1.直接在新建工程的时候选择CUDA,这样的工程既能编译C++也能编译CU 2.在已有的C++工程上添加CUDA编译环境 右键工程-->生成依赖项-->生成自定义-->勾选CUDA 9.0 这时右键工程属性,发现多了两个关于CUDA的属性 点击CUDA C/C++下的Common,将默认的32-bit(--machine 32)改为 64-bit  (--machine 64) 然后加入CUDA代码,运行发现找不到 dll 文件 我们需要引入dll文件的路径 右键工程属性,点击调试,在环

之前有网友提问说,基于cmake编译时如果切换cuda版本,比如我同时装了cuda8和cuda9,opencv总是找到cuda9,我想用cuda8怎么办?实际上,手头上要配置的工程是基于opencv3.1.0的,这个版本没有对cuda9.0的支持,与其去改opencv的cmake脚本源码,不如切换一下cuda版本. 查看了FindCUDA.cmake源码知道,调用cmake时指定CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR即可,例如 set CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR="D:/so

1.libs新建文件夹存放依赖所有jar包 2.cmd 执行: 2.1 javac -encoding UTF-8 -classpath .;C:\Users\chenquan\IdeaProjects\Toy\libs\commons-codec-1.12.jar;C:\Users\chenquan\IdeaProjects\Toy\libs\commons-lang3-3.9.jar -d . C:\Users\chenquan\IdeaProjects\Toy\src\test\SignN

1.前言 nim是什么? nim是一门静态编译型语言,语法类似python,nim的代码被翻译成C代码再被C编译器编译成可执行文件.因此nim的可执行文件比较小,性能应该也不错. 最简单的nim程序就这样: echo "消灭人类暴政!" 编译后EXE一百多K到两百K左右. 下载nim编译环境请到官方网站: http://nim-lang.org/ tcc是什么? tcc是一个体积只有数百K的C语言编译器. tcc 官方网站 http://bellard.org/tcc/ 2.配置nim

最近研究了下NVIDIA Cuda Toolkit的编译环境,并且在xmake 2.1.10开发版中,新增了对cuda编译环境的支持,可以直接编译*.cu代码. 关于Cuda Toolkit相关说明以及安装文档,可参考官方文档:CUDA Toolkit Documentation. 下载安装好Cuda SDK后,在macosx上回默认安装到/Developer/NVIDIA/CUDA-x.x目录下,Windows上可以通过CUDA_PATH的环境变量找到对应的SDK目录,而 Linux下默认会安

为了方便打包测试,自己PowerShell写了一个编译和发布的脚本,调用msbuild通过命令行来编译当前解决方案 后来发现一个问题,用VS编译解决方案,我通过 项目属性-Build设置 Release和x86 但是脚本直接调用MSBuild编译,有一个项目的属性死活就是Release和Any Cpu 后来看MSBuild的参数,有一个是可以指定的这两个属性的,就是 /property 缩写 /p MSBuild添加下面的参数 /p:Configuration=Release;Platform=

nohup java -Xms512m -Xmx8g -Xmn512m -Xss512k -server -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -jar smp-bill-controller-1.0-SNAPSHOT.jar --spring.profiles.active=test > /dev/null 2>&1 & 蓝色表示指定配置文件为测试环境 编译时指定配置文件 mvn clean package -DskipTests=true -P u

在linux上用sublime text 3上写完CUDA代码和c++代码后,想用code::blocks去一并编译,就像visual studio那样一键编译运行,但发现在code::blocks上设定自定义编译器为nvcc时比较麻烦,所以想到了用NVRTC. NVRTC中的RTC是runtime compile的意思,在visual studio(VS)里的一键编译其实是vs编译器替你干了很多底层的脏活,但到了linux,这些脏活就都得程序员来做了... 一.这些脏活都是什么呢? 1)vs把

▶ 参考[https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html] ▶ nvcc 预定义的宏 __NVCC__ // 编译 C/C++/CUDA 源文件是有定义 __CUDACC__ // 编译 CUDA 源文件时有定义 __CUDACC_RDC__ // 使用选项 --relocatable-device-code true 时有定义 __CUDACC_DEBUG__ // 使用选项 --device-debug 是有

CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型,它使用 C 语言为基础,可以直接以大多数人熟悉的 C 语言,写出在显示芯片上执行的程序,而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构.” 编者注:NVIDIA的GeFoce 8800GTX发布后,它的通用计算架构CUDA经过一年多的推广后,现在已经在有相当多的论文发表,在商业应用软件等方面也初步出现了视频编解码.金融.地质勘探.科学计算等领域的产品,是时候让我们对其作更深一步的了解.为了让大家更容易了解CUDA,我们征得Hotball的本人同

一.GPU简介 1985年8月20日ATi公司成立,同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡,1992年4月ATi发布了Mach32图形卡集成了图形加速功能,1998年4月ATi被IDC评选为图形芯片工业的市场领导者,但那时候这种芯片还没有GPU的称号,很长的一段时间ATi都是把图形处理器称为VPU,直到AMD收购ATi之后其图形芯片才正式采用GPU的名字. NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU的概念.GPU使显卡削减了对CPU

