2回答
我在我的PC上成功安装了CUDA 8.0，在我的Ubuntu 16.10中运行以下命令就可以看到它的文件：
$ sudo find / -name nvcc
/usr/local/cuda-8.0/bin/nvcc
$ sudo find / -name cuda
/usr/local/cuda
/usr/local/cuda-8.0/targets/x86_64-linux/include/thrust/system/cuda
/usr/share/doc/cuda
/usr/include/nvidia-367/cuda
然后，我获得了以下源代码(has_cuda.c)来检查是否安装
浏览 5提问于2016-12-24得票数 11
回答已采纳
1回答
我将C++代码转换为C，现在我也在尝试更改Makefile。我有这样的经历：
g++ -fPIC -o bin/linux/release/gpu_md5 cuda_md5.c cuda_md5_cpu.c obj/release/cuda_md5_gpu.cu.o
-L/usr/local/cuda/lib64 -L../../lib64
-L../../common/lib64/linux -L/opt/cuda/NVIDIA_CUDA_SDK/lib64 -lcudart
-L/usr/local/cuda/lib64 -L../../lib64
-L../../comm
浏览 2提问于2012-10-14得票数 1
回答已采纳
5回答
我已经安装了CUDA 5.0和NVCC在我的Ubuntu虚拟机，并有问题，甚至编译一个基本的CUDA C程序。错误如下：
user@ubuntu:~/CUDA$ nvcc helloworld.cu -o helloworld.o -target-cpu-arch=ARM -ccbin=/usr/bin/arm-linux-gnueabi-gcc-4.6 --machine=32
/usr/lib/gcc/arm-linux-gnueabi/4.6/../../../../arm-linux-gnueabi/bin/ld: skipping incompatible /usr/local/cu
浏览 39提问于2015-06-08得票数 1
回答已采纳
我想用cuda 8构建OpenCV3.2，并且我已经在我的linux系统中安装了cuda所需的所有库，这是一个Debian 9 testing (stretch) 4.9.0-1-amd64，在使用cmake成功生成makefile之后，我通过执行make命令获得多个定义链接错误。我尝试了许多配置与cmake，而且我也检查了几乎所有相关的问题在许多论坛，但我找不到任何解决办法。在cmake中，我已经将cuda编译器更改为gcc-5，因为cuda 8不迟于版本5需要gcc编译器，而默认的1996编译器是版本6.3，这里是我的cmake配置输出：
OpenCV modules:
To be
浏览 8提问于2017-02-25得票数 7
回答已采纳
我是直接从GCC编译的代码中使用PGI OpenACC运行时API的。
我注意到PGI OpenACC安装提供了两个openacc.h头。一个用于PGI (位于include/openacc.h)，另一个似乎与GCC (etc/include_acc/openacc.h)兼容。使用GCC的第二个头球安全吗？
到目前为止，我已经能够编译并运行一个小测试：
#include <openacc.h>
#include <cuda_runtime_api.h>
#include <stdio.h>
int main()
{
acc_init( acc_dev
浏览 2提问于2017-08-30得票数 0
回答已采纳
我安装了sabayon linux并尝试安装pycuda，但是当我尝试时，我收到了以下错误
su -c“”
在src/cpp/cuda.cpp:1:0: src/cpp/cuda.hpp:12:18:致命错误: cuda.h:没有终止这样的文件或目录编译。错误:命令“x86_64-pc-linux-gnu-g++”失败，退出状态为1
我必须指出，我可以用库达编译。
同样的事情也发生了，当我尝试
sudo -E sh -c“”
