NVIDIA CUDA C++ 编译器 nvcc 基于每个内核,既可以用来产生特定于体系结构的 cubin 文件,又能产生前向兼容的 PTX 版本. 每个 cubin 文件针对特定的计算能力版本,并且仅与相同主要版本号的 GPU 架构向前兼容. 例如,针对计算能力 3.0 的 cubin 文件支持所有计算能力 3.x 设备,但不支持计算能力 5.x 或 6.x 设备. 基于这个原因,为了确保与应用程序发布后引入的 GPU 架构的向前兼容性,建议所有应用程序都包含其内核的 PTX 版本. 注意:C

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

一 . opencv3.3.1  + win64 + contrib + cuda   编译 1.下载各种依赖 下载安装cuda  https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 下载安装tbb   http://threadingbuildingblocks.org/download opencv库 2. cmake-gui 参数设置: OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 设置为  E:\Work\opencv\src\3.3.0\ope

本文章主要是记录,cuda 编程过程中遇到的相关概念,名字解释和问题:主要是是用来备忘: cuda PTX :并行线程执行(Parallel Thread eXecution,PTX)代码是编译后的GPU代码的一种中间形式,它可以再次编译为原生的GPU微码. 下面几条链接,是对nvcc 编译过程中,编译参数的解释:-gencode arch=compute_60,code=sm_60 -gencode arch=compute_61,code=sm_61:本编译参数适用于 1080ti显卡:此种

系统环境: 操作系统:Ubuntu 18.04.01 显卡型号:GeForce GTX 1060 6G CMake 版本:3.10.2 GCC 版本:7.4.0 GNU Make 版本:4.1 CUDA 版本:10.0.130 错误提示: # make -j`nproc` ... Cuda 10.0 fatal error: nvcuvid.h: No such file or directory ... 查看错误信息 错误原因: CUDA 10.0 中 Decode 模块已经被废弃:https

#获取最新代码git clone "https://github.com/opencv/opencv.git" #build目录mkdir buildcd build #使用ccmake来配置,至少需要cmake 3.5以上ccmake ..  #cuda on打开  #按c, 按q make -j 40make install

链接出现以下信息: 1 /home/admin/opencv/20190610_cuda_release/lib64/libopencv_core.a(ocl.cpp.o): In function `cv::ocl::Context::Impl::svmInit()': 2 ocl.cpp:(.text._ZN2cv3ocl7Context4Impl7svmInitEv[_ZN2cv3ocl7Context4Impl7svmInitEv]+0x133): undefined reference

opencv3.2提供了cuda很好的支持,cuda的opencv接口,让用户想使用opencv那样去使用cuda,不用写cuda代码 一开始编译opencv有关cuda的代码,opencv 里samples文件夹里有cmakelist可以参考,但是试了之后出现一堆错误,于是去找编译cuda cmake脚本 后来发现cmake里已经自带FindCUDA.cmake了,find_package(CUDA)(注意是大写)就能够找到了,而且像平时那样 target_link_libraries(opt

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

由于之前已经在Ubuntu 14.04 x64上面安装cuda7.0+caffe, 并且已经配置好,caffe也已经跑通. 但是最近需要使用Torch,而Torch对cuda的要求是8.0,因此决定对cuda的版本进行升级,以满足Torch平台的需求. 而最新版的caffe也已经支持cuda8.0. 话不多说,开始安装cuda8.0. 1. 电脑配置 显卡:GeForce GTX TITAN X 系统:Ubuntu 14.04(x_64) CUDA:cuda_8.0.61_375.26_linu

0 引言 由于毕设用到了Marvin,采用的是CUDA框架作为加速器,正好借此学习一下CUDA编程的一些基本知识. 各个版本的cuda的下载链接如下. https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive ubuntu 下cuda与cudnn安装 https://blog.csdn.net/dihuanlai9093/article/details/79253963/ 1 GPU编程 参照了该博客,写得确实是非常之好,从硬件到软件,再到代码实现,由浅

前言 在并发,多线程环境下,同步是一个很重要的环节.同步即是指进程/线程之间的执行顺序约定. 本文将介绍如何通过共享内存机制实现块内多线程之间的同步. 至于块之间的同步,需要使用到 global memory,代价较为高昂,目前使用的情况也不多,就先不介绍了. 块内同步函数:__syncthreads () 线程调用此函数后,该线程所属块中的所有线程均运行到这个调用点后才会继续往下运行. 代码示例 使用同步思想优化之前一篇博文中提到的数组求和程序.在新的程序中,让每个块中的第一个线程将块中所有线

