{"name": "CUDA C++: Attach","type": "cuda-gdb","request": "attach"}, ] } 附成功debug的几个其他json文件: tasks.json {"version": "2.0.0","tasks": [ {"label": "mynvcc","type": "shell","command": "nvcc","args": ["-std=c++17","-g","-G","-lz","-o","${fileDirn...
有几个需要注意的点:set(CUDA_ARCHITECTURES 89) 显卡架构的参数应该根据自己显卡的型号的 CC 来填,各显卡 CC 值见 NVIDIA 官网:CUDA GPUs - Compute Capability | NVIDIA Developer;target_compile_options(cuda_functions PRIVATE $<$<COMPILE_LANGUAGE:CUDA>:-G -g>) 用于在给 nvcc 指定编译参数 -g -G,确...
添加MinGW的bin目录到Path中 配置好之后使用 Win+R,输入cmd, 输入 gcc -v,如果出现下图结果表示配置成功 2.用Code Runner运行 进入VSCode的设置,输入code runner,即可查看相关配置 进入设置,点击右上角的图标可以进入settings.json,这是VSCode的系统设置文件,直接将下面的json代码粘贴进去即可, "code-runner.executorM...
4.没有提示 blockDim 需要添加头文件 #include <device_launch_parameters.h> 5.查看grid,block的详细信息 找到cuda对应的位置,执行可执行文件 root@xintent-nx:/usr/local/cuda-10.2/samples/bin/aarch64/linux/release# ./deviceQuery 6.如果需要debug cuda程序和debug c++程序相同 nvcc -g -G setrun.cu -...
其中<username>是用户名,<env_name>是miniconda虚拟环境的名字,pythonX.X是该虚拟环境对应的Python版本,比如上面配置文件中我的环境名字叫做py37,对应的python版本是python3.7 其中,笔者使用的是miniconda管理环境,编译器是nvcc 如果不使用miniconda,也可以按照类似的位置,将torch相关的include path加入,并且将类似于/usr...
> nvcc --version初始化一个demo工程文件夹并使用code打开 > mkdir test_cuda_cpp> touch test_cuda_cpp/test.cu> code test_cuda_cpp 安装Nvidia Nsight 拓展。设定tasks.json 文件作为编译命令,如图所示。 完成demo的编写后,通过 运行> 运行任务 > CUDA C++ > 继续不扫描任务输出 完成编译输出。在终端输入...
[cmake]AutodetectedCUDAarchitecture(s):6.1;6.1[cmake]AddedCUDANVCCflagsfor:-gencode;arch=compute_61,code=sm_61[cmake]Found torch:/home/prototype/Desktop/Cuda-project/libtorch/lib/libtorch.so[cmake]Found OpenCV:/usr/local(found version"4.0.0")[cmake]Pytorch status:[cmake]libraries:torch;...
"cppStandard": "gnu++14", "intelliSenseMode": "linux-gcc-x64", "configurationProvider": "ms-vscode.makefile-tools" } ], "version": 4 } 点击编译 已经自动检测到NVCC,选择nvcc配置 如果这一步只显示(gdb)launch, 就需要自己写launch.json和tasks.json...
CUDA Toolkit: Install the CUDA Toolkit to get important tools for CUDA application development including the NVCC compiler driver and cuda-gdb, the NVIDIA tool for debugging CUDA. Microsoft vscode-cpptools: Install Microsoft's C/C++ for Visual Studio Code to get Intellisense support for CUDA C++...