visual studio 中支持cuda的组件

时间: 2023-05-28 14:07:05 浏览: 120
Visual Studio中支持CUDA的组件包括: 1. CUDA工具包:包括CUDA编译器、CUDA运行时库、CUDA调试器等工具。 2. NVIDIA Nsight Visual Studio Edition:可用于CUDA代码的调试和性能分析。 3. CUDA Math库:提供基本的数学函数,用于CUDA程序的开发。 4. CUDA 驱动程序:用于支持NVIDIA GPU的计算能力。 5. CUDA样例:提供了各种CUDA程序的示例代码,可用于学习和参考。 6. CUDA SDK:提供了各种CUDA应用程序的源代码,包括图像处理、机器学习、计算流体力学等。 7. CUDA Runtime API:提供了一组C语言函数库,用于访问CUDA硬件和执行CUDA程序。 8. CUDA Visual Profiler:可用于分析CUDA程序的性能和调试。 9. CUDA Debugger:可用于调试CUDA程序的各种问题。 10. CUDA Driver API:提供了一组C语言函数库,用于访问CUDA驱动程序和执行CUDA程序。
相关问题

如何安装visual studio 中支持cuda的组件

要在Visual Studio中安装CUDA组件,请按照以下步骤操作: 1. 打开Visual Studio,并在菜单栏上单击“工具”>“扩展和更新”。 2. 在“扩展和更新”窗口中,选择“联机”选项卡,并搜索“CUDA工具包”。 3. 选择“CUDA工具包”扩展并单击“下载”。 4. 安装完成后,重新启动Visual Studio。 5. 在新建项目时,您应该能够看到“CUDA”选项。 6. 选择“CUDA”选项,然后选择要创建的项目类型。 7. 按照向导的指示进行操作,以创建并编译CUDA项目。 请注意,您需要安装NVIDIA CUDA Toolkit才能在Visual Studio中使用CUDA。您可以从NVIDIA官网下载并安装CUDA Toolkit。安装完成后,您可以在Visual Studio中安装CUDA工具包扩展。

visual studio安装nsight

Visual Studio是一款非常常用的IDE,NSight是NVIDIA提供的一个用于CUDA开发的插件。安装NSight需要以下步骤: 1. 首先要下载CUDA Toolkit。在安装CUDA Toolkit时,需要将NSight勾选为可选组件。 2. 安装Visual Studio。在安装Visual Studio时,需要勾选C++开发工具和Windows SDK,这是因为NSight插件依赖这两个组件。 3. 下载并安装NSight插件。NSight插件有两个版本:Community Edition和Professional Edition。Community Edition是免费的,可以从NVIDIA官网上下载。而Professional Edition需要购买授权。 4. 安装完成后,在Visual Studio中打开“工具”->“选项”->“NVIDIA NSight”选项卡,确保插件已经被正确地加载。

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自编译tensorflow: 1.python3.5,tensorflow1.12; 2.支持cuda10.0,cudnn7.3.1,TensorRT-5.0.2.6-cuda10.0-cudnn7.3; 3.支持mkl,无MPI; 软硬件硬件环境:Ubuntu16.04,GeForce GTX 1080 配置信息: hp@dla:~/work/ts_compile/tensorflow$ ./configure WARNING: --batch mode is deprecated. Please instead explicitly shut down your Bazel server using the command "bazel shutdown". You have bazel 0.19.1 installed. Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]: /usr/bin/python3 Found possible Python library paths: /usr/local/lib/python3.5/dist-packages /usr/lib/python3/dist-packages Please input the desired Python library path to use. Default is [/usr/local/lib/python3.5/dist-packages] Do you wish to build TensorFlow with XLA JIT support? [Y/n]: XLA JIT support will be enabled for TensorFlow. Do you wish to build TensorFlow with OpenCL SYCL support? [y/N]: No OpenCL SYCL support will be enabled for TensorFlow. Do you wish to build TensorFlow with ROCm support? [y/N]: No ROCm support will be enabled for TensorFlow. Do you wish to build TensorFlow with CUDA support? [y/N]: y CUDA support will be enabled for TensorFlow. Please specify the CUDA SDK version you want to use. [Leave empty to default to CUDA 10.0]: Please specify the location where CUDA 10.0 toolkit is installed. Refer to README.md for more details. [Default is /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda-10.0 Please specify the cuDNN version you want to use. [Leave empty to default to cuDNN 7]: 7.3.1 Please specify the location where cuDNN 7 library is installed. Refer to README.md for more details. [Default is /usr/local/cuda-10.0]: Do you wish to build TensorFlow with TensorRT support? [y/N]: y TensorRT support will be enabled for TensorFlow. Please specify the location where TensorRT is installed. [Default is /usr/lib/x86_64-linux-gnu]:/home/hp/bin/TensorRT-5.0.2.6-cuda10.0-cudnn7.3/targets/x86_64-linux-gnu Please specify the locally installed NCCL version you want to use. [Default is to use https://github.com/nvidia/nccl]: Please specify a list of comma-separated Cuda compute capabilities you want to build with. You can find the compute capability of your device at: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus. Please note that each additional compute capability significantly increases your build time and binary size. [Default is: 6.1,6.1,6.1]: Do you want to use clang as CUDA compiler? [y/N]: nvcc will be used as CUDA compiler. Please specify which gcc should be used by nvcc as the host compiler. [Default is /usr/bin/gcc]: Do you wish to build TensorFlow with MPI support? [y/N]: No MPI support will be enabled for TensorFlow. Please specify optimization flags to use during compilation when bazel option "--config=opt" is specified [Default is -march=native -Wno-sign-compare]: Would you like to interactively configure ./WORKSPACE for Android builds? [y/N]: Not configuring the WORKSPACE for Android builds. Preconfigured Bazel build configs. You can use any of the below by adding "--config=" to your build command. See .bazelrc for more details. --config=mkl # Build with MKL support. --config=monolithic # Config for mostly static monolithic build. --config=gdr # Build with GDR support. --config=verbs # Build with libverbs support. --config=ngraph # Build with Intel nGraph support. --config=dynamic_kernels # (Experimental) Build kernels into separate shared objects. Preconfigured Bazel build configs to DISABLE default on features: --config=noaws # Disable AWS S3 filesystem support. --config=nogcp # Disable GCP support. --config=nohdfs # Disable HDFS support. --config=noignite # Disable Apacha Ignite support. --config=nokafka # Disable Apache Kafka support. --config=nonccl # Disable NVIDIA NCCL support. Configuration finished 编译: hp@dla:~/work/ts_compile/tensorflow$ bazel build --config=opt --config=mkl --verbose_failures //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package 卸载已有tensorflow: hp@dla:~/temp$ sudo pip3 uninstall tensorflow 安装自己编译的成果: hp@dla:~/temp$ sudo pip3 install tensorflow-1.12.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

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