vscode安装cuda

在VSCode中安装CUDA需要进行以下几个步骤：
1. 首先，在VSCode的扩展商店中搜索并安装名为"CUDA"的扩展。
2. 安装完成后，打开VSCode的设置（文件 -> 首选项 -> 设置）。
3. 在设置中搜索"code-runner.executorMap"，找到"cu"的编译语句，并将地址设置为与你的安装路径一致。
4. 确定你的显卡支持的最高CUDA版本。可以通过在命令行中执行"nvidia-smi.exe"来查看，右上角的CUDA version即为你要确认的版本。
5. 下载CUDA时，注意不要选择比你的显卡支持的最高CUDA版本更新的版本。

相关问题

vscode查看cuda版本

要在VSCode中查看CUDA版本，您可以通过以下步骤进行：

1.打开VSCode并进入您的CUDA项目文件夹。

2.在终端中输入以下命令来检查CUDA版本：

nvcc --version

3.按回车键后，将显示您系统上安装的CUDA版本信息。

如果您的系统中未安装CUDA，则需要先安装CUDA。可以在NVIDIA官网上找到CUDA的下载和安装指南。

linux vscode配置cuda环境

配置 CUDA 环境通常需要以下步骤：

1. 安装 NVIDIA 驱动程序：首先，需要确认您的显卡型号并下载对应的 NVIDIA 驱动程序。然后，通过命令行或图形界面进行驱动程序的安装。

2. 安装 CUDA Toolkit：访问 NVIDIA 官方网站下载 CUDA Toolkit 的安装包。选择与您显卡驱动程序兼容的版本，并按照安装向导进行安装。安装完成后，CUDA 相关程序将会被安装到默认目录下。

3. 设置环境变量：为了在命令行中能够使用正确版本的 CUDA，需要设置相关的环境变量。打开终端，编辑或创建一个 `.bashrc` 或 `.bash_profile` 文件，并加入以下内容：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

然后运行以下命令使环境变量生效：

source ~/.bashrc

4. 配置 VSCode 插件：打开 VSCode，按下 `Ctrl + P` 输入 `ext install`，然后输入 `TensorFlow Snippets` 并安装该插件。

5. 配置 `tasks.json` 文件：在 VSCode 的文件菜单中选择 `Tasks -> Configure Tasks`，然后选择 "Create tasks.json file from template"，并选择 "Others"。在新打开的 `tasks.json` 文件中，添加以下代码：

{
    "version": "2.0.0",
    "tasks": [
        {
            "label": "Compile CUDA",
            "type": "shell",
            "command": "nvcc",
            "args": ["${file}", "-o", "${fileDirname}/${fileBasenameNoExtension}"],
            "group": {
                "kind": "build",
                "isDefault": true
            }
        }
    ]
}

6. 配置 `launch.json` 文件：在 VSCode 的文件菜单中选择 "Debug -> Add Configuration"，然后选择 "C++ (GDB/LLDB)"。修改新打开的 `launch.json` 文件中的 `"program"` 字段为 `${fileDirname}/${fileBasenameNoExtension}`。

至此，您已成功配置了 Linux 系统上的 VSCode CUDA 环境。现在，您可以通过将 CUDA 代码保存为 `.cu` 文件后按下 `Ctrl + Shift + B` 来进行 CUDA 编译，或者选择 "Run" 菜单中的 "Start Debugging" 来进行 CUDA 调试。