，也是近年来并行计算领域中最被称颂的技术； 一、CUDA 官方样例编译 JetPack 系统将 CUDA 环境安装在 /usr/local/cuda 下面； cd /usr/local/...make -j6 等待将整个 目录下的所有范例全部编译完成； 在安装过程中出现的错误总结： 1）unable to Install node-glfw: No package 'glfw3.../oceanFFT 编译完成之后，会生成 oceanFFT 的可执行文件； 实际运行效果： 2.2 烟雾粒子模拟 5_Simulations/smokeParticles cd /usr/local/.../smokeParticles 编译完成之后，会生成 smokeParticles 的可执行文件； 实际运行效果： 2.3 nbody 粒子碰撞模拟 5_Simulations/nbody cd /usr.../nbody 编译完成之后，会生成 nbody 的可执行文件； 实际运行效果： 需要体验其他用例，步骤基本一致；
检查Driver Note: 一台机器只能对应一个nvidia driver，而一个nvidia driver可以对应多个cuda。只要在自己的路径下把cuda指定成特定版本就行。...安装Cuda 查看本机操作系统： cat /etc/issue 前往英伟达官网，下载对应的cuda版本： ? Note： 以下以cuda9.0为例。...安装cuda： sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run Note: 勿装driver！否则会安装失败！ ?...解压： mkdir cudnn tar -xvzf cudnn-9.0-linux-x64-v7.6.2.24.tgz -C cudnn/ 复制文件： sudo cp cudnn/cuda/lib64/...lib* /usr/local/cuda-9.0/lib64/ sudo cp cudnn/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/include/ 设置软链接
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.../index.html#gpu-feature-list nvcc 编译过程理解：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html...C++ 混合编译Demo, 较为优秀） 保持更新，更多内容，请关注 cnblogs.com/xuyaowen;
由于需要，最近得重新运行一个CUDA项目，但我苦于没有经验，只能从编译开始入门一下，不过还是不算难的，难的是原项目代码不保证质量，而且有若干无关文件，且运行环境未知、各模块的运行版本也不是很清楚，导致搞了一大堆操作...要注意查看项目的源代码，是直接调用的，还是依赖编译环境的。前者需要将模块构建完成后放到项目中，而后者只需要在系统中安装相应模块，程序运行时会调用系统的库。...ANN模块同理，下载源文件tar.gz，在这里下载 ，然后注意编译的方式，使用linux-g++ tzloop@tzloop-GE62-6QC:~/Desktop/ann-1.1.2+doc$ make...linux-g++ … … Triangle模块同理，在这里下载 ，最后Cubu也要放进来（项目lib目录），然后改下名字（随意），这里把版本号去掉了。...解决方法：这是Cuda路径配置错误导致的，查看makefile中对应cuda的路径CUDAROOT，修改成本地环境对应的cuda路径。相应的也要修改CUDALIB路径。 ? ?
这些内容都在OpenCV的扩展模块中，想要获取这OpenCV CUDA的支持，必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块，这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。...本文分为两个部分来说明如何在OpenCV中实现CUDA加速，第一部分是实现CUDA支持版本OpenCV编译，第二部分是OpenCV CUDA SDK编程代码演示。...01 OpenCV+CUDA编译与配置 首先说一下系统与相关软件版本： Window 10 x64 VS2015专业版 CMake 3.17.1 OpenCV4.4.0 OpenCV_contrib-...这样我们就完成了OpenCV CUDA的编译。...完成了整个编译过程之后，生成install之后就可以来配置OpenCV CUDA支持啦！
Linux安装CUDA的正确姿势 CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由NVIDIA所推出的一种集成技术，是该公司对于GPGPU的正式名称。...运行cuda文件 首先给cuda可执行权限： sudo chmod a+x cuda_9.2_linux.run 运行cuda文件： sudo ..../cuda_9.2_linux.run --no-opengl-libs cuda主要有以下参数： --no-opengl-libs：表示只安装驱动文件，不安装OpenGL文件。必需参数，原因同上。...编译samples例子 #编译并测试设备 deviceQuery： cd /usr/local/cuda-9.2/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ..../deviceQuery #编译并测试带宽 bandwidthTest： cd ../bandwidthTest sudo make .