我的.bashrc是：
# Put your fun stuff here.
export PATH=~/bin:$PATH
export PATH=$
浏览 2提问于2012-07-05得票数 0
回答已采纳
我正在尝试遵循中的示例，我使用了Ubuntu18.04.3LTS，clangVersion9.0.0-2，我拥有的设备是(来自deviceQuery输出的片段)：
Detected 1 CUDA Capable device(s)
Device 0: "Quadro P520"
CUDA Driver Version / Runtime Version 10.2 / 10.2
CUDA Capability Major/Minor version number: 6.1
我执行了命令：
clang++-9 --verbose --cuda-pa
浏览 2提问于2020-01-20得票数 3
回答已采纳
我阅读了CUDA编程指南，并在这里查看了许多链接，包括以下链接：
但是不能让事情运转起来。我使用的是CUDA7.0，文档(CUDA编程指南，第187页)上写着，gcc >=4.7 & clang支持-std=cc++11。使用gcc 4.8.2 (OS: Ubuntu14.04)运行，尽管进入了项目->属性-> NVCC编译器->Build设置->预处理器选项(-Xcompiler)并添加了-std=c++11，我还是收到了各种各样的错误。参见下面控制台的patial输出(在最底部参见"nullptr“未定义)。我花了+5个小时在nvidia de
浏览 1提问于2015-04-20得票数 1
当我用cmake编译我的cuda代码时，我似乎无法得到以下警告：
cc1: warning: command line option ‘-std=c++11’ is valid for C++/ObjC++ but not for C [enabled by default]
我已经将问题简化为编译，而不是我的源代码。下面是一个简化(但有效)的示例：
main.cu：
#include <iostream>
int main(void) {
std::cout << "test" << std::endl;
}
CMakeLists
浏览 18提问于2014-11-11得票数 3
回答已采纳
在一个新的LambdaLabs GPU实例中，我用Bazelisk安装了Bazel：
wget https://github.com/bazelbuild/bazelisk/releases/download/v1.8.1/bazelisk-linux-amd64
chmod +x bazelisk-linux-amd64
sudo mv bazelisk-linux-amd64 /usr/local/bin/bazel
然后我下载TF的源代码：
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow
git c
浏览 13提问于2022-11-07得票数 0
我有一个自定义的pytorch扩展程序()，它可以很好地处理pytorch1.4、CUDA10.1和Titan Xp GPU。然而，最近我们将我们的系统改为新的A40 GPU和CUDA11.1。当我试图使用CUDA11.1、Pyort1.8.1、gcc 9.3.0和Ubuntu20.04构建我的自定义的Py连扩展时，我会得到以下错误：
$ python3 setup.py install
running install
running bdist_egg
running egg_info
creating cuda_test.egg-info
writing cuda_test.egg-inf
浏览 3提问于2021-05-04得票数 0
回答已采纳
我已经成功地完成了Cmake与以下选项。
$cmake -DGCC_COMPILER_VERSION="4.5" -DSOFTFP=ON -DUSE_NEON=ON -DCMAKE_SKIP_RPATH=ON -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda-5.0 -DCUDA_ARCH_BIN="2.1(2.0)" -DCUDA_ARCH_PTX="" -DWITH_CUDA=ON -DWITH_CUBLAS=ON -DWITH_TBB=ON -DBUILD_opencv_python=OFF -DBUILD_T
浏览 2提问于2013-08-01得票数 1
回答已采纳
1回答
PyTorch: CUDA不可用
、、、、
我试图运行PyTorch的和我的项目需要我使用数据自动化系统。我正在运行Ubuntu18.04和Python3.10.6。我按照这个安装了CUDA 11.6。然后使用上的说明，我使用以下命令安装了PyTorch：
pip install torch==1.12.0 torchvision==0.13.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
