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CUDA安装教程
2020-04-09 09:40:11CUDA安装程序 1.在英伟达官网上下载CUDA。CUDA安装程序
## 最好是先下载好了VS
1.首先要检查自己的电脑是否有支持CUDA的GPU
- 右键此电脑点击属性
- 选择设备管理器
- 选择显示设备器
GTX960M,可以支持CUDA
可以通过英伟达官网检查自己GPU能否支持CUDA,这里给大家截取了一部分可以支持CUDA的显卡
链接:link
2.在英伟达官网下载选择适合自己系统的cuda安装
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查看适合自己的CUDA版本
控制面板->NVIDIA设置->帮助->系统信息->组件->3D设置
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下载适合自己系统的CUDA
链接: link
这里我选择下载network版本,速度快一些。
注:这里选择的是适合我自己电脑的版本的 -
安装CUDA
同意并继续
自定义安装
精简版本是下载好所有组件,并且会覆盖原有驱动,所以在这里推荐自定义下载
下一步
安装位置需要牢牢记住!!!
耐心等待安装
下一步
3.下载同一版本的cudnn
cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库,有了它才能在GPU上完成深度学习的计算,所以我们还要下载同一版本的cuDNN。
链接:link
这里需要成为英伟达的用户才可以下载- 匹配
将下载好的CUdnn文件解压,得到如下所示三个文件夹。
将每个文件夹下对应的文件复制到CUDA对应文件夹下。
4.跑一个CUDA程序吧 - 打开VS->新建项目->选择对应版本->确定
- 系统会默认出来一个矩阵相乘代码Kernel.cu,编译运行,,没有报错,大功告成!
写在最后:
安装CUDA看起来很简单,网上也有很多教程,但是我自己在安装的过程中出现了很多问题,花了很多时间。
1.系统不兼容。我的解决办法是重启电脑哈哈哈哈,重启到第四次才装上,一开始查阅资料以为是自己的对应驱动没有更新,但是这里我重新安装新的驱动依然显示不兼容,到第四次重启才行。
2.配置环境变量。我这里是没有手动配置的,安装程序已经默认添加好了。最后的最后,祝各位安装成功!
- 右键此电脑点击属性
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Cuda安装教程
2018-08-31 20:37:10前言:在安装cuda toolkit 之前,先安装 Microsoft visual studio 2010/2013/2015都可以。 根据cuda官网,下载cuda toolkit 下载本地文档。 解压到需要安装的文件夹下。注意,此时的只是临时放置在该...前言:在安装cuda toolkit 之前,先安装 Microsoft visual studio 2010/2013/2015都可以。
- 根据cuda官网,下载cuda toolkit
下载本地文档。
- 解压到需要安装的文件夹下。注意,此时的只是临时放置在该文件夹下,后面安装完成后,该文件夹将自动不存在(直接自动删除)。
- 安装过程中,根据提示,选择自定义的安装。
注意,此阶段会涉及到三个文件夹目录的选择:CUDA_PAHT 和CUDA_V8_0_PATH、CUDA_SDK_PATH
- 安装完成后,配置环境变量。
其实在没有配置环境变量前可以通过cmd命令查看到:
说明安装cuda toolkit成功。此过程中,cuda会自动安装和vs相对应的版本的插件,使得vs中可以开发cuda项目。
环境变量配置窗口打开以后,可以到如上图所示,自动生成的CUDA-PATH 和 CUDA_PATH_V8_0。此时,添加CUDA_SDK_PATH如上图所示。最后在PATH中,添加
其中第一项,%CUDA_PAHT%\bin必须有。
- 关于vs中CUDA项目的配置
- 项目-> 属性 ->链接器 ->常规 -> 附加库目录
添加 $(CUDA_PATH_V8_0)\lib\$(Platform)
(2)项目-> 属性 ->链接器 ->输入 -> 附加依赖项
添加 cudart.dll
目前,这两项是网上教程都基本上要求配置的,但是发现没有这样做然并卵呢。项目也可以进行。怀疑是和项目的搭建有关系,据说是按照cuda项目的提示搭建的话就没问题。
注意:最后切记,要有项目生产依赖性,生产自定义
一定要勾选住CUDA 8.0这是CUDA项目开发所必须的。
cudadevrt.lib
cudart_static.lib
kernel32.lib
user32.lib
gdi32.lib
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cuda安装教程+cudnn安装教程
2018-11-19 12:21:45cuda9.0+cudnn7.0安装教程 1、下载cuda9.0 下载链接:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 2、安装cuda 安装cuda时,第一次会让设置临时解压目录,第二次会让设置安装目录; 临时...cuda9.0+cudnn7.0安装教程
1、下载cuda9.0
下载链接:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
2、安装cuda
安装cuda时,第一次会让设置临时解压目录,第二次会让设置安装目录;
临时解压路径,建议默认即可,也可以自定义。安装结束后,临时解压文件夹会自动删除;
安装目录,建议默认即可;
注意:临时解压目录千万不要和cuda的安装路径设置成一样的,否则安装结束,会找不到安装目录的!!!