查看cuda11支持的vs版本：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html tmp.png...1，安装 visual studio 2019 community 免费版 2，下载安装CUDA Toolkit，https://developer.nvidia.com/cuda-downloads...，如下： tmp.png 9，再configure 10，在搜索框中 WITH_CUDA，BUILD_CUDA_STUBS，都打勾，点击【configure】按钮。...编译时间非常长，大约在2--4个小时时间 编译好后应该不会有什么错。如果有一两个Matlab啊Python啊之类的错误请无视之。如果几十个几百个错可能就会很大程度上影响使用了。...tmp.png 编译好后，找到解决方案目录里的 [CMakeTargets] 项展开的 [INSTALL] 项，右键 -> [Project Only(仅项目)] -> [Build Only
opencv_contrib/releases/tag/4.8.0 把OpenCV4.8与OpenCV4.8扩展包都解压缩到D盘，目录分别如下： D:\opencv-4.8.0 D:\opencv_contrib-4.8.0 编译生成...然后设置扩展模块路径 设置完成以后，搜索CUDA关键字，全部勾上相关选项之后继续点击【Configrure】，运行完成以后，再次搜索CUDA关键字，选择如下： 点击【Generate】，生成如下： 从newbuild...文件夹中选择OpenCV.sln 工程文件 双击打开如下： 然后切换到Release模式，点击INSTALL右键生成，等待两个小时以后基本上会完成编译，我最终完成编译之后的结果。...2.无需编译XFeature2D、FaceModel、Test等模块，统统取消勾选（默认是勾选的） 配置运行测试 重新配置好OpenCV + CUDA的支持，修改包含目录、库目录、链接器，然后设置好新的环境变量路径...); net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA); 推荐阅读 Ubuntu系统下编译OpenCV4.8源码记录 Pytoorch轻松学 – RetinaNet
linux内核下载： https://mirrors.edge.kernel.org/pub/linux/kernel/ https://elixir.bootlin.com/linux/v4.14.34.../source http://ftp.sjtu.edu.cn/sites/ftp.kernel.org/pub/linux/kernel/ 查看系统位数： getconf LONG_BIT ?...树莓派使用 wget https://mirrors.edge.kernel.org/pub/linux/kernel/v4.x/linux-4.4.38.tar.gz 下载到 /home/pi 路径下...解压 tar -zxvf linux-4.4.38.tar.gz ?
上一篇介绍了在window上编译opencv的动态链接库，这一篇介绍在Linux上编译opencv的so库的过程。...编译 cd opencv3.4.3 mkdir build cd build cmake .. 配置成功应该如下提示 ? make ? make install ?