但是当我试图验证它时，它是不可用的：
(env) $ python
Python 3.10.6 (main, Aug 2 2022, 15:11:03) [GCC 7.5.0]
浏览 23提问于2022-08-05得票数 -1
回答已采纳
3回答
dlib不使用CUDA
、、、
我使用pip安装了dlib。我的显卡支持CUDA，但在运行dlib时，它没有使用GPU。
我正在使用ubuntu 18.04
Python 3.6.5 (default, Apr 1 2018, 05:46:30)
[GCC 7.3.0] on linux
>>> import dlib
>>> dlib.DLIB_USE_CUDA
False
我还安装了NVidia Cuda编译驱动程序，但它仍然不能工作。
nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2
浏览 2提问于2018-08-21得票数 5
我想用g++-8在OpenACC代码中使用cuda库(cublas，cusparse cusolver)。
g++-8可以使用像PGI这样的cuda库吗？
我写了以下代码，需要cublas或cublas_v2。
// #include<cublas.h>
#include<cublas_v2.h>
int main(){
//...allocate and initialize data...//
#pragma acc data copy(x[0:size], y[0:size])
{
浏览 1提问于2019-11-20得票数 0
我尝试它的方式(见问题标题)，它编译，但我得到了一个分段错误。那么，是我、CMake或CUDA不支持来自共享库的直接内核调用吗？解决方案不必与CMake一起使用
进一步详情：
我有以下文件结构：
testKernel.hpp
__global__ void kernelTest( float x );
void callKernel( float x );
testKernel.cu
#include "testKernel.hpp"
__global__ void kernelTest( float x ) {}
void callKernel( float x ) {
浏览 0提问于2016-01-28得票数 3
回答已采纳
2回答
系统: Ubuntu 11.10 x86_64 CUDA: v2.1
当我尝试编写一个像matrixMul这样的示例程序时，我得到了大量的错误，其中大多数是“未知的类型名称‘size_t’”。我已确保将/usr/local/cuda/bin放入我的路径中，并将/usr/local/cuda/lib放入/etc/ld.so.conf.d中的.conf中。
你知道为什么我会收到这些错误吗？
matrixMul$ make emu=1
In file included from /tmp/tmpxft_00004089_00000000-1_matrixMul.cudafe1.stub.c:5:0,
浏览 3提问于2012-04-19得票数 1
回答已采纳
我正在使用CMake编译一个CUDA项目，该项目包含一个静态库和一个主文件。MWE .目录是：
├── CMakeLists.txt ├── src ├── mylib.h ├── mylib.cu ├── test ├── CMakeLists.txt ├── main.cpp
在Ubuntu上一切都很好。但在Windows上，我得到了一个链接错误：
mylib.lib(mylib.cu.obj) : error LNK2019: unresolved external symbol __cudaRegisterLinkedBinary_40_tm
浏览 1提问于2018-04-26得票数 7
回答已采纳
我在我的Ubuntu 12.10 64位上安装了Cuda5。我有一台GTX 675M，所以我用大黄蜂在我的cuda设备上运行应用程序。我正在通过大黄蜂运行nsight (optirun)：
frederico@zeus:~$ optirun /usr/local/cuda/libnsight/nsight
它工作得很好，我可以编译和执行应用程序。问题是，当我尝试在nsight中使用cuda-gdb时，当单击调试按钮时，我得到了以下错误：
No source available for "main() at 0x403c6f"
但是如果我尝试在控制台上使用cuda-gdb，它可
浏览 1提问于2012-10-21得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在为tensorflow开发一个自定义OP，它需要GPU支持，遵循中的指南。在跟踪我自己代码中的错误时，我从文档中返回到示例，并试图编译
#if GOOGLE_CUDA
#define EIGEN_USE_GPU
