fprintf(stderr, "There is no device supporting CUDA 1.x.\n"); return false; } cudaSetDevice(i);//设置设备为主叫线程的当前设备 return true; } int main() { if(!InitCUDA()) {//初始化失败返回系统int argc, char** argv return 0; } printf("Hello GPU! CUDA has been initialized.\n"...
安装CUDA 在Nvidia 官网选择对应版本:developer.nvidia.com/cu。比如我选择的是 11.7 版本,选择 Linux , x86_64 , WSL-Ubuntu , 2.0 , deb(local) ,如下图 pp8JxNF.png 使用提示的安装命令直接安装即可 CUDA默认安装路径为/usr/local/cuda/ 安装nvcc sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 输入nvcc –versio...
wget <https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin> sudomvcuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 wget <https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.0/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-2-local_1...
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2204-12-6-local_12.6.0-560.28.03-1_amd64.deb sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2204-12-6-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/ sudoapt-getupdate sudo apt-get -y install cuda-toolkit-12-6 安装成功后,输入nvidia-smi来显示显卡信息: 至此cuda就安装完成...
选择cuda版本及安装模式 选择完版本后,下面会有整个安装提示,在WSL2中按照方法来就行,如: 在WSL中一步一步地跟着安装即可 安装相关依赖库 sudoapt-getinstallfreeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev ...
安装CUDA 安装文档 NVIDIA CUDA Installation Guide for Linux 依赖liburcu6 wgethttp://archive.ubuntu.com/ubuntu/pool/main/libu/liburcu/liburcu6_0.11.1-2_amd64.debsudodpkg-iliburcu6_0.11.1-2_amd64.deb 1. 2. 选择WSL 进入https://developer.nvidia.com/cuda-downloads看到,默认的是12.1版本,不是我...
三、安装CUDA 注意:Windows平台安装最新的NIVDIA驱动以获得对vGPU的支持(早期是单独的版本现在不是) sudoapt-key del 7fa2af80wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pinsudomvcuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600sud...
ls/usr/bin/gcc*# 安装makesudo apt-getinstall make make-v# 安装geditsudo apt install gedit# 安装vim文本编辑器sudo apt install vim 8.安装CUDA 方法1:自动安装 安装cuda没有问题但是后面我安装cuDNN的时候一直报错,也不知道啥原因 # 运行下面的命令,自动进行安装:xxxx@DESKTOP-QB5ALJE:~$ sudo apt in...
在Windows 11系统中,通过WSL2(Windows Subsystem for Linux 2)我们可以在Windows环境下使用Linux的命令行工具,从而方便地进行CUDA、cuDNN和TensorRT等深度学习框架的安装。本文将带你一步步完成这一过程。 二、环境准备 安装Windows 11:确保你的电脑运行的是Windows 11系统。 启用WSL2:在Windows 11中,WSL2是默认安装...