几天前,我在Ubuntu16.04上成功地安装了CUDA 8.0工具包。然后今天突然在运行了“apt-get更新”之后,它开始说不再需要Cuda8.0工具包了。
Reading package lists... Done
Building dependency tree
Reading state information... Done
Calculating upgrade... Done
The following packages were automatically installed and are no longer required:
cuda-command-li
我按照这个指令来配置库达,但是这个步骤我试着写行
To configure the CUDA environment for all users (and applications) on your system create the file (use sudo and a text editor of your choice)
/etc/profile.d/cuda.sh
with the following content,
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export CUDADIR=/usr/local/cuda
但得到了"/
前几天,我更新了一个新版本的nvidia驱动程序。今天我进行了升级,上面写着.
The following packages were automatically installed and are no longer required:
cuda-command-line-tools-8-0 cuda-core-8-0 cuda-cublas-8-0
cuda-cublas-dev-8-0 cuda-cudart-8-0 cuda-cudart-dev-8-0 cuda-cufft-8-0
cuda-cufft-dev-8-0 cuda-curand-8-0 cuda-curan
我是Ubuntu的新手,正在尝试在上面安装CUDA。我就是做不到。
我安装了Nvidia R390驱动程序(这是一个相当复杂的驱动程序)。
然后,我按照下面的说明操作:
当我点击sudo apt-get install cuda时
弹出以下错误:
Reading package lists... Done
Building dependency tree
Reading state information... Done
You might want to run 'apt-get -f install' to correct
我正在尝试让CUDA代码在Ubuntu 12.04上使用Qt
我的cuda_interface.cu
// CUDA-C includes
#include <cuda.h>
extern "C"
void runCudaPart();
// Main cuda function
void runCudaPart() {
// all your cuda code here *smile*
}
我的main.cpp #包含
extern "C"
void runCudaPart();
int main(int argc, char *a
每当我试图安装某件东西时,我都会得到以下错误:
The following packages have unmet dependencies:
cuda-samples-8.0 : Depends: cuda-cufft-dev-8-0 but it is not going to be installed
cuda-toolkit-8.0 : Depends: cuda-cufft-dev-8-0 but it is not going to be installed
cuda-visual-tools-8.0 : Depends: cuda-cufft-dev-8-0 but it
尝试编译qt+cuda+linux,得到这样的错误:“没有规则使目标' Cuda _code.o',需要'../Test/Obj/cuda_code_cuda.o‘。停止。”,但我按照说明一步一步地做了所有的事情,就是不明白有什么问题。我使用Ubuntu18.10,Cuda编译工具V10.1.105和QT Creator 4.8.1。 main.cpp #include <QtCore/QCoreApplication>
#include <iostream>
using namespace std;
// the next 'incl
-- Looking for a CUDA compiler
-- Looking for a CUDA compiler - NOTFOUND
-- CUDA_PATH: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6
-- CUDACXX: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6/bin/nvcc
CMake Error at CMakeLists.txt:153 (message):
CUDA not found, please build ex
我有一个CUDA程序(cuda_test.cc),我希望即使在没有CUDA设备的机器上运行(在这种情况下,它将在cpu上而不是在gpu上执行算法)。在命令行中,它非常简单:
machine-with-cuda$ nvcc -ccbin g++ -o cuda_test cuda_test.cc
machine-without-cuda$ ./cuda_test
You don't have a CUDA device
但是,我需要使用cmake,因为我的程序将包含在使用cmake的现有库中。Cmake总是用-rdynamic /usr/-rdynamic/cuda/lib64 64/
我已经写了一个PRO文件来为我在linux下的CUDA应用程序生成一个GUI (已经在windows下编译,现在将相同的组件移植到ubuntu 1404)。
我首先编译了一个助手库"mylib.a“,并将其与我的应用程序"myapp.cu”链接起来,并测试了它在图片中没有Qt的情况下编译和运行良好(通过nsight完成)。
为了使用Qt进行构建,我生成了以下PRO文件:
#############################
# basic PRO file for qmake
##############################
# QT libs to us
Ubuntu18.04 TLS已经移动到CUDA 9.1,它不再支持Nvidia Fermi架构。
我尝试过使用--override选项(放弃编译器验证)从nvidia安装cuda 8工具包,但安装失败如下:
命令:sudo ./cuda_8.0.61_375.26_linux.run --override --toolkitpath /usr/local/cuda-8.0/
输出
You are attempting to install on an unsupported configuration. Do you wish to continue?
(y)es/(n)o [ defaul
我正在尝试将Qt与CUDA集成起来。我正在Ubuntu12.04上工作。我已经安装了CUDA和Qt。
我跟随了这里的步骤-
然而,它仍然给我一个错误。
我就是这么做的。
我在主目录中创建了一个名为“CUDA2”的空Qt项目。
我添加了以下文件
cuda_interface.cu
// CUDA-C includes
#include <cuda.h>
extern "C"
void runCudaPart();
// Main cuda function
void runCudaPart() {
// all your cuda code here *s
我试图使用推力来减少一些数据,但是在编译时,我收到了很多关于数据转换丢失的警告。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v5.5\include\thrust/system/cuda/detail/cuda_launch_config.h(338) : see reference to function template instantiation 'size_t thrust::system::cuda::detail::block_size_with_maximum_potential_occupancy<thr
我有一个32 my的显卡,在我的脚本开始时我看到:
2019-07-11 01:26:19.985367: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:936] failed to allocate 95.16G (102174818304 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY
2019-07-11 01:26:19.988090: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:936] failed to allocate 85.64G
我已经安装了图形处理器tensorflow作为。相对环境为:
Ubuntu 14 + cuda8.0 + cudnn5.0 + GeForce Gt 640 (OEM)
问题是:
E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:491] failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:153] retrieving CUDA diagnostic information for host: wang