CUDA链接库

最新推荐文章于 2025-09-09 12:32:52 发布
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#cuda #reference #library #fft #google #tags

本文介绍了CUDA的几个核心动态连接库，包括cutil、cublas、cudafft等，以及它们在CUDA SDK中的作用。在解决编译错误undefined reference to cuMemGetInfo时，发现该错误涉及CUDA的Driver API，需要链接libcuda.so库。通过在链接阶段添加-lcuda，问题得到了解决。此问题在Nvidia论坛中也有讨论。
del.icio.us Tags: CUDA, shared library

CUDA的几个动态连接库：

  1. cutil: CUDA的Utility库，在CUDA SDK中
  2. cublas: CUDA的BLAS库，基本线性代数
  3. cublasemu: 模拟状态下的CUBLAS库
  4. cudafft: CUDA的FFT库，快速傅里叶变换
  5. cudafftemu: 模拟状态下的CUFFT库，
  6. cudart: CUDA的runtime库，一般cudaXXX函数使用
  7. cuda: CUDA的驱动库，cuXXX函数使用

今天发现编译时一个错误: undefined reference: cuMemGetInfo，发现这个cu开头的函数找不到相应的库。Google了一下，发现Nvidia论坛里有，这是CUDA的Driver API，需要调用libcuda.so，在/usr/lib中。于是在链接时增加-lcuda，问题解决。

Ref:

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VS将CUDA文件打包成动态链接库
weixin_43733136的博客
04-01 2518
VS将CUDA文件打包成动态链接库 环境配置：VS2017 CUDA9.1 一、封装CUDA文件 1.创建一个动态链接库，选择x64 2.添加cuda文件（1个.cu文件，1个.h文件） 添加.cu文件 添加.h文件 3.在文件中粘贴被封装的代码 demo.cu文件中（此处注意，一定要添加头文件“demoh.h”） #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "demoh.h"` `
CUDA代码编译为动态库
深之JohnChen的专栏
04-09 875
将 CUDA 代码编译为动态库（.dll或.so）供其他程序调用，需解决和问题。完全移除对FindCUDA的依赖，改用 CMake 原生 CUDA 支持：cmake由于本地电脑安装了多个版本的CUDA库，需要指定CUDA版本。比如：我电脑安装CUDA11.8和CUDA10.2，环境变量中添加的是CUDA11.8cmd主机-设备内存拷贝由动态库内部处理，调用方只需管理主机内存。避免在动态库接口中直接暴露 CUDA 指针（如float* d_a。
编译CUDA动态链接库及使用
肖泽云
01-11 5401
除了直接在项目中使用cu或cuh来编写CUDA代码之外，还可以将CUDA相关操作代码放在一个DLL项目中，将项目编译成动态链接库DLL，然后在需要使用的项目中引用这个DLL并调用其内部函数即可。现在新建一个DLL项目，项目名称为Test00302，如下图所示：现在在项目中新建一个名为Test.cu的文件，如下图所示：然后设置项目的生成自定义方式为，如下图所示：然后设置Test.cu的属性中“项类型
CUDA 开发完全指南
最新发布
adoolph1716的博客
09-09 1030
性能卓越：由 NVIDIA 深度优化，通常比手工实现的 CUDA 内核快 2-10 倍标准化接口：遵循 BLAS 标准，便于现有代码迁移功能丰富：覆盖线性代数几乎所有常用运算多 GPU 支持：通过 cuBLASXt 支持多 GPU 分布式计算持续优化：随 CUDA 版本更新不断提升性能和功能关键字类型作用范围访问限制主要用途__global__函数设备执行，主机调用无返回值，必须异步调用内核入口点__device__函数设备执行，设备调用不能被主机直接调用设备端辅助函数。
CUDA 动态链接库与静态链接库
LuchangLi 的专栏
10-03 4004
参考《CUDA C BEST PRACTICES GUIDE》 chapter 15 PREPARING FOR DEPLOYMENT，关于部署CUDA加速的程序时，往往对CUDA加速的程序编译为动态链接库或者静态链接库。这两者导致的区别是，使用动态链接库，在目标机器上运行时，必须一并安装和编译库时一样的CUDA版本，而静态库没有这样的要求。可见静态库对使用者来说可能更加方便。
VS下给CUDA添加链接库----glut64.lib为例
changyi9995的博客
03-25 915
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CUDA 下载链接
m0_46517962的博客
11-17 1829
CUDA 下载链接: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive。
CUDA v11.0可能会缺失的dll动态链接库们.rar
08-18
在使用CUDA时，有时会遇到dll动态链接库缺失的问题，这可能导致程序无法正常运行。dll文件是Windows操作系统中的动态链接库，包含了可被多个程序共享的函数和资源，对于CUDA和Tensorflow这样的库来说，它们依赖于...
python释放cuda缓存库
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博主自行实现的动态链接库，通过python导入后可以实现释放显存，与ai框架无关。支持pytorch、tensorflow、onnxruntime等cuda运行环境。调用dll.reset_cuda()即可释放显存
.NET 调用CUDA的动态链接库实现GPU计算
05-16
本案例以数组相加为例，展示了如何通过.NET来调用CUDA编写的动态链接库（dll），实现GPU计算。 首先，CUDA编程涉及到编写CUDA C/C++代码，这部分代码将在GPU上执行。CUDA程序由宿主代码（在CPU上运行）和设备代码...
cuda前任版本链接
qq_41519943的博客
01-30 252
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cuda 常用dll库
06-27
移动文件夹时需同时移动的dll文件 cudart.dll cutil32.dll cutil32D.dll cv100.dll cxcore100.dll dir.bat highgui100.dll libguide40.dll
mgcpp:基于CUDA的C ++数学库
05-09
药典 介绍 mgcpp是基于CUDA的C ++线性代数库。 它提供了标准的C ++接口，没有任何CUDA特定的语法。 该库正在大量开发中，并且处于pre-alpha状态。 如果我们的图书馆缺少您需要的功能，请留下问题。 我们可以为大多数需要的功能提高优先级。 如有贡献，请亲自联系我们或加入我们的 例子 # include < mgcpp> mgcpp::device_matrix< float> A ({ 4 , 3 }, 2 ); mgcpp::device_matrix< float> B ({ 3 , 2 }, 2 ); auto C = ref(A) * ref (B); // Lazy evaluation auto result = mgcpp::eval(C); 上面的代码调用了cuBLAS的gemm函数。 所有mgcpp表达式都是使用C ++
封装CUDA为动态链接库+Qt调用
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08-27 1926
由于工作需要在Qt中调用CUDA做并行计算，加速算法实现时间，发现有两种方法可以在Qt中调用CUDA代码。第一种是在项目中创建CUDA的cu文件，编写CUDA的核函数给其他的QT代码调用，Qt的代码正常编译，CUDA代码使用nvcc编译器编译。这种方法只要配置一下pro文件就可以了，适合CUDA代码比较少的项目，只需要几个核函数调用CUDA进行一下加速运算，具体方法可以看我的另一篇博客：QT+CUDA 同时编译Qt和CUDA代码工作需要把cuda的代码移植到QT中，和Qt项目一起编译，这里记录一下。
一个完整的手工构建的cuda动态链接库工程 01记
eloudy的专栏
11-29 917
为了能把理念说通，使用了 step by step 的方式，一步步迭代会觉得比较合理。源代码从nv官方vectorAdd改过来的。step2, 一个 API 函数的动态链接库 Makefile 版本。step3, 两个 API 函数的动态链接库 Makefile 版本。step4, 将Makefile 转换成 cmake 自定义版本。step 1， 单 cu 文件的可执行文件版本。
关于CUDA文件（.cu）
wyxweili的博客
01-18 3307
Global Memory（全局内存）功能：GPU 的主内存区域，用于存储处理过程中的数据。关系：所有 SM 共享全局内存。L2 Cache（二级缓存）功能：为 GPU 提供一个大型、高速的缓存区域，用于存储频繁访问的数据。关系：为所有 SM 提供服务，优化访问全局内存的性能。功能：GPC 是处理图形和通用计算任务的高级单元。关系：包含多个 SM（Streaming Multiprocessors）。功能：SM 是 GPU 中的核心组件，用于并行执行线程。
CUDA NPP库
m0_46521579的博客
08-13 1588
NPP API被定义在以下文件中：npp.h、nppdefs.h、nppcore.h、nppi.h、npps.h，所有的头文件包括在CUDA工具包目录下的：/include/NPP的功能被分为三个不同的组：（1）核心库（NPPC）：npp.h、nppdefs.h、nppcore.h（2）图像处理库（NPPI）：nppi.h、nppi_xxx.h（3）信号处理库（NPPS）：npps.h、npps_xxx.h。
cudart.dll（cuda运行库）所在目录
Kelvin_Yan的专栏
12-08 3675
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin，存放dll文件 \include，cpp的头文件 \lib，存放lib文件发布应用程序时，如果开发时调用的是cuda动态库，则需要拷贝该目录下相应的dll文件
NVIDIA CCCL项目解析：CUDA C++核心计算库指南
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NVIDIA CCCL项目解析：CUDA C++核心计算库指南 概述 NVIDIA CCCL（CUDA Core Compute Libraries）是一组专为CUDA开发者设计的高性能C++核心计算库集合。这些库最初作为独立项目发展，包括Thrust、CUB和libcudacxx等，后来被整合到统一的CCCL项目中，为开发者提供更一致、更高效的开发体验。 核心组件详解 1. libcu++：CU...
选用CUDA静态链接库
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