int)); if (cudaStatus != cudaSuccess) { fprintf(stderr, "cudaMalloc fai...
需要保证显卡驱动能够支持硬件显卡的算力,因此同样需要保证Cuda runtime version 支持显卡的算力。 三者版本匹配要求 确定显卡算力:确定显卡型号 确定能够支持显卡算力的 Cuda runtime:记录 Cuda runtime 的 version 保证Cuda driver version >= Cuda runtime version:可以安装最版本的驱动 ...
4、源文件中新建.cu文件,右键.cu文件,属性没常规,项类型,选中CUDA C/C++ 5、添加属性表 其中,属性表由之前配置,保存,以后项目直接添加现有属性表即可。 属性表中内容为: 此处内容,请参考其他博文内容,添加cuda的相关库文件,.lib文件等等。 例程: #include "cuda_runtime.h" ...
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" ...
(1)添加新建项--vectorAdd.cu文件 示例代码: /* 程序改自CUDA的示例程序:https://github.com/1mageLiu/cuda-samples/blob/master/Samples/0_Introduction/vectorAdd/vectorAdd.cu */ #include<iostream> #include <cuda_runtime.h> #include <device_launch_parameters.h> ...
NVIDIA CUDA的官方网站上可以找到最新版支持CUDA的GPU名单,详情请参考http://www.nvidia.com/object/cuda_gpus.html。 CUDA Toolkit的发行说明还包含一个支持CUDA的产品列表。 验证系统使用的视频适配器的方法,首先打开“控制面板”(“开始”→“控制面板”),点击“系统”。在打开系统属性窗口中单击“设备管理器”,...
CUDA安装完成后,打开VS2022创建新项目,选择CUDA runtime。 新建完成后有一个简单的例程,直接进行调试即可看到下面的结果: 在CUDA中,用host指代CPU及其内存,用device指代GPU及其内存。 CUDA程序既包含host程序,又包含device程序,它们分别在CPU和GPU上运行。