This is an incredibly basic question, but how do I start a new CUDA project in Visual Studio 2008? I have found tons and tons of documentation about CUDA related matters, but nothing about how to start a new project. I am working with Windows 7 x64 Visual Studio 2008 C++. I would really like to find some sort of really really basic Hello World app to just get a basic program compiling and running.
Edit:
I tried your steps …
任何人都知道任何直接允许CUDA/OpenCL访问或实现CUDA/OpenCL抽象的虚拟化解决方案.
更新:谢谢那些评论的人.虽然经典的"桌面"虚拟化会很不错,但我怀疑Xen之类的东西会更接近标记.
我正在开发一个项目,我需要我的CUDA设备在包含指针的结构上进行计算.
typedef struct StructA {
int* arr;
} StructA;
当我为结构分配内存然后将其复制到设备时,它只会复制结构而不是指针的内容.现在我通过首先分配指针来解决这个问题,然后将主机结构设置为使用新指针(位于GPU上).以下代码示例使用上面的结构描述了此方法:
#define N 10
int main() {
int h_arr[N] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
StructA *h_a = (StructA*)malloc(sizeof(StructA));
StructA *d_a;
int *d_arr;
// 1. Allocate device struct.
cudaMalloc((void**) &d_a, sizeof(StructA));
// 2. Allocate device pointer.
cudaMalloc((void**) &(d_arr), sizeof(int)*N);
// 3. Copy pointer content from host to device.
cudaMemcpy(d_arr, h_arr, sizeof(int)*N, cudaMemcpyHostToDevice);
// 4. Point to device pointer in host struct.
h_a->arr = d_arr;
// 5. Copy struct from host to device.
cudaMemcpy(d_a, h_a, sizeof(StructA), …我正在尝试运行我的Cuda SDK示例,但是我收到以下错误:
./bandwidthTest: error while loading shared libraries:
libcudart.so.4: cannot open shared object file:
No such file or directory
为什么我可以成功编译示例,但不能运行它？有没有办法手动指定CUDA运行库的路径？
我是CUDA编程的新手,我正在研究一台机器中需要多个GPU的问题.我知道为了更好的图形编程,需要通过SLI组合多个GPU.但是,对于CUDA编程,我是否还需要通过SLI组合GPU？
我有 ubuntu 18.04，不小心安装了 cuda 9.1 来运行 Tensorflow-gpu，但似乎 tensorflow-gpu 需要 cuda 10.0，所以我想先通过执行来删除 cuda：
martin@nlp-server:~$ sudo apt-get remove --auto-remove nvidia-cuda-toolkit
Reading package lists... Done
Building dependency tree
Reading state information... Done
You might want to run 'apt --fix-broken install' to correct these.
The following packages have unmet dependencies:
cuda-libraries-dev-10-1 : Depends: libcublas-dev (>= 10.2.0.168) but 10.1.0.105-1 is to be installed
cuda-samples-10-1 : Depends: libcublas-dev (>= 10.2.0.168) but 10.1.0.105-1 is to be installed
cuda-visual-tools-10-1 : Depends: libcublas-dev (>= 10.2.0.168) but 10.1.0.105-1 is to …我有兴趣在一些新技术下开发,我正在考虑尝试CUDA.现在......他们的文档太技术性,无法提供我正在寻找的答案.另外,我想听听那些已经有过CUDA经验的人的答案.
基本上我的问题是标题中的问题:
什么是CUDA？(它是一个框架吗？还是一个API？什么？)
它是为了什么？(还有什么不仅仅是编程到GPU？)
它是什么样的？
针对CUDA编程而不是编程到CPU有什么好处？
使用CUDA开始编程的好地方是什么？
有人可以帮我一个关于如何使用共享内存的一个非常简单的例子吗？Cuda C编程指南中包含的示例似乎与不相关的细节混杂在一起.
例如,如果我将一个大型数组复制到设备全局内存并想要对每个元素求平方,那么如何使用共享内存来加快速度呢？或者在这种情况下它没用？
我正在使用ubuntu 14.04.我想安装CUDA.但我不知道哪个版本对我的笔记本电脑有好处.我跟踪我的驱动器
$cat /proc/driver/nvidia/version
NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 304.125 Mon Dec 1 19:58:28 PST 2014
GCC version: gcc version 4.8.2 (Ubuntu 4.8.2-19ubuntu1)
我尝试安装CUDA,cuda-linux64-rel-7.0.28-19326674但是当我按命令测试时
./deviceQuery
./deviceQuery Starting...
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
cudaGetDeviceCount returned 35
-> CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
Result = FAIL
你能帮我解决这个问题吗？我很多次重新安装我的ubuntu.非常感谢
我正在尝试在我的ubuntu 14.04中安装CUDA 7.5.我按照本指南中的所有内容(通过软件包安装):http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/7.5/Prod/docs/sidebar/CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf,直到后期构建部分.主要是通过运行以下命令:
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
事情是在成功安装CUDA后文件夹/ usr/local/cuda*不存在.进一步尝试安装cuda说它已经是最新版本了.
sudo apt-get install cuda
Reading package lists... Done
Building dependency tree
Reading state information... Done
cuda is already the newest version.
ls /usr/local/cuda*
ls: cannot access /usr/local/cuda*: No such file or directory
它也找不到nvcc.
nvcc
The program 'nvcc' is currently not installed. You can install it by typing:
sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit
sudo find /usr/ -name nvcc
<no output>
怎么了？