这里主要针对驱动已经安装好了的环境，如何安装合适的显卡驱动这里不多赘述，本文演示的系统为Ubuntu18.04，但理论上其他Linux发行版操作类似。...CUDNN的下载也类似，链接也给出，这个下载需要注册开发者账号（简单几步注册登录即可），然后如下图选择合适的CUDA版本对应的CUDNN并选择CUDNN Library for Linux。...CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda 此时，输入nvcc -V检查安装是否成功，如下图则表示安装成功。...CUDNN安装 切换到cudnn文件所在目录，通过tar -xzvf cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz命令解压文件，会得到一个cuda文件夹，逐一执行下面的命令进行cudnn...sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
文章目录 一、查看 .config 编译配置文件 二、正式编译内核 一、查看 .config 编译配置文件 ---- 在上一篇博客 【Linux 内核】编译 Linux 内核 ④ ( 打开 Linux...内核编译 菜单配置 |菜单配置中的光标移动与选中状态 | 保存配置 | 配置项帮助文档 ) 中 , 已经将编译配置保存到了 .config 文件中 ; 查看 .config 编译配置文件 , 在 linux...内核源码根目录中 , 执行 gedit .config 命令 , 查看 .config 编译配置文件 : ( 也可以使用 vi , vim 等文本编辑器查看 ) 在 .config 配置中 , #...等号右侧的 y 表示同意该操作 ; .config 文件内容示例 : 配置文件很多 , 这里只贴出一部分 ; # # Automatically generated file; DO NOT EDIT. # Linux...---- 在 Linux 内核源码根目录 , 执行 sudo make j4 开始编译 Linux 内核 ;
【CUDA】cuda安装 （windows10版） 一、前言 官方教程 二、安装工具的准备 1....一、前言 windows10 版本安装 CUDA ，首先需要下载两个安装包 CUDA toolkit（toolkit就是指工具包） cuDNN 注：cuDNN 是用于配置深度学习使用 官方教程 CUDA.../cuda-downloads?...一般是驱动版本决定了能用的CUDA版本的上限，比如新版的显卡驱动可以支持老的CUDA runtime。...除此之外，显卡硬件与CUDA compute capability相关，当然编译时也可以指定streaming multiprocessor。新的架构支持更多特性就是了。
打开以下网页：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 找到所需版本，输入以下命令： sudo curl -L -o /etc/yum.repos.d/cuda-rhel7....repo http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/cuda-rhel7.repo sudo yum clean...all sudo yum -y install nvidia-driver-latest-dkms cuda sudo yum -y install cuda-drivers 一般系统里面没有 yum-config-manager
#在运行petalinux-config -c kernel出现错误，需要提前安装下面两个库 sudo apt-get install libncurses5 libncurses5-dev #编译时会出现错误...html #在运行petalinux-config -c kernel出现错误，需要提前安装下面两个库 apt-get install libncurses5 libncurses5-dev #编译时会出现错误...petalinux-package –boot –format BIN –fsbl images/linux/zynqmp_fsbl.elf –u-boot images/linux/u-boot.elf...–pmufw images/linux/pmufw.elf –fpga images/linux/*.bit –force 较全面版本 petalinux-package –boot –format.../zynqmp_fsbl.elf –pmufw images/linux/pmufw.elf –atf images/linux/bl31.elf –fpga images/linux/system.bit
CUDA编程注意 传给CUDA编译器编译的文件里不能包含boost的头文件，会报错。例如xxCUDA.cuh中最好不要包含boost的头文件。...CUDA编程中核函数一般写在.cu文件中，也可以使用.cu生成的ptx文件（起到了类似OpenGL中的着色器的作用）添加到C++的程序中，cuda给了一套使用ptx编程的接口，这使得CUDA程序不需要....详情见https://www.cnblogs.com/redips-l/p/8372795.html 给CUDA核函数传参时，允许传入结构体，结构体中的元素会被默认设置为常量内存，如果结构体中存在指针成员
正确的编译选项是: -Xcompiler -fopenmp 2.nvcc指定GPU计算能力 在内核中调用原子函数(例如atomicAdd)时，如果编译的时候出现”error: identifier “atomicAdd...使用原子操作的话在编译的时候需要指明GPU的计算能力，添加如下nvcc的编译选项： -gencode=arch=compute_35,code=\"sm_35,compute_35\" 3.nvcc提示警告...---- 附1 nvcc编译CUDA实际项目makefile # Check for 32-bit vs 64-bit PROC_TYPE = $(strip $(shell uname -m | grep...64)) ifeq ($(PROC_TYPE),) FLAGS+= -m32 else FLAGS+= -m64 endif #cuda install path CUDA_INSTALL_PATH...= /usr/local/cuda-5.5 #environment variable VPATH VPATH=.
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