nvcc专题

Pytorch安装 CUDA Driver、CUDA Runtime、CUDA Toolkit、nvcc、cuDNN解释与辨析

Pytorch的CPU版本与GPU版本 Pytorch的CPU版本仅在 CPU 上运行，适用于没有显卡或仅使用 CPU 的机器。安装方式相对简单，无需额外配置 CUDA 或 GPU 驱动程序。使用方式与 GPU 版相同，唯一不同的是计算将自动在 CPU 上进行。 Pytorch的GPU版本在 NVIDIA GPU 上运行，充分利用 CUDA（Compute Unified Device

caffe编译过程中的错误： nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_20‘

在编译caffe的过程中遇到了nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'这个错误，修改方法为：在Makefile.config文件中根据自己CUDA的版本注释不同的行。 # CUDA architecture setting: going with all of them. # For CUDA < 6.0, comment

CUDA以及NVCC编译流程

文章转载自： http://chenrudan.github.io/ 在安装CUDA的时候，会安装三个大的组件[1]，分别是NVIDIA驱动、toolkit和samples。驱动用来控制gpu硬件，toolkit里面包括nvcc编译器、Nsight调试工具(支持Eclipse和VS，linux用cuda-gdb)、分析和调试工具和函数库。samples或者说SDK，里面包括很多样例程序包括查询

facebook的maskrcnn-benchmark安装出现command '/usr/local/cuda/bin/nvcc' failed with exit status 1

1. 问题在安装maskrcnn-benchmark的时候，需要安装apex，但是一直报错。问题已经解决了，问题没有备份，这是copy的其他人的。相似问题:Error “void *” is incompatible with parameter of type "long long * torch.__version__ = 1.2.0setup.py:43: UserWarni

Linux 配置深度学习环境常用的命令 pytorch-tensorflow-cuda-cudnn-nvcc

查看cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 查看cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 查看nvcc 版本 nvcc -V

CUDA 12.4文档4 编程接口之使用NVCC编译

本博客参考官方文档进行介绍，全网仅此一家进行中文翻译，走过路过不要错过。官方网址：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/ 本文档分成多个博客进行介绍，在本人专栏中含有所有内容： https://blog.csdn.net/qq_33345365/category_12610860.html CUDA 12.4为2024

[Caffe] - No.1 nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'

编译Caffe出现以下错误： nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20' 解决方法： CUDA_ARCH := #-gencode arch=compute_20,code=sm_20 #-gencode arch=compute_20,code=sm_21 -gencode arch=compute_30,code=

nvcc -V版本号与/usr/local下cuda版本号不一致

https://blog.csdn.net/weixin_38705903/article/details/101850116

wsl ubuntu 安装cuda nvcc环境

wsl ubuntu 安装cuda环境： CUDA Toolkit 11.6 Downloads | NVIDIA DeveloperDownload CUDA Toolkit 11.6 for Linux and Windows operating systems.https://developer.nvidia.com/cuda-11-6-0-download-archive?target_

Mac中用clang++和nvcc编译cuda程序的一个例子

主函数在main.cpp中，用clang++编译，cuda函数放在KernelWrapper.cu中，用nvcc编译。另外main.cpp中需要包含头文件KernelWrapper.h KernelWrapper.h #ifndef _KernelWrapper_h#define _KernelWrapper_hvoid RunTest();#endif KernelWrap

解决由NVCC编译优化所产生的Bug

Bug描述在测量如下一个简单的核函数的执行时间的时候，发现测量的时间和循环的次数完全无关，觉得很奇怪，因为循环的次数已经很大了，不管我再怎么提升循环次数，这么大的计算量，不可能保持时间的恒定。 __global__ void setRowReadRow(int * out){unsigned int idx=threadIdx.y*blockDim.x+threadIdx.x;for(un

TensorRT及CUDA自学笔记003 NVCC及其命令行参数

TensorRT及CUDA自学笔记003 NVCC及其命令行参数各位大佬，这是我的自学笔记，如有错误请指正，也欢迎在评论区学习交流，谢谢！ NVCC是一种编译器，基于一些命令行参数可以将使用PTX或C语言编写的代码编译成可执行文件。 NVCC工作流程 NVCC分离源文件中与GPU相关的内核代码，将其编译为cubin或PTX中间文件，并保存在fatbinary中。如果源文件使用C语言编

20240202在Ubuntu20.04.6下配置环境变量之后让nvcc --version显示正常

20240202在Ubuntu20.04.6下配置环境变量之后让nvcc --version显示正常 2024/2/2 20:19 在Ubuntu20.04.6下编译whiper.cpp的显卡模式的时候，报告nvcc异常了！百度：nvcc -v nvidia-cuda-toolkit rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/whisper.cpp

在 Linux 和 Windows 系统下查看 CUDA 和 cuDNN 版本的方法，包括使用 nvcc 命令

一直都比较头疼cuda与cudnn版本查看问题，两个系统不一样也不好查看，命令不通用 Linux 查看 CUDA 版本方法一： nvcc --version 或 nvcc -V 如果 nvcc 没有安装，那么用方法二。方法二：去安装目录下查看： cat /usr/local/cuda/version.txt 查看 cuDNN 版本 cat /usr/local/

在 Linux 和 Windows 系统下查看 CUDA 和 cuDNN 版本的方法，包括使用 nvcc 命令

一直都比较头疼cuda与cudnn版本查看问题，两个系统不一样也不好查看，命令不通用 Linux 查看 CUDA 版本方法一： nvcc --version 或 nvcc -V 如果 nvcc 没有安装，那么用方法二。方法二：去安装目录下查看： cat /usr/local/cuda/version.txt 查看 cuDNN 版本 cat /usr/local/

显卡，显卡驱动,nvcc, cuda driver,cudatoolkit,cudnn的协作与联系

在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西，虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置，但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境，但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚，所以老是被网上的教程绕得云里雾里，所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考。 1|0GPU型号含义参考【GPU编程系列之一】从深度学习选择什么样的gpu来谈谈gpu的硬件架构显卡：

nvcc --version: nvcc不是内部或外部命令

首先，有两种可能：首先确定自己是否安装了CUDA,CUDA本身是一个工具包，需要自己下载；如果确定已经安装过CUDA,那可能是没有配置环境变量（安装后发现安装CUDA本身就会更新环境变量，在安装路径中cmd打开nvcc不会报错，但是在其它路径下会报错，这就要考虑是否是环境变量path没有更新）解决方法：在系统变量path中，双击，点击新建：添加两个路径： C:\Program F