nvcc 和 gcc 统一编译

最新推荐文章于 2024-10-08 09:48:01 发布
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分类专栏： c语言
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nvcc gcc g++混合编译器编程
Expressing Youself Using Code
01-18 1万+
有很多同鞋问怎么使用CUDA和其它的编译器连用呢？混合编程？ 先吧代码贴出来： 文件1 : test1.cu //文件：test1.cu #include #include #include #define ROWS 32 #define COLS 16 #define CHECK(res) if(res!=cudaSuccess){exit(-1);} __glob
windows 上使用纯 nvcc 命令编译 myboyhood/yolo-tensorrt 工程的过程记录
heshiyuan1406146854的博客
07-31 975
稍做修改，虽然我不熟悉 .sln工程，但是通过 .sln工程中的 .vcxproj 文件能获取一些有用的信息，比如参与编译的 .cpp、.c文件，需要包含的头文件目录，需要链接的库的目录和库名称等，接下来就是阅读 .vcxproj 文件，转换成等价 cl 编译语句。发现确实是在用显卡了，而且也出效果了，证明编译的 exe 应该是没问题的，只是目前不清楚该程序的作用，后面慢慢研究过吧...
nvcc编译器配置——实用详细步骤
04-09
经过查阅资料及多次实验，总结出此详细的配置步骤，用于CUDA的编译器——NVCC的配置。
nvcc、gcc、g++混合编译器编程
weixin_30646315的博客
06-25 425
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...
nvcc使用指定gcc版本（不改变全局gcc版本）
王小石的博客
05-14 2660
在nvcc后面加上 --compiler-bindir /usr/bin/gcc-x即可
nvcc 编译并行程序时报错gcc: error trying to exec ‘cc1plus‘: execvp: 没有那个文件或目录
drzeno的博客
01-18 3803
NVCC编译并行计算程序是报错的解决方法
cuda 使用nvcc编译成静态文件1
08-08
本文将详细讲解如何使用CUDA的编译器nvcc将`.cu`文件编译为静态库文件，并探讨相关的编译选项和注意事项。 首先，我们需要了解CUDA的编译流程。CUDA程序通常包含两部分：主机代码（Host Code）和设备代码（Device ...
cuda nvcc版本不一致_深度学习环境搭建(二): Ubuntu不同版本gcc，CUDA，cuDNN共存，切换解决方案...
weixin_39611382的博客
11-21 987
在学习DL中，复现经典论文是很好的学习方式，但是论文和代码通常是数年前发布的，用最新版本的框架、编程语言和编译器等，无法与之前的论文代码兼容。安装旧版本的包及编程语言可以通过conda虚拟环境实现，但是安装不同版本gcc、CUDA、cuDNN实现共存和切换则比较复杂，经历了多次系统崩溃，重装系统，踏过许多天坑（浪费超多时间）, 特此总结记录一下。文章结构大致如下：一、创建虚拟环境二、安装不同版本的...
CUDA以及NVCC编译流程
New coder, Step further
05-18 3万+
NVCC编译流程
关于在集群上面-nvcc-gcc-6.5-无权限
czw0723的博客
03-27 262
非Root用户下编译GCC 6.5.0 下载gcc-6.5.0 建议先到网站上下载，然后再通过jupyter上传到服务器。 wget https://ftp.gnu.org/gnu/gcc/gcc-6.5.0/gcc-6.5.0.tar.gz 解压gcc tar zxvf gcc-6.5.0.tar.gz cd gcc-6.5.0 安装依赖文件 ./contrib/download...
CUDA中NVCC的编译器选项
wangya216的专栏
04-03 7150
"$(CUDA_BIN_PATH)/nvcc.exe" -ccbin "$(VCInstallDir)bin" -c -D_DEBUG -DWIN32 -D_CONSOLE -D_MBCS -Xcompiler /EHsc,/W3,/nologo,/Wp64,/Od,/Zi,/RTC1,/MTd -I"$(CUDA_INC_PATH)" -I./ -I../../common/inc -o $(C
CUDA nvcc编译步骤简单讲解（转摘）
轻风淡云追似远
06-07 1万+
v/:* {behavior:url(#default#VML);}o/:* {behavior:url(#default#VML);}w/:* {behavior:url(#default#VML);}.shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 7.8 磅 0 2
CMake混合编译CUDA&&使用VS调试
qq_43596950的博客
05-13 2402
但是经过个人实践，在只有一个CMakeLists.txt时，该方法无效，因为在读取到这一条语句之前就已经选定编译平台了。在指定编译平台后，就可以正常使用MSVC编译cuda代码了。右下角会有Nsight Monitor的图标，右键，选择。如果项目目录下既有.cu文件又有.cpp文件，先将。使用MSVC时，默认的编译平台是WIN 32。文件启动VS，并设置项目为启动选项。需要看你的GPU架构，我的架构不支持。，其余一切与编译cpp相同。资源管理器中右键项目，选择。打断点，选择VS菜单中的。
CUDA编译（一）---使用nvcc编译cuda
热门推荐
fb_help的专栏
02-07 3万+
CUDA编译（一）—使用nvcc编译cuda nvcc介绍 示例 nvcc介绍 nvcc是编译cuda程序的编译器，CDUA C是在C语言上的扩展，所以它依赖C编译器（C编译器在window下是cl.exe，在Linux下是gcc）。因此我们编译CUDA程序必须依靠编译器nvcc。 其实，nvcc编译cuda程序和g++编译c++程序是差不多的。在我的其它博客中也写了有关g++编译...