#include "third_party/eigen3/unsupported/Eigen/CXX11/Tensor"
__global__ void AddOneKernel(const int* in, const int N, int* out) {
for (int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x
浏览 0提问于2017-06-01得票数 0
回答已采纳
1回答
是否需要安装支持CUDA的显卡(在Linux中)才能使用nvcc编译CUDA程序？或者人们可以在任何地方编译程序，并且只在这样的系统上运行？
浏览 3提问于2012-01-03得票数 10
回答已采纳
当我编译我的java程序时，我得到了这个错误：
error: Class names, 'EnumDevices', are only accepted if annotation
processing is explicitly requested
1 error
这是java代码(我在Ubuntu上运行)。
import jcuda.CUDA;
import jcuda.driver.CUdevprop;
import jcuda.driver.types.CUdevice;
public class EnumDevices {
public st
浏览 1提问于2011-02-21得票数 123
回答已采纳
我正在我的Linux上安装OpenMPIv1.8.8和CUDA v7.5。我测试过数据自动化系统，它起作用，测试了OpenMPI，它也起作用了。但是，当我试图将它们合并到程序中时，会遇到一个错误:无法找到cuda.h文件。这是我的场景：
我的程序源代码包括这些.h文件
include "cuda.h" include "mpi.h"
我运行命令：mpicc <filePath> -o test And error appear:cuda.h:没有这样的文件或目录#包括“cuda.h”
omp_info给我：mca:mpi:base:param:mpi
浏览 1提问于2015-09-30得票数 1
回答已采纳
我正试着在GTX 970上运行CNN网络的“咖啡”。但我知道标题中提到的错误。
有人能帮忙吗？
我贴出了更多关于caffe组的细节，但没有收到任何提示/答案！
更新1
在我的Makefile.config中，我添加了-gencode arch=compute_52,code=compute_52
CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \
-gencode arch=compute_20,code=sm_21 \
-gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
浏览 6提问于2015-10-22得票数 2
回答已采纳
我想用NVIDIA电视作为测试一些数据自动化系统代码的设备。我尝试过编写Android + CUDA代码，但是在链接时，我遇到了与“硬浮动”和“软浮动”arm/android/cuda库有关的问题。
所以，我在NVIDIA电视上安装了Ubuntu。
ubuntu@tegra-ubuntu:~/devel/cuda/hello$ uname -a
Linux tegra-ubuntu 3.10.96 #1 SMP PREEMPT Thu Oct 13 05:30:55 EDT 2016 aarch64 aarch64 aarch64 GNU/Linux
我还将CUDA推到使用JetPack fo
浏览 3提问于2016-11-30得票数 0
回答已采纳
我需要从python访问C++中opencv的cuda模块。我尝试使用Boost包装c++函数，但是我得到了以下错误。
ImportError：./build/lib.linux-x86_64-2.7/pyBoostHOG.so:未定义符号：_ZN2cv4cuda6Stream4NullEv。
有什么方法可以从python访问opencv cuda模块吗？提前谢谢..。
浏览 2提问于2017-04-17得票数 0
我尝试在中执行官方cuda nvrtc指南中的saxpy示例。
它与终端上的g++编译器一起工作得很好，并遵循以下构建说明：
g++ saxpy.cpp -o saxpy -I $CUDA_PATH/include -L $CUDA_PATH/lib64 -lnvrtc -lcuda -Wl,-rpath,$CUDA_PATH/lib64
现在我正试着用go语言用cgo工具来执行它。我在"my_function“中将主函数命名为”main function“，并尝试使用C.my_function调用它。
这是我的cgo指令：
//PATH
#cgo LDFLAGS: -L/usr/lo
浏览 0提问于2015-09-20得票数 0
我试着用CUDA写一个GPU程序。下面是我的函数：
