基于CUDA11.2的程序在windows10编译时报错

最新推荐文章于 2025-05-21 10:47:04 发布
最新推荐文章于 2025-05-21 10:47:04 发布
阅读量1.3k 收藏 2
点赞数 3
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： CUDA 文章标签： cuda
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bajiao25/article/details/120076592
一篇关于CUDA11.2在Windows10上编译失败，升级到CUDA11.3.1后问题解决的博客。内容涉及到CUDA版本与Windows系统的兼容性，以及外部符号解析错误的常见解决策略。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

基于CUDA11.2编写的程序在linux系统上可以编译通过，但是在windows10编译时报错：

无法解析的外部符号： __cudaRegisterLinkedBinary_38_cuda_device_runtime_compute_86_cpp1_ii_8b1a5d37，函数 "void __cdecl __sti____cudaRegisterAll(void)" (?__sti____cudaRegisterAll@@YAXXZ) 中引用了该符号

试过网上说的很多方法都没能解决问题，最终将CUDA11.2改为CUDA11.3.1，程序编译通过。怀疑是不是CUDA11.2与windows10有冲突？

CUDA文件编译错误是在使用CUDA编程时经常遇到的一个问题
HackLogic的博客
08-18 894
本文将介绍一些常见的CUDA文件编译错误以及解决方法，并附上相应的代码示例和描述。通过以上示例代码和描述，我们介绍了一些常见的CUDA文件编译错误以及相应的解决方法。希望本文对您有所帮助！解决方法：检查是否正确地包含了CUDA库文件，并确保在链接时正确指定了CUDA库文件的路径。描述：这个错误通常是由于在CUDA核函数中使用了__syncthreads()函数，但编译器找不到该函数声明。描述：这个错误通常是由于链接错误导致的，意味着编译器找不到与CUDA二进制文件相关的符号引用。可以通过在编译命令中添加。
解决Windows环境下（python）CUDA编程 error detected in the compilation of “kernel.cu“.报错
weixin_65953355的博客
07-11 1352
最近开始学习基于python核CUDA的GPU编程，发生报错error detected in the compilation of "kernel.cu"，网上各种查询有的说是版本匹配问题，有的说。，回看自己的核函数发现是这一块的内容报错。
在Windows上，使用VScode 、cmake编译cuda程序时出现)Compiling the CUDA compiler identification source file“CMakeCUD
m0_50909341的博客
04-18 2200
在Windows上，使用VScode 、cmake编译cuda程序时出现)Compiling the CUDA compiler identification source file"CMakeCUDACompilerId.cu" failed.Compiler:Build flags:Id flags: --keep;--keep-dir;tmp -vThe output was: 1的解决办法。
C语言 | 为什么在Linux下能编译成功，而Windows下编译不过？
嵌入式大杂烩
07-03 3144
前言 前两天有群友在群里问了如下问题：大概就是用C语言写了一个socket程序，在Linux下使用gcc编译没问题，而...
cuda工程更换环境（电脑）后遇到的一系列编译问题
LF_1845529754的博客
08-06 990
环境说明 原环境：cuda10.0 新环境：cuda10.2 虽然说这两个版本很接近，但是直接把cuda10.0的工程打包到10.2中运行会遇到一系列问题。由于刚接触cuda不就，将这些问题都稍微微写写。 问题一：无法加载工程 初次打开从10.0拷贝过来的工程vs提示加载失败 解决方法：右键单击项目名称—>>编辑，在打开的页面中搜索 10.0 全部替换成 10.2 （原来的cuda是10.0版，新环境是10.2版） 这是cuda版本不一致造成的 问题二：找不到h、lib文件 h文
无法解析的外部符号： __cudaRegisterLinkedBinary_
qq_33598781的博客
12-18 1564
cmake中加入 set_target_properties(${PROJECT_NAME} PROPERTIES CUDA_RESOLVE_DEVICE_SYMBOLS ON)问题：cmake cuda动态或静态库后，可执行程序链接时报 无法解析的外部符号： __cudaRegisterLinkedBinary_
Ubuntu20.02下CUDA11.2+cudnn8.1.1+opencv+opencv_contrib4.5.2编译【保姆全套教程(持续更新)】
weixin_49214724的博客
06-09 1406
