CUDA链接库

最新推荐文章于 2025-02-26 16:58:52 发布
最新推荐文章于 2025-02-26 16:58:52 发布
阅读量1.8k 收藏 1
点赞数
分类专栏： CUDA 文章标签： cuda reference library fft google tags
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/univmercury/article/details/5550688
版权
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。

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

del.icio.us Tags: ,

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:

最低0.47元/天 解锁文章
VS将CUDA文件打包成动态链接库
weixin_43733136的博客
04-01 2411
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"` `
VS下给CUDA添加链接库----glut64.lib为例
changyi9995的博客
03-25 861
方法:（1）添加lib的库路径 工程==>属性==>配置属性==>链接器==>常规==>附加库目录==>编辑==>添加lib文件存放目录。 （2）只添加lib 工程==>属性==>配置属性==>链接器==>常规==>附加依赖项==>编辑==>添加lib文件存放目录。 都可以达到相同的目的 ...
编译CUDA动态链接库及使用
肖泽云
01-11 5207
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
揭开NVIDIA CUDA的神秘面纱：概念、安装、使用、问题解决全攻略
最新发布
BuluAI的博客
02-26 868
CUDA作为NVIDIA推出的强大并行计算平台，为高性能计算、人工智能等领域带来了巨大的变革。通过本文的介绍，你不仅了解了CUDA的基本概念、工作原理、编程模型、内存层次结构和工具包，还学会了如何安装和使用CUDA。赶快动手试试吧，让CUDA为你的计算任务加速！BuluAI算力平台现已上线，一键部署deepseek！告别等待！再也不用为算力发愁嘞，点击官网了解吧！新用户送50元算力金，快来体验吧！
CUDA 动态链接库与静态链接库
LuchangLi 的专栏
10-03 3915
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。
CUDA 下载链接
m0_46517962的博客
11-17 1670
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
06-21
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
01-30 237
cuda各历史版本链接（可是找了好久好久！！！） https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
封装CUDA为动态链接库+Qt调用
Sakuya__的博客
08-27 1607
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。
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 ++
一个完整的手工构建的cuda动态链接库工程 01记
eloudy的专栏
11-29 827
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 2945
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 1270
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 3501
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
Qt 调用CUDA静态库和动态库生成与配置
YBAdiam的博客
04-09 3321
前言 通过将CUDA相关计算操作放在库中，方便在项目中调用，省去了每次编译cu文件的麻烦，也便于集成到其他平台上。 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。 ...
CUDA C++ 最佳实践指南
qq_62704693的博客
08-20 1624
CUDA C++ 最佳实践指南 (nvidia.com)2. 异构计算CUDA C++ 最佳实践指南 (nvidia.com)2. 异构计算CUDA 编程涉及在两个不同的平台上同时运行代码：具有一个或多个 CPU 的主机系统和一个或多个支持 CUDA 的 NVIDIA GPU设备。虽然 NVIDIA GPU 经常与图形相关联，但它们也是强大的算术引擎，能够并行运行数千个轻量级线程。此功能使它们非常适合可以利用并行执行的计算。
选用CUDA静态链接库
12-01
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，主要用于加速GPU（图形处理器）上的高性能计算任务。当你想在C++或其他支持CUDA的语言项目中利用GPU资源时，会涉及到CUDA库的使用。 CUDA静态链接库通常是指`libcuda.a`这样的文件，它包含了编译后的CUDA运行时和驱动程序功能。静态链接意味着在编译时将库的功能直接集成到最终的可执行文件中，而不是在运行时动态加载。这种链接方式有以下几个特点： 1. **部署方便**：由于库函数已经被包含在可执行文件中，用户不需要额外安装CUDA，这对于系统依赖管理来说较为简洁。 2. **性能优化**：静态链接有时可以提供更好的性能，因为没有动态链接过程可能导致的额外开销。 3. **二进制兼容**：如果编译时使用的CUDA版本和设备驱动与实际运行环境一致，可执行文件可以在不同机器上运行。 然而，静态链接也有其缺点： - **体积较大**：由于所有CUDA函数都被包含，生成的可执行文件通常比动态链接大得多。 - **更新困难**：如果需要升级CUDA或驱动，通常需要重新编译整个项目。 在使用CUDA静态链接库时，你需要确保你的编译器配置正确，并且库文件位于正确的路径下。编译命令可能会涉及`-Ipath/to/cuda/include` (头文件目录) 和 `-Lpath/to/cuda/lib` (库文件目录) - 链接时加入库：`-lcurand` 或 `libcuda.a`
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