1. 安装CUDA Toolkit:首先需要在你的计算机上安装NVIDIA CUDA Toolkit。访问NVIDIA官方网站(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)下载适合你操作系统的CUDA Toolkit,并按照提示进行安装。 2. 安装VSCode插件:在VSCode扩展商店中搜索并安装”CUDA”插件。这个插件提供了一些CUDA相关的功能和工具。 3. 创建CUDA项...
首先安装插件 Nsight Visual Studio Code Edition,此插件由 NVIDIA 开发,用于在 VSCode 中支持对 CUDA 代码的调试[1]。 编辑.vscode/launch.json 文件,输入如下内容,并修改其中 Python 解释器路径为正确值: { "version": "0.2.0", "configurations": [ { "name": "Python: Launch", "type": "python", ...
发现只能识别一般的c++语法,不支持cuda的c++ extention,遇到<<<>>>提示error。没错,安装好了官方插件之后还是要去设置.cu文件的property,这里贴出我的配置 (修改自官方SDKhttps://github.com/NVIDIA/cuda-samples), 需要修改成自己的文件路径,文件名 c_cpp_properties.json,放在项目目录.vscode文件夹下 { "config...
cmake_minimum_required(VERSION3.10)project(vector_addLANGUAGESCXX)enable_language(CUDA)set(CMAKE_CXX_STANDARD11)find_package(CUDAREQUIRED)file(GLOB_RECURSECPP_SOURCES${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/*.cu${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/*.cpp)add_library(${PROJECT_NAME}${CPP_SOURCES})target_include_directories...
点开侧边栏运行与调试按钮，点击创建launch.json文件，选择环境为CUDA C++(CUDA-GDB)
{"name": "CUDA C++: Attach","type": "cuda-gdb","request": "attach"}, ] } 问题提要:配置launch.json文件的时候,需要生成的program(如上例为test.err)成功生成,但vscode提示test.err no such file or directory的问题 原因:vscode debug时会进入debug下的文件路径,和我们想要的文件路径并不一致。
打开Anaconda Powershell Prompt，输入上图中蓝框内的代码，回车。此时将自动安装cuda和pytorch相关环境。等待完成安装即可。五、其他设置及测试 5.1 设置vscode的Python解释器 再次打开vscode，点击Ctrl+p 在上方的文本框输入 >python:select interpreter 点击选择解释器，可以看到当前电脑中有多个Python解释器，我们选择conda...
【教程】【CUDA ..先占个坑,贴吧吞贴太快了。由于Windows下MSVC无法在VSC编译CUDA项目,因此开个贴备份一下使用GDB在WSL2和VSC编译运行CUDA项目的教程。(甚至目前官方的解释是VSC无法使用GDB
win11 python opencv用cuda加速vscode,CUDA用于并行计算非常方便,但是GPU与CPU之间的交互,比如传递参数等相对麻烦一些。在写CUDA核函数的时候形参往往会有很多个,动辄达到10-20个,如果能够在CPU中提前把数据组织好,比如使用二维数组,这样能够省去很多参数,在核函数