首页 > TAG信息列表 > NVCC
NVCC编译器选项
NVCC编译器选项 文档地址：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html 1、在cu文件中，nvcc会定义__CUDACC__这个宏，但是cpp文件中不会。 2、 3、错误make: nvcc: Command not found 解决方案
系统：ubuntu18.04 错误现象： 在编译cu文件时，有时会遇到nvcc: Command not found的错误，系统已经安装了cuda，为什么会出现这个错误呢，大概率是环境变量没有配置，系统找不到nvcc命令所在路径。 解决方案： 打开/home/用户名/.bashrc文件 在文件的末尾添加如下内容： export PATH=/usr/l显卡，显卡驱动,nvcc, cuda driver,cudatoolkit,cudnn到底是什么？
以下内容来自于：https://zhuanlan.zhihu.com/p/91334380 在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西，虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置，但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境，但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚，所以老是被网上的教程绕得云里雾里，nvcc fatal : Value ‘sm_XX‘ is not defined for option ‘gpu-architecture‘
nvcc fatal : Value 'sm_35' is not defined for option 'gpu-architecture' 绪论相关工作解决办法 绪论 由于最近写论文走火入魔，所以第一部分是绪论。 起因是我遇到了标题所示的问题，但是百度了一圈，大部分都是转载的同一个解决办法：将sm_XX改成sm_60。也许这样有效，但是为矩池云里查看cuda版本
可以用下面的命令查看 cat /usr/local/cuda/version.txt 如果想用nvcc来查看可以用下面的命令 nvcc -V 如果环境内没有nvcc可以安装一下，教程是矩池云上如何安装nvcc 很多人会问为什么nvidia-smi里面的cuda会不一样，接下来我来介绍一下 可以看到环境内的CUDA 版本是10.2，而nvidicuda安装之nvidia-smi和nvcc --version版本不一致
1.之前我的Linux输入 nvcc -V 查看cuda版本是9.0，然而当我输入 nvidia-smi 时，却显现cuda版本是10.2，这是因为它有两种API，一种是runtime(运行时) API（9.0）和driver API（10.2），我们安装torch这些库时主要看runtime cuda。 2.如果我们想要安装新的cuda 1)去官网找到想要安装的cuda版显卡，显卡驱动,nvcc, cuda driver,cudatoolkit,cudnn到底是什么？
在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西，虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置，但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境，但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚，所以老是被网上的教程绕得云里雾里，所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考。 GPU型矩池云安装/修改 cuda、cudnn、nvcc、tensorRT 教程
在整个机器学习的过程中，配置环境一直是一个比较复杂的事情，今天介绍几种根据英伟达官方文档来配置环境的方法。 安装方案 https://gitlab.com/nvidia/container-images/cuda/ 国内同步镜像：https://gitee.com/zionfuo/cuda 安装脚本在dist目录下 选择cuda的版本号 矩池云上cuda矩池云上如何快速安装nvcc
若您想要使用 nvcc，但是所选的镜像中没有预装 nvcc，可按照如下操作自行安装。 1、检查系统版本 source /etc/os-release && echo $VERSION_ID 2、导入apt仓库和其GPG key # 第一步若输出 16.04 curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub【未解决】问题：NVIDIA控制面板与nvcc -V中cuda版本不同
电脑信息： NVIDIA控制面板： nvcc -V ： NVIDIA控制面板与nvcc -V中cuda版本不同，导致我在conda base环境中,可以安装cudatoolkit=9.2的pytorch。但是在conda虚拟环境中安装cudatoolkit=9.2的pytorch时提示： 而且控制面板中也只有cuda9.2版本的程序 请问怎么删除卸载cuda11.0呢？5-2学习记录
1.simpletransformer包apex 它这个包默认的是如果使用GPU的话就是fp16精度，所以需要安装apex包，我还没有尝试过，既然它这么写肯定是考虑到显卡内存大小吧，所以我尝试一下安装apex： https://github.com/NVIDIA/apex#quick-start，这个给出了步骤 $ git clone https://github.com/NVIDIA/acaffe编译过程中的错误： nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'
