在Ubuntu系统中使用VSCode配置CUDA C++混合编程环境,可以按照以下步骤进行: 1. 安装和配置CUDA Toolkit 首先,确保你的Ubuntu系统上已经安装了NVIDIA的CUDA Toolkit。你可以从NVIDIA的官方网站下载适用于你的Ubuntu版本的CUDA Toolkit。安装过程通常包括运行下载的run文件,并按照提示进行操作。安装完成后,你需要配置环境变量,...
vscode cuda编程环境配置 我使用的是RemoteSSH连接远程服务器 需要确保vscode c/c++ 插件安装正确 包括客户端插件和服务器插件,之前安装过c/c++插件,然后后面又删除过服务器上的vscode server,没注意到服务器上的c/c++插件没有安装,导致后面编辑.cu文件时出现各种问题(不提示代码补全) 创建c++配置文件 先创建一个.c...
配置文件 c_cpp_properties.json {"configurations": [ {"name":"Linux","includePath": ["${workspaceFolder}/**","/usr/local/cuda-10.2/include"],"defines": [],"compilerPath":"/usr/bin/clang","cStandard":"c11","cppStandard":"c++14","intelliSenseMode":"linux-clang-x64"} ],"version"...
conda install -y cmake ninja conda install -y ccache -c conda-forge # 配置 ccache 存储上限 ccache -M 25Gi ccache -F 0 源码编译 MAX_JOBS 的大小请自行调整(建议按照 CPU 内存比 1:4 来调,避免OOM,比如 16 核 32 GB 的机器可以设置成 8。作者的机器是 128 核 128GB 内存,因此设置为 32) ...
保姆式AUTODL-YOLO环境教程(上):从0教你如何配置VSCODE、安装新环境和CUDA和CUDNN、跑通YOLOV8、编译DCNV3 15万 92 21:13 App 【手把手带你实战YOLOv8-入门篇】YOLOv8 环境安装 20.7万 354 58:37 App 【yolov8】从0开始搭建部署YOLOv8,环境安装+推理+自定义数据集搭建与训练,一小时掌握 4.2万 14 17:23...
使用vscode,利用C++/CUDA编写自定义的PyTorch CUDA算子的时候,需要在cpp文件中 #include<torch/extension.h> 但是就一直找不到这个头文件所在的路径,原因在于没有正确配置intelligence的include path,通过尝试发现需要创建.vscode文件夹并在其中创建c_cpp_properties.json文件,将下面的include path加入,加入后整体文件如下...
一、虚拟环境1:torch环境的cuda配置 1.先安装Torch 进入pytorch官网,Start Locally | PyTorch找到想要安装的torch及对应的cuda,(比如我要下载cuda10.2的torch),选中cuda10.2对应的torch(如果没有想要的,查看以前版本torch),复制pip安装的命令,激活虚拟环境输入命令安装即可 ...
2. 安装VSCode插件:在启动VSCode之前,您需要安装一个用于支持CUDA的插件。在VSCode的扩展市场中搜索”C++”或”CUDA”,并选择其中一个支持CUDA的插件进行安装。例如,可以使用”C/C++”插件、”CUDA Toolkit”插件或”NVidia CUDA”插件。 3. 配置任务:在VSCode中打开您的CUDA项目文件夹,并按下Ctrl+Shift+P (或Cmd...
在搜索框中填json,选择c/c++ 在includePath中添加所使用的头文件的位置,如这里的cuda { "configurations": [ { "name": "Linux", "includePath": [ "${workspaceFolder}/**", "${workspaceFolder}/include/**", "/usr/local/cuda/include" # 添加这一行 ...
大致意思是给我们配置了两个CUDA调试器，我们只需要第一个CUDA C++: Launch。而在这个调试器中的"...