NVCC CUDA编译流程
yu132563的专栏
09-25 1万+
NVCC CUDA编译流程 (2012-09-23 17:00:13) 转载▼ 标签： 杂谈 分类： CUDA学习 一、CUDA编译流程简介 Nvcc是一种编译器驱动，通过命令行选项可以在不同阶段启动不同的工具完成编译工作，其目的在于隐藏了复杂的CUDA编译细节，并且它不是一个特殊的CUDA编译驱动而是在模仿一般的通用编译驱动如g
cuda:nvcc&gcc&g++[混合编译器编程]
maze的专栏
05-17 4212
使用CUDA和其它的编译器连用,混合编程 代码： 文件1 : test1.cu //文件：test1.cu #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<cuda_runtime.h> #defineROWS32 #defineCOLS16 #defineCHEC...
在CMake中，如何设置NVCC的参数？
Kp0fS的草稿纸
10-08 587
在CMake中，如何设置NVCC的参数？ # 设置CUDA编译选项 set(CUDA_NVCC_FLAGS
ubuntu nvcc编译
最新发布
02-27
### 使用 NVCC 在 Ubuntu 系统中编译 CUDA C++ 代码 #### 准备工作 为了确保能够在 Ubuntu 上成功使用 NVCC 编译 CUDA C++ 代码，需要先安装合适的 NVIDIA 驱动程序以及 CUDA Toolkit。对于 CUDA 10.0 支持的最高版本为 Ubuntu 18.04[^1]。 #### 安装 CUDA Toolkit 可以通过官方文档获取详细的安装指南，通常包括下载.run 文件或.deb 包并按照提示完成安装过程。安装完成后需设置环境变量 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 来指向 CUDA 的 bin 和 lib64 目录。 #### 创建简单的 CUDA C++ 源文件 创建一个新的 `.cu` 文件作为入口点，例如 `vectorAdd.cu`： ```cpp // vectorAdd.cu #include <stdio.h> __global__ void add(int *a, int *b, int *c) { int index = threadIdx.x; c[index] = a[index] + b[index]; } int main() { const int ARRAY_SIZE = 64; const int ARRAY_BYTES = ARRAY_SIZE * sizeof(int); // Host allocations and initializations... int ha[ARRAY_SIZE], hb[ARRAY_SIZE], hc[ARRAY_SIZE]; for (int i = 0; i < ARRAY_SIZE; ++i){ ha[i] = rand() % 100; hb[i] = rand() % 100; } // Device allocations... int *da, *db, *dc; cudaMalloc((void **)&da, ARRAY_BYTES); cudaMalloc((void **)&db, ARRAY_BYTES); cudaMalloc((void **)&dc, ARRAY_BYTES); cudaMemcpy(da, ha, ARRAY_BYTES, cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(db, hb, ARRAY_BYTES, cudaMemcpyHostToDevice); add<<<1, ARRAY_SIZE>>>(da, db, dc); cudaMemcpy(hc, dc, ARRAY_BYTES, cudaMemcpyDeviceToHost); printf("Result:\n"); for (int i = 0; i< ARRAY_SIZE; i++) { printf("%d + %d = %d\n", ha[i], hb[i], hc[i]); } cudaFree(da); cudaFree(db); cudaFree(dc); return 0; } ``` #### 编写 Makefile 或者命令行调用 NVCC 进行编译 可以直接在终端输入以下命令来编译上述代码: ```bash nvcc -o vectorAdd vectorAdd.cu ``` 这将会生成名为 `vectorAdd` 的可执行文件。如果希望更灵活地管理项目结构，则可以考虑编写一个完整的 Makefile 或者利用 CMake 构建工具[^2]。 当涉及到静态链接库时，还可以参考如下 .sh 脚本内容来进行多阶段构建[^3]: ```bash #!/bin/bash # Compile the CUDA source into an object file. nvcc -c foo.cu -o foo.o # Create static library from object files. ar cr libfoo.a foo.o # List symbols defined within this archive. nm -g --defined-only libfoo.a # Link everything together with your application code. gcc main.c -o main libfoo.a -lcudart -lcuda -lstdc++ ``` 以上就是如何在 Ubuntu 中使用 NVCC 编译 CUDA C++ 代码的方法概述。
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