__global__ static void
histogram_gpu(int * hist_out, unsigned char * img_in, int img_size, int nbr_bin){
int i;
const int bid = blockIdx.x;
const int tid = threadIdx.x;
// for ( i = 0; i < img_size; i ++){
// hist_out[img_in[i]] ++;
// }
f
浏览 3提问于2013-03-08得票数 2
我已经将一个cuda项目从linux移植到windows (基本上只是在头文件中添加了几个定义和类型)。我正在使用visual 2008，以及SDK中的cuda运行时api自定义构建规则。代码是c，而不是c++ (我正在编译/TC而不是/TP)
我有一些在linux中没有的范围问题。头文件中的全局变量不在.c文件和.cu文件之间共享。
我创建了一个简化的项目，下面是所有的代码：
主要：
#ifndef MAIN_H
#define MAIN_H
#include <stdio.h>
#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime
浏览 4提问于2011-05-16得票数 1
回答已采纳
几天后，我将用RTX 2070安装我的新电脑。我想用户tensorflow GPU，但我找不到兼容版本的CUDA和Tensorflow GPU。据我所知，我需要CUDA 10从RTX的图灵架构的额外计算能力中获益。但是关于Tensorflow网站，tf的最新版本(tensorflow_gpu-1.12.0)只适用于CUDA 9。我更愿意让它在windows 10上全部工作，但是如果没有其他方法，linux也能工作。
在互联网上，我读到了两种谣言: 1.有一些方法可以编译一个与CUDA 10一起工作的tf的未发布版本。他们将在2019年1月发布一个支持CUDA 10的官方版tf-gpu。
有人能
浏览 1提问于2019-01-23得票数 0
回答已采纳
我做了很多工作，但我不确定一切是否还好。
nvidia-smi
Sun May 21 11:29:57 2017
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 375.39 Driver Version: 375.39 |
|-------------------------------+----------------------+--------------------
浏览 0提问于2017-05-21得票数 37
回答已采纳
我使用sudo apt install nvidia-cuda-toolkit安装了cuda (不使用Nvidia站点上的说明)。众所周知，这不会安装示例，所以我使用github下载它们，正如在另一个问题上所解释的那样。
我光盘到样例/deviceQuery并尝试了make，但是它抱怨没有找到nvcc，所以我查看了Makefile，并将命令更改为CUDA_PATH=/usr make，它起了作用。这是因为Makefile有定义CUDA_PATH ?= /usr/local/cuda，而apt install nvidia-cuda-toolkit实际上将nvcc放在/usr/bin/nvcc上
浏览 0提问于2020-08-11得票数 0
Helllo，我有一些代码，我正在试图编译。代码在Linux上运行良好，但我无法在OSX上编译它。
在我为Linux使用的makefile中：
LD_FLAGS = -lcudart -L$(CUDA_HOME)/lib64
对于Mac，我尝试使用以下标志：
LD_FLAGS = -lcudart -L$(CUDA_HOME)/lib
LD_FLAGS = -lm -F/Library/Frameworks -framework CUDA
CXXFLAGS = -O3 -g -m32 -I$(CUDA_HOME)/include
NVCC_FLAGS = -O3
浏览 3提问于2014-07-11得票数 0
回答已采纳
当我运行make命令在Linux64bit下完成一个CUDA程序时，我会收到以下错误消息：
error: cutil.h: No such file or directory
我找到了一些答案，但都没有用。
在makefile中，有一个CUDA_SDK_PATH，但是在CUDA入门指南中找不到任何有用的SDK：
我应该如何设置为CUDA-SDK-PATH__？
浏览 4提问于2013-07-16得票数 1
回答已采纳
我一直在尝试安装OpenMP 4.5卸载到Nvidia GPU版本的gcc有一段时间，到目前为止，没有成功，虽然我正在接近。
这一次，我遵循进行了两个更改:第一，我指定了gcc的主干版本，而不是7.2；其次，根据github存储库，nvptx-tools中包含了nvptx-newlib，所以我删除了脚本的这一部分。为了便于参考，原始脚本是