系统 Ubuntu20.02 NVIDIA驱动版本 >=465 CUDA版本 11.2.2 cudnn版本 8.1.1 Opencv版本 4.5.2 辅助工具 cmake-gui：用来编译opencv NVIDIA驱动下载https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/ CUDA下载https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive cudnn下载https://developer.nvidia.c...
Windows下编译带CUDA 11.2的TensorFlow 2.4.1（Python3.9.1，cuDNN 8.1.0，兼容性3.5 - 8.6，附编译结果下载）
惠很好的
02-01 2314
基本参照我的这篇文章：《Windows下编译带CUDA 11.1（Update 1）的TensorFlow 2.4（RC0）（Python3.9.0，cuDNN 8.0.4，兼容性3.5 - 8.6，附编译结果下载）》，有些地方有所改动，重新组织一下步骤。 环境准备 1. Python & Pip 首先Python需要安装一些包：six、numpy、wheel、setuptools、keras_applications和keras_preprocessing，使用管理员权限打开命令提示符：
Windows下编译带CUDA 11.3的TensorFlow 2.5.0（Python3.9.5，cuDNN 8.2.0，兼容性3.5 - 8.6，附编译结果下载）
惠很好的
05-18 2964
基本参照我的这篇文章：《Windows下编译带CUDA 11.2的TensorFlow 2.4.1（Python3.9.1，cuDNN 8.1.0，兼容性3.5 - 8.6，附编译结果下载）》，有些地方有所改动。 环境准备 1. 内存要求 在8个并行任务下（默认并行数为CPU线程数），应有不小于10G的内存，否则会产生编译器堆空间不足的错误。 2. Python & Pip 首先Python需要安装一些包：six、numpy、wheel、setuptools、keras_applicati
深入理解 CUDA、Docker 与 NVIDIA 插件：容器化 GPU 开发全指南
最新发布
qq_40205510的博客
05-21 1069
本文探讨了如何利用Docker容器化技术与NVIDIA生态插件来高效管理GPU开发环境。通过Docker容器，开发者可以实现环境隔离、跨平台兼容性和快速部署，避免不同项目间的CUDA版本和依赖库冲突。文章详细介绍了NVIDIA Docker的核心组件，包括NVIDIA Container Toolkit和CUDA镜像分层，并提供了安装和配置NVIDIA Docker的步骤。此外，文章还讨论了多版本CUDA管理技巧、性能优化与调试方法，以及常见问题的解决方案。通过结合Docker与NVIDIA生态，开发者能够
【PaddlePaddle】使用百度飞桨PaddlePaddle中遇到的问题汇总
Meet_Unknown的博客
12-22 3949
Windows10下安装PaddlePaddle，进行测试时报错，初以为是缺少所致，其实不然，而是 CUDA 版本、CUDNN 版本与 Paddlepaddle 版本不兼容导致，只要三者版本对应。
CUDA程序出现“无法解析的外部符号”错误
流觞时光
08-19 8574
环境： VS2015 + CUDA8.0 + OpenCV2.4.13 跑CUDA程序时出现以下错误： 无法解析的外部符号 __cudaUnregisterFatBinary 无法解析的外部符号 cudaDeviceSynchronize 无法解析的外部符号 cudaConfigureCall 无法解析的外部符号 __cudaRegisterFunction ...等等 原因： 配置环境时没有添加CUDA的lib库 解决方案： 项目–>右键–>属性–>链接器–>输入–>附加依
无法解析的外部符号 cudaLaunchKernel 等的解决方案
岛的博客
01-29 2075
无法解析的外部符号 cudaLaunchKernel 等的解决方案
cuda中dynamic parallelism中遇到的链接错误：error LNK2001: unresolved external symbol ___fatbinwrap_66_tmpxft_…
05-09 1729
cuda从5.0版本之后开始支持dynamic parallelism，即可以在__global__函数中调用其他global函数，因此可以实现核函数中再调用核函数。dynamic parallelism（动态并行）的软硬件条件有：1. cuda toolKit 版本5.0或以上；2. GPU compute capability（计算能力）3.5及以上。此时就可以在核函数中调用另一个核函数了，也...
【cuda编译】error LNK2019: 无法解析的外部符号
Kelvin_Yan的专栏
08-30 4960
vs不认cu文件，导致无法编译里面定义的函数 这是因为建立项目时在配置好cuda环境前添加了cu文件，此时编译器不认这些cu文件。 解决办法：把所以cu文件从项目中删除，配置好项目的cuda环境，再添加cu文件...
CUDA 动态并行
weixin_36709051的博客
01-02 2426
CUDA 动态并行 1.cuda执行模型 ​ 最近开始学习cuda，在研读完GPU硬件结构与CUDA编程接口后，对cuda的理解如下：cuda执行过程分为五个部分。1.分配主机内存与设备显存；2. 将数据从内存复制到显存；3.执行核函数；4.将数据从显存复制到内存；5.释放主机内存与设备显存。 图1 cuda执行流程 ​ 核函数kernel<<<grid,block>&gt...