CUDA 深入浅出谈           “CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型,它使用 C 语言为基础,可以直接以大多数人熟悉的 C 语言,写出在显示芯片上执行的程序,而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构.”         “CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型,它使用 C 语言为基础,可以直接以大多数人熟悉的 C 语言,写出在显示芯片上执行的程序,而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构.” CUDA是什么?能吃吗? 编者注:NVIDIA的GeF

CUDA的软件堆栈由以下三层构成:CUDA Library.CUDA runtime API.CUDA driver API,如图所示,CUDA的核心是CUDA C语言,它包含对C语言的最小扩展集和一个运行时库,使用这些扩展和运行时库的源文件必须通过nvcc编译器进行编译. CUDA C语言编译得到的只是GPU端代码,而要管理分配GPU资源,在GPU上分配显存并启动内核函数,就必须借助CUDA运行时的API(runtime API)或者CUDA驱动API(driver API)来实现.在一个程序

前言: 经过尝试过几次Caffe,theano,MxNet之后,很长时间没有进行caffe的更新,此次在Ubuntu16.04下安装Caffe,折腾了一天时间,终于安装成功. 参考链接:Caffe+UbuntuKylin14.04_X64+CUDA 6.5配置 一  配置CUDA8.0 既然使用了最新版本,必然使用最新版本的CUDA,且只有CUDA8.0给了ubuntu16.04支持. 1.1 禁用nouveau驱动: 参考链接: http://blog.csdn.net/chunchun362

由于课题的原因,笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验.在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中,不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 cuda 版本信息.由于 Pytorch 和 cuda 版本的更新较快,可能出现程序的编译和运行需要之前版本的 Pytorch 和 cuda 进行运行环境支持的情况.比如笔者遇到的某个项目中编写了 CUDAExtension 拓展,而其中使用的 cuda 接口函数在新版本的 cuda 中做了修改,使得

异构计算是指高效地使用系统中的所有处理器,包括 CPU 和 GPU .为此,应用程序必须在多个处理器上并发执行函数. CUDA 应用程序通过在 streams 中执行异步命令来管理并发性,这些命令是按顺序执行的.不同的流可以并发地执行它们的命令,也可以彼此无序地执行它们的命令. 在不指定流的情况下执行异步 CUDA 命令时,runtime使用默认流.在 CUDA 7 之前,默认流是一个特殊流,它隐式地与设备上的所有其它流同步. CUDA 7 引入了大量强大的新功能 ,包括一个新的选项,可以为每个

CUDA 7 Stream流简化并发性 异构计算是指高效地使用系统中的所有处理器,包括 CPU 和 GPU .为此,应用程序必须在多个处理器上并发执行函数. CUDA 应用程序通过在 streams 中执行异步命令来管理并发性,这些命令是按顺序执行的.不同的流可以并发地执行它们的命令,也可以彼此无序地执行它们的命令. 在不指定流的情况下执行异步 CUDA 命令时,运行时使用默认流.在 CUDA 7 之前,默认流是一个特殊流,它隐式地与设备上的所有其他流同步. CUDA 7 引入了大量强大的新功能

开始使用DPC++ 官方安装教程 预备条件 请确保当前开发环境满足如下条件: git cmake版本需要满足3.14及以上. python版本3.6以上的python. nijia版本1.8及以上(使用1.8版本以下可以供非llvm开发使用). gcc版本7.1.0以上. cuda版本11.2通过测试可行. 当然也可以通过docker技术来实现开发环境的配置: docker run --name sycl_build -it -v /local/workspace/dir/:/src ghcr.

背景 近期项目前端决定使用less,简单介绍一下,详细信息有兴趣查看官方文档(http://www.lesscss.net/article/home.html) LESSCSS是一种动态样式语言,属于CSS预处理语言的一种,它使用类似CSS的语法,为CSS的赋予了动态语言的特性,如变量.继承.运算.函数等,更方便CSS的编写和维护. 简单来说,它自定义了一套语法规则,在css中提供公共变量的抽取,简单的函数运算等功能,最终通过编译器或解析器将其编译或解析为相对应的css代码. 但是LESS文件在

特殊情况:用户自定义的头文件使用#include"mylib"时,gcc编译器会从当前目录查找头文件 一.头文件 gcc 在编译时寻找所需要的头文件 :    ※搜寻会从-I开始(gcc 参数,指定头文件搜索位置)    ※然后找gcc的环境变量 C_INCLUDE_PATH,CPLUS_INCLUDE_PATH,OBJC_INCLUDE_PATH    ※再找内定目录 /usr/include   /usr/local/include /usr/lib/gcc-lib/i386-li

tcpdump官网:http://www.tcpdump.org/ 转载于:http://www.cnblogs.com/hzl6255/p/6147985.html 目录 1. 介绍 2. 编译 2.1 编译libpcap 2.2 编译tcpdump 3. tcpdump命令 4. tcpdump截取usb数据 1. 介绍 tcpdump是一款用来截取网络数据的工具 这里主要介绍的是为嵌入式Linux编译tcpdump的方法 2. 编译 首先去官网下载源代码, 需要下载tcpdump和libp