前言 本文将介绍 CUDA 编程的基本模式,所有 CUDA 程序都基于此模式编写,即使是调用库,库的底层也是这个模式实现的. 模式描述 1. 定义需要在 device 端执行的核函数.( 函数声明前加 _golbal_ 关键字 ) 2. 在显存中为待运算的数据以及需要存放结果的变量开辟显存空间.( cudaMalloc 函数实现 ) 3. 将待运算的数据传输进显存.( cudaMemcpy,cublasSetVector 等函数实现 ) 4. 调用 device 端函数,同时要将需要为 devi

MATLAB下使用CUDA. #@author: gr #@date: 2014-04-08 #@email: forgerui@gmail.com 一. Matlab & C 1. 概念 Matlab 与 C 混编可以提高程序运行效率. 2. C文件 C文件需要在引入头文件mex.h,我的mex.h位置在/opt/MATLAB/R2013a/extern/include/mex.h. #include <mex.h> Matlab与C文件的接口函数是mexFunction. mexF

linux内核下载地址:https://www.kernel.org/ ubuntu下载内核对应源码: sudo apt-get source linux-$(uname -r) #此命令下载的源码存放在/usr/src/文件夹中 配置: 内核编译时会根据内核目录下的.config文件进行编译,而进行内核配置时实际上就是修改.config文件.一般常见的硬件平台在内核目录arch/<平台>/configs/文件夹下会包含有默认的配置文件,可以使用cp命令将其覆盖内核根目录下的.config文件

reproduced from: http://www.cnblogs.com/muchen/p/6306747.html 前言 本文将介绍 CUDA 编程的基本模式,所有 CUDA 程序都基于此模式编写,即使是调用库,库的底层也是这个模式实现的. 模式描述 1. 定义需要在 device 端执行的核函数.( 函数声明前加 _golbal_ 关键字 ) 2. 在显存中为待运算的数据以及需要存放结果的变量开辟显存空间.( cudaMalloc 函数实现 ) 3. 将待运算的数据传输进显存.( cu

前言 在并发,多线程环境下,同步是一个很重要的环节.同步即是指进程/线程之间的执行顺序约定. 本文将介绍如何通过共享内存机制实现块内多线程之间的同步. 至于块之间的同步,需要使用到 global memory,代价较为高昂,目前使用的情况也不多,就先不介绍了. 块内同步函数:__syncthreads () 线程调用此函数后,该线程所属块中的所有线程均运行到这个调用点后才会继续往下运行. 代码示例 使用同步思想优化之前一篇博文中提到的数组求和程序.在新的程序中,让每个块中的第一个线程将块中所有线

前言 本文将介绍 CUDA 编程的基本模式,所有 CUDA 程序都基于此模式编写,即使是调用库,库的底层也是这个模式实现的. 模式描述 1. 定义需要在 device 端执行的核函数.( 函数声明前加 _golbal_ 关键字 ) 2. 在显存中为待运算的数据以及需要存放结果的变量开辟显存空间.( cudaMalloc 函数实现 ) 3. 将待运算的数据传输进显存.( cudaMemcpy,cublasSetVector 等函数实现 ) 4. 调用 device 端函数,同时要将需要为 devi

主要看这篇文章,有点小瑕疵,瑕不掩瑜.参考链接:http://www.bubuko.com/infodetail-902302.html 文中红色标记为文章小瑕疵的地方,在此文中标记出来,做为修改对上一文的补充. 参考原文链接:http://blog.csdn.net/joshua_1988/article/details/45048871          2014年4月的时候自己在公司就将Caffe移植到Windows系统了,今年自己换了台电脑,想在家里也随便跑跑,本来也装了Ubuntu可以

1. 环境 ubuntu16.04 GTX1080Ti x 4 nvidia-418 cuda-10.1 pytorch1.0.0 目标:在最新的显卡驱动下,使用不同版本的cuda和深度学习框架来执行.编译模型代码. 2. 前言 众所周知,NVIDIA的cuda版本更新的很快,且不同cuda版本不兼容,所以导致有些模型的部分layer在cuda编译时,十分的麻烦. 例如我碰到的例子,实验室需要运行flownet2.0,NVIDIA给出了官方实现,但其中有几个layer使用了cuda编写,在运行模