#!/bin/sh
#
# Build GCC with support for offloading to NVIDIA GPUs.
#
work_dir=$HOME/offload/wrk
install_dir=$HOME/offload/
浏览 2提问于2018-06-27得票数 5
我们在工作中有一个运行Linux的CUDA服务器。
我在没有CUDA设备的Mac上运行Xcode。我想知道是否可以使用Xcode4作为IDE来开发代码，但是在外部CUDA服务器上执行/构建和调试代码？
换句话说，我希望将文件等存储在CUDA服务器上(我有SSH访问权限)，但从我的Mac管理项目/文件。当我在Xcode中按下build按钮时，我希望所有内容都构建在CUDA服务器上。
这是可能的，还是我必须使用ssh和vim来开发我的代码？
浏览 0提问于2011-11-18得票数 0
我尝试使用bazel从源代码构建tensorflow，但是无论我使用哪个版本，它总是失败，并显示以下相同的错误：
/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/4.9/include/stddef.h:213:32: fatal error: crt/device_runtime.h: No such file or directory。
gcc版本: 4.9 / 5.4
操作系统: Ubuntu 16.04.3
tensorflow版本: r1.0 - r1.3 (支持和不支持GPU )
CUDA: 8.0.61
CUDNN: 5.1
LD_LIBRARY_PATH：/usr/
浏览 0提问于2017-09-18得票数 0
1回答
我只是试着用Cuda5.0预览版来构建我的一个旧项目。链接时出错，告诉我某些cuda函数找不到。例如：
undefined reference to 'cudaMalloc'。
我的链接命令包括以下用于cuda的选项：
-L/usr/local/CUDA/lib 64 -L/home/myhome/NVIDIA_CUDA_Samples/C/lib -L/home/myhome/NVIDIA_CUDA_Samples/C/common/lib/linux -lcudart
ls -lah /usr/local/cuda/lib64/为我提供了8个库，包括libcudar
浏览 1提问于2012-07-10得票数 1
回答已采纳
对于我当前的项目，我需要在同一个项目中使用CUDA和Intel C/C++编译器。(我依赖于英特尔MKL的SSYEV实现，它使用GCC+MKL而不是ICC+MKL (~3ms来自GCC，~300 s来自ICC)的时间大约是后者的10倍。
icc -v
icc version 12.1.5
NVIDIA指出，Intel ICC 12.1是受支持的()，但即使降级为Intel ICC 12.1.5 (安装为Intel Composer XE 2011 SP1 Update 3的一部分)，我仍然会遇到以下问题：
nvcc -ccbin=icc src/test.cu -o test
/usr/loc
浏览 9提问于2013-09-09得票数 1
回答已采纳
我正在尝试使用PGI编译器附带的CUDA工具包9.0来构建我的CMake/CUDA项目。不幸的是，当我尝试这样做时，我在运行cmake时会得到以下错误
/home/user/opt/pgi/linux86-64/2017/cuda/9.0/bin/nvcc -ccbin=/usr/bin/g++-6
-shared -dlink CMakeFiles/cmTC_858b1.dir/main.cu.o -o
CMakeFiles/cmTC_858b1.dir/cmake_device_link.o
g++-6: error:
/home/user/opt/pgi/linux86-64/2017
浏览 7提问于2017-11-10得票数 0
回答已采纳
1回答
我第一次尝试构建一个充满CUDA例程的.so。我有一个matrix_vector_mult.cu文件，它目前什么也不做：
#include <stdio.h>
extern "C"
double *
matrix_vector_mult(const double ** const M,
const double * const v,
const size_t num_rows,
const size_t num_cols)
{
printf(&
浏览 0提问于2014-12-29得票数 0
3回答
我们一直在linux上开发我们的代码，但想编译一个windows可执行文件。
策略是在visual studio中使用nvcc编译内核代码，其余的在mingw中使用gcc编译内核代码。
到目前为止，我们在visual studio中轻松地编译了.cu文件(使用内核和内核启动)。但是，我们仍然不能在mingw中编译c代码。C代码包含cuda api调用(如cudaMalloc )和cuda类型(如cudaEvent_t )，因此我们必须包含cuda.h和cuda_runtime.h。但是，对于这些头部，gcc给出了警告和错误，例如：
../include/host_defines.h:57:0:
浏览 1提问于2011-05-05得票数 8
2回答
我见过许多生成随机数数组的方法。但我想生成一个随机数。在c++中有像rand()这样的函数吗？我不想要一系列的随机数。我只需要在内核中生成一个随机数即可。有没有内置的函数来生成随机数？我已经尝试了下面的代码，但它不能工作。 import numpy as np
import pycuda.autoinit
from pycuda.compiler import SourceModule
from pycuda import gpuarray
code = """
#include <curand_kernel.h>
__device
浏览 79提问于2021-06-29得票数 0
回答已采纳
我试图使用clang在linux (redhat 7)上构建cuda示例版本7.0。Cuda 5.5、6.0、6.5示例可以使用clang成功构建，但当我试图构建7.0示例时，会出现以下错误：
/usr/local/cuda-7.0/bin/nvcc -ccbin /usr/local/bin/clang++ -I../../common/inc -m64 -gencode arch=compute_20,code=sm_20 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -o simplePri
浏览 1提问于2015-03-31得票数 1
回答已采纳
2回答
我正在运行cuda-memcheck来调试代码，输出如下所示
========= Program hit cudaErrorCudartUnloading (error 29) due to "driver shutting down" on CUDA API call to cudaFree.
