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CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES

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解决:RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

@[TOC]解决办法:RuntimeError:CUDAerror:device-sideasserttriggeredCUDAkernelerrorsmightbeasynchronouslyreportedatsomeotherAPIcall,sothestacktracebelowmightbeincorrect.FordebuggingconsiderpassingCUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.问题:RuntimeError:CUDAerror:device-sideasserttriggeredCUDAkernelerrorsmightbeasynchronously

英伟达(NVIDIA)显卡、驱动版本与cuda版本对应关系

英伟达官方网址:ReleaseNotes::CUDAToolkitDocumentation(nvidia.com)https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html根据官方网址最新的对应关系如下:  查看自己的显卡驱动版本使用命令:nvidia-smi   如果想要查看自己的显卡能安装的最新驱动,可以在这个网站查找:NVIDIAGeForce驱动程序-N卡驱动|NVIDIANVIDIAGeForce驱动程序官方提供下载最新版的Geforce驱动程序,可提升PC游戏体验和应用程序速度。更多关于更新显卡驱动程序以及

2022-05-08 CMake项目引入第三方库

一.Cmake引用第三方库1.把第三方库的源码作为子模块添加①使用场景1对于一些小型的第三方库,可以直接把第三方源码作为Cmake项目的一个子模块来使用。子模块就是一个包含Cmakelist.txt的源代码文件夹。编译Cmake项目的时侯会先编译出一个第三方源码库,在链接到可执行文件中。②使用步骤1.设置头文件路径2.设置连接库伪代码如下:PROJECT_BINARY_DIR是预定义变量;值为Cmakelist.txt所在的目录include_directories(${PROJECT_BINARY_DIR})添加一个包含CmakeList.txt的子目录add_subdirectory("子

查看电脑显卡(GPU)是否支持CUDA及其版本

背景最近想要试一下tensorflow和mindspore的GPU版本,于是乎倒腾了一下电脑,想要看一下电脑是否支持GPU以及是哪一个版本预备知识:什么是GPU?CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。查看方法(1)打开NVIDIA控制面板。可以通过直接搜索打开。(2)打开后可以在界面上可以查看NVIDIA的一些信息,显卡的驱动版本,如左侧菜单所示。(3)点击【帮助】菜单,并选择【系统信息】选项(4)在系统信息窗口里有两个菜单页

不是Nvidia(英伟达)显卡可以安装CUDA跑深度学习算法吗?

不是Nvidia(英伟达)显卡可以安装CUDA跑深度学习算法吗?答:不行!Cuda主要是面向Nvidia的GPU的。Intel和AMD的显示芯片都不能进行。所以,想要让cuda环境搭建在自己的Windows系统上利用GPU的并行计算跑深度学习算法,就必须要有Nvidia显卡且要安装CUDA。下面两张图片是AMD显卡和Nvidia显卡的对照:AMD显卡:😕/img-blog.csdnimg.cn/74ef793a4a044b1f839c338036ea49f3.png)Nvidia显卡:AMD显卡:

ubuntu22.10安装cuda出错Failed to verify gcc version. See log at /var/log/cuda-installer.log for details.

ubuntu22.10在安装cuda,使用如下命令:sudoshcuda_11.0.2_450.51.05_linux.run   结果产生错误提示:Failedtoverifygccversion.Seelogat/var/log/cuda-installer.logfordetails.1、这是由于gcc版本不匹配的问题!一般简易解决方法是忽略,使用--override参数sudoshcuda_11.0.2_450.51.05_linux.run--override 2、或者可以变更gcc版本, A、首先在选CUDA版本时,链接尾部可以看到"VersionedOnlineDocumenta

部署stable diffusion 错误torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.

以来安装完毕,开始执行web_ui.bat错误截图: 猜测原因:GPU用错了webUI.py加一行代码os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"在此启动web_ui.bat,成功打开网页页面

切换cuda版本的两种方式

看正文之前,最好先搞懂什么是环境变量,PATH环境变量的作用,如何定义或修改环境变量,软链接的概念,什么是.bashrc文件,如何创建软链接,如何删除软链接。参考:B站阿发你好的Ubuntu教程名词解释:Linux系统中的软链接等价于Windows系统中的快捷方式有两种切换cuda版本的做法,但两种方式是的本质是相同的,都是将cuda库的安装目录添加到PATH环境变量和LD_LIBRARY_PATH环境变量中。方式1不创建软链接,而是修改.bashrc中的环境变量指向;(如视频中讲的那样)如图主目录安装好了5个版本的cuda,.bashrc文件中对应有上图5个版本的环境变量的定义,当前指向的是

CMake交叉编译配置实例

文件目录├──main.c├──inc│ └──fun.h└──src └──fun.c本地编译cmake_minimum_required(VERSION3.0.0)project(my_testVERSION0.1.0)include(CTest)enable_testing()#设置编译工具链set(TOOLCHAIN_DIR/usr)set(CMAKE_C_COMPILER${TOOLCHAIN_DIR}/bin/gcc)set(CMAKE_CXX_COMPILER${TOOLCHAIN_DIR}/bin/g++)#设置编译的版本为debug版本。如果要编译realse版本,直接写re

Windows CMake编译错误:No CUDA toolset found解决方法

出现这个问题一般是因为安装CUDA时没有安装对应的VisualStudioIntegration缺失,如下图所示,对应的选项没有勾选。那重新安装CUDA,记得在“自定义”中勾选上面选项就可以了。但也有的机器,一旦在安装CUDA时勾选了这个选项便无法安装。那么如何解决这个问题呢?首先将CUDA的安装包当作一个压缩包,用winRAR之类的工具打开:然后找到上图红框中对应文件夹:CUDAVisualStudioIntegration\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions,在这个路径下共有4个文件,把它们拷到你Windows机器上安装Vi