选择自定义安装
安装完成后,配置cuda的环境变量;
命令行中,测试是否安装成功;
步骤如下(部分过程图):
安装完成,先查看系统变量,然后添加cuda的系统变量:
查看:
添加系统变量后如下图所示:
测试:
win+R
nvcc -V
nvcc --version
显示cuda版本号9.0 V9.0.176
说明安装成功!
3、cudnn下载
官网下载:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
4、cudnn安装
解压文件夹,将解压后的文件夹下的文件拷贝到cuda安装目录下,与之相对应的文件夹下。
完成!
5、参考链接:
https://blog.csdn.net/u010618587/article/details/82940528
https://blog.csdn.net/weixin_39290638/article/details/80045236
https://blog.csdn.net/asd136912/article/details/79383161
https://blog.csdn.net/Eppley/article/details/79297503
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cuda安装教程
2019-03-23 18:16:02本人平台硬件: I5+GTX970 ...显卡驱动: N卡驱动已装(版本号忘了,反正就是可以不卸载驱动直接安装cuda。) 开发工具: VS2017 Windows SDK:10.0.17763.0 -----------------------------------------------...本人平台硬件: I5+GTX970
系统: Win10 64位
显卡驱动: N卡驱动已装(版本号忘了,反正就是可以不卸载驱动直接安装cuda。)
开发工具: VS2017
Windows SDK: 10.0.17763.0
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cuda下载
进入安装最新版的cuda,这里以10.1版本为例。
Operating System(操作系统):Windows
Architecture(系统结构): x86_64
Version(系统版本): (Win)10
Installer Type(安装包类型):exe[network](文件小,在可安装检测完毕后才开始下载数据 并安装。)
_ exe[local](文件大,但在可安装检测完毕后可以直接安装。)cuda安装
关闭杀软,防止报毒!
运行下载的文件,一直下一步,等待安装完成!
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验证cuda是否安装成功
打开cmd命令窗口
输入nvcc --version
出现版本信息即为成功或者使用文件搜索工具查找deviceQuery.exe所在目录,并复制目录。
打开cmd命令窗口
输入cd 刚复制到的目录
输入deviceQuery.exe 查看是否 Result = PASS(通过)
输入bandwidthTest.exe 查看是否 Result = PASS(通过)
都通过表示cuda安装成功
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配置环境变量
在计算机上点右键,
打开属性->高级系统设置->环境变量,
可以看到系统中多了 CUDA_PATH 和 CUDA_PATH_V10_1 两个环境变量
我们还需要手动添加以下4项(并未必须配置~只是使你经后项目可更容易的添加包含路径)
CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
CUDA_SDK_BIN_PATH = %NVCUDASAMPLES_ROOT%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH = %NVCUDASAMPLES_ROOT%\common\lib\x64运行示例 Samples_vs2017.sln
由于示例是官方以VS2015配置的环境,我们在启动时需要”重定向项目“
操作如下:
解决方案'Samples_vs2017.sln'-属性-重定解决方案目标-“Windows SDK:10.0.17763.0”如果CUDA项目出现一堆 未定义标识符!
#ifndef __CUDACC__
#define __CUDACC__
#endif
// 请在这个头文件上加上这个宏定义,此时 “未定义标识符”正常了,但“__global__等宏”2000多个宏出错了无所谓~
// 起码你现在可以正常使用各种类型的宏与结构了,如果要在错误列表找点东西,请暂时注解#define __CUDACC__
#include <cuda_runtime.h>
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为新建项目配置CUDA
新建C++空项目 并 配置
添加包含目录: $(CUDA_PATH)\include
添加库目录: $(CUDA_PATH)\lib\Win32
添加库文件:
cublas.lib
cuda.lib
cudadevrt.lib
cudart.lib
cudart_static.lib
OpenCL.lib
nvcuvid.lib 可选项添加新项
选中项目 - Ctrl+Shift+A - NVIDIA CUDA10.1 - Code - CUDA C/C++ File - 文件名(自带隐藏的.cu后叠名) - 添加从项目下的任意文件修改成.cu文件的方法
那个文件 - 属性 - 常规 - 项类型"CUDA C/C++"包含头文件:请参考示例,选择你需要的头文件。
项目调试方法:按Ctrl+F5调试。
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可选安装 NVIDIA cuDNN用于深度神经网络的GPU加速库
下载后解压
获得 bin/include/lib 三个文件夹
获得CUDA的安装路径有两个方法
方法1:查看$(CUDA_PATH)这个宏的映射路径
方法2:使用文件查找软件,查找“libnvvp”文件夹,这时应该是找到了两个文件夹,打开上级文件夹为v10.1(请自行选择对应版本)的那个。
复制 bin/include/lib 三个文件夹 到“libnvvp”同文件夹中 -
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