在编译caffe的过程中遇到了nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'这个错误， 修改方法为： 在Makefile.config文件中根据自己CUDA的版本注释不同的行。# CUDA architecture setting: going with all of them.# For CUDA < 6.0, comment the *_50 through *_61 linesubuntu---【nvcc --version】显示错误，提示 sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit
重装了一下cuda，然后发现nvcc命令不存在了，终端提示使用 ： sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit 来使用nvcc。 注意不要使用这种方式安装。系统认为你没有安装cuda，实际上你已经装了 执行这条命令会重新安装cuda 正确操作： 进入：cd /usr/local/cuda 查看cuda的bin目录下在C项目中包含静态cuda库
我有一个模板化的静态CUDA库,我想将其包含在一个普通的c项目中.当我包含库的标头时,编译器崩溃并说“它无法解析特定于CUDA的符号”.当然,g编译器无法解释这些符号.我知道这个问题,但是我不知道如何使用nsight IDE解决此问题. 我在cuda / nvcc库和c / g项目中都使用了nsight. 控制c – 使用cudaMallocManaged时,为什么NVIDIA Pascal GPU在运行CUDA内核时运行缓慢
我正在测试新的CUDA 8以及Pascal Titan X GPU,并期待我的代码加速,但由于某种原因它最终会变慢.我在Ubuntu 16.04上. 以下是可以重现结果的最小代码： CUDASample.cuh class CUDASample{ public: void AddOneToVector(std::vector<int> &in); }; CUDASample.cu __global__ statlinux – 链接错误：命令行中缺少DSO
我是Linux的新手(使用Ubuntu 14.04 LTS 64bit),来自Windows,我正试图移植我现有的CUDA项目. 通过链接时 /usr/local/cuda/bin/nvcc -arch=compute_30 -code=sm_30,compute_30 -o Main.o Display.o FileUtil.o Timer.o NeuralNetwork.o -L/usr/lib -L/usr/local/lib -L/usr/lib/x86c – 为什么nvcc无法使用boost :: spirit编译CUDA文件？
我正在尝试将CUDA集成到使用boost :: spirit的现有应用程序中. 隔离问题,我发现以下代码不能与nvcc复制： main.cu： #include <boost/spirit/include/qi.hpp> int main(){ exit(0); } 用nvcc -o cudaTest main.cu编译我得到了很多错误,可以看到here. 但是,如果我将文件名更改为mc – Cuda(NVCC)编译器的_ITERATOR_DEBUG_LEVEL？
有谁知道NVCC设置的_ITERATOR_DEBUG_LEVEL是什么？ 我在VS2010中的Cmake项目中工作,并在尝试链接项目时遇到链接错误： 2>warper_cuda.lib(cudakernels.cu.obj) : error LNK2038: mismatch detected for '_ITERATOR_DEBUG_LEVEL': value '0' doesn't match value '2' in CoUbuntu16.04下安装多版本cuda和cudnn
Ubuntu16.04下安装多版本cuda和cudnn 原文 https://blog.csdn.net/tunhuzhuang1836/article/details/79545625 前言 因为之前针对Pytorch，caffe，torch等，装了cuda8.0和对应cudnn5.1，但是最近在装MxNet的时候，发现官网上能下载到的MxNet版本仅支持cuda9.0和对应cudnn7.0.5，所以无奈nvcc、gcc、g++混合编译器编程
方案一 http://osask.cn/front/ask/view/929586 除了编译之外，动态并行还需要可重定位的设备代码链接 。 您的nvcc命令行指定了一个仅编译操作（ -rdc=true -c ）。 g++不会执行任何设备代码链接。 所以在这样的情况下，当使用g++ 进行最终的链接操作时，需要额外的设备代码链接步骤python – pycuda; nvcc致命：无法找到Visual Studio配置文件'(null)’
我正在尝试在安装Visual C Express 2010和各种Nvidia驱动程序,SDK等后运行pycuda introductory tutorial.我到了 mod = SourceModule(""" __global__ void doublify(float *a) { int idx = threadIdx.x + threadIdx.y*4; a[idx] *= 2; } """) 没有错误.但是在IPython中的这个调用linux – CUDA C v.推特,我错过了什么吗？
我刚开始学习CUDA编程.我正在浏览一些简单的CUDA C示例,一切都在游动.然后！突然！推力！我认为自己精通C仿函数,并对CUDA C和Thrust之间的区别感到吃惊 我觉得很难相信 __global__ void square(float *a, int N) { int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if (idx <安装多版本cuda时，nvcc和cuda版本不一致问题
Ubuntu 16.04，原始cuda版本8.0，安装cuda 10.0后，使用nvcc --version查询，显示cuda仍为8.0 ubuntu@zhangli:/usr/local$ nvcc --version nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation Built on Tue_Jan_10_13:22:03_CST_2017 Cuda compilat