========= Saved host backtrace up to driver entry point at error
========= Host Frame:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so.1 [0x2e40d3
浏览 7提问于2015-06-29得票数 6
回答已采纳
1回答
我使用的是一个不支持安装在我系统上的GCC版本的CUDA版本(我的GCC太新了)。我正在尝试构建一个使用CMake进行构建配置的存储库。
我知道如何重写C++编译器，传统上：
export CXX=/path/to/other/compiler-binary
CMake接住了这个。我也可以使用cmake -DCMAKE_CXX_COMPILER。然而，在编译CUDA主机端代码时，这两个选项都不起作用: CMake仍然让CUDA尝试在我的系统上使用我默认的GCC版本。
我如何告诉它使用可选的C++编译器的数据自动化系统？
更多信息：
CMake 3.22.1德文GNU/Linux 上的
浏览 5提问于2022-03-12得票数 0
回答已采纳
背景:在Ubuntu20.04上运行VSCode
已完成以下工作：
(a)编译和构建CUDA代码的Cython包装器(打包为共享库.so)；
(b) Python脚本导入上述.so文件运行，并且可以在终端中直接从cuda-gdb中调试(感谢以及启用了ptrace_scope)，可以看到GPU变量并切换焦点。
(c)另外，在命令行CUDA和VSCode的原生IDE中，我都能够在不同的CUDA代码(没有包装、纯cuda代码链接和编译到可执行文件)中设置断点。如图所示，这个
问题:从(b)我知道GPU调试符号在那里，并且可以被cuda捕获。但最终，我希望能够在VSCode中进行调试。我在launch
浏览 44提问于2022-07-01得票数 1
我试图用Intel编译器作为主机编译器来编译cuda程序。cuda程序是用C++编写的，使用了c++11特性。如果我使用默认主机编译器g++，那么它运行良好。但是我想尝试英特尔编译器，因为在g++中可能存在性能问题。
我使用的编译器是CUDA 7.5和Intel 16.0.3。它们是最新的编译器，所以它们都支持c++11特性。
下面是我用一个小测试文件所做的尝试：
nvcc -std=c++11 -ccbin=icpc -Xcompiler=-std=c++11 test.cu -o test
这是输出：
nvcc warning : The -c++11 flag is not suppor
浏览 4提问于2016-07-15得票数 1
回答已采纳
我正试图在CUDA支持下编译项目。在没有CUDA支持的情况下，我编译它的时候，它运行得很好。但是，当我使用CUDA支持编译时，我会得到链接器错误。为了编译这个项目，我的环境是Ubuntu18.04LTS 64位，使用GCC-4.8和NVCC6.0.
链接器错误：
/usr/bin/x86_64-linux-gnu-ld: obj/cu/network/cuda/cudanetwork.o: relocation R_X86_64_32S against `.bss' can not be used when making a PIE object; recompile with -fP
浏览 1提问于2018-08-28得票数 4
编辑:在下面的评论中解决。 我正在尝试开始使用CUDA + RAPIDS。为此，我使用Ubuntu18.04和NVIDIA Tesla K80在Google Compute上启动了一个虚拟机。下面是我为了安装软件而运行的命令： wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin
sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget http:
浏览 49提问于2019-09-01得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