解决问题“无法解析的外部符号“，一种可能的解决方法
weixin_47586763的博客
01-06 3619
解决问题"无法解析的外部符号"，之前没看到这种解决方法，相关编译文件的问题。
【Cuda】VisualStuio22 无法解析外部符号cuInit
qq_30340349的博客
02-07 432
windows cuda_driver_api 运行报错 无法解析外部符号 cuInit
CUDA Version: 11.2如何在windows中更新
04-02
<think>嗯，用户问的是如何在Windows系统上更新CUDA到11.2版本。首先，我需要回忆一下安装CUDA的流程。根据引用里的信息，比如引用4提到要去英伟达官网下载驱动，安装时选择合适的配置，比如Studio驱动程序。还有引用2提到CUDA工具包需要特定版本的Visual Studio，比如2019社区版。所以可能步骤包括检查驱动、安装VS、下载CUDA工具包、配置环境变量这些。 用户可能已经安装了旧版本的CUDA，或者可能没有安装，需要确认当前驱动是否支持CUDA 11.2。根据引用1，nvidia-smi显示的CUDA版本是驱动支持的最高版本，而不是实际安装的Toolkit版本。所以首先需要用户检查驱动版本是否支持CUDA 11.2。例如，如果用户的驱动支持的是12.5，那应该没问题，但需要确认CUDA 11.2的具体驱动要求。 然后，安装步骤可能需要先下载CUDA Toolkit 11.2，根据官网的指引。引用4提到下载后直接安装，但要注意显卡驱动是否最新，否则可能导致安装失败。另外，安装过程中可能会遇到屏幕闪烁或者需要重启的情况，需要提醒用户注意。 还需要注意Visual Studio的版本，引用2说CUDA 11.2可能需要VS2019，所以用户需要先安装这个版本。安装CUDA工具包的时候，可能会有自定义选项，是否需要安装新的驱动还是保留现有驱动，这里可能需要建议用户选择不安装驱动，如果现有驱动已经符合要求的话。 安装完成后，配置环境变量，验证安装是否成功，比如运行nvcc --version或者编译示例程序。另外，用户可能还需要安装对应的cuDNN版本，但问题中没有提到，可能需要作为后续步骤建议。 可能的问题点：用户是否已经安装了正确的驱动，是否安装了VS，下载的CUDA版本是否正确，安装选项是否正确选择，环境变量是否正确配置，安装后是否验证成功。需要一步步引导用户完成这些步骤，并注意可能的错误点，比如驱动不兼容、VS版本不对、安装选项错误等。</think>### 分步说明如何在 Windows 系统更新 CUDA 至 11.2 版本 #### 步骤1：检查显卡驱动兼容性 1. 打开命令行输入 `nvidia-smi`，查看显示的 **CUDA Version**（如显示12.5表示驱动支持最高CUDA 12.5，向下兼容11.2）[^1] 2. 若驱动版本过低，需先更新显卡驱动： - 访问[NVIDIA驱动下载页](https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn#)，选择显卡型号后下载**Studio驱动程序(SD)**[^4] - 安装时若出现屏幕闪烁或异常，重启系统即可恢复 #### 步骤2：安装Visual Studio依赖 - CUDA 11.2 需要 **Visual Studio 2019** 社区版（需勾选C++开发组件）[^2] - 安装路径避免中文或特殊字符 #### 步骤3：下载CUDA Toolkit 11.2 1. 访问[CUDA Toolkit存档页面](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive) 2. 选择 **CUDA Toolkit 11.2.0** → **Windows** → **exe(local)** 下载 3. 文件名称示例：`cuda_11.2.0_460.89_win10.exe` #### 步骤4：安装CUDA工具包 1. 运行安装程序，选择**自定义安装** 2. 关键组件选择： - 取消勾选 **NVIDIA GeForce Experience**（非必要组件） - 保留 **CUDA** 和 **Visual Studio Integration** - 若已更新显卡驱动，取消勾选 **Display Driver** 避免覆盖 3. 安装路径建议保持默认（`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2`） #### 步骤5：验证安装 1. 命令行执行： ```bash nvcc --version ``` 应显示 `release 11.2` 2. 测试环境变量： - 检查系统变量是否包含： ``` CUDA_PATH = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2 CUDA_PATH_V11_2 = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2 ``` #### 步骤6：配置cuDNN（可选） 1. 从[NVIDIA开发者网站](https://developer.nvidia.com/cudnn)下载对应CUDA 11.2的cuDNN版本 2. 解压后将`bin`、`include`、`lib`目录文件复制到CUDA安装目录对应文件夹
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值