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VScode+cuda编程常见环境问题的解决

目录
  • 1、VScode终端问题(PS)
  • 2、编译问编程客栈题(CUDA版本过低)
  • 3、nvcc编译问题(arch架构)

1、VScode终端问题(PS)

问题描述:

在VScode下打开终端执行nvcc指令,发现执行不了,但是在外部终端PowerShell和cmd都可以。发现PS问题

问题现象:

PS D:\CUDA_test> nvcc -arch=sm_80 -o hello-gpu hello-gpu.cu -run

nvcc : 无法将“nvcc”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写,如果包括路径,请确保路径正确,然后再试一次。

所在位置 行:1 字符: 1+ nvcc -arch=sm_80 -o hello-gpu hello-gpu.cu -run+ ~~~~+ CategoryInfo : ObjectNotFound: (nvcc:String) [], CommandNotFoundException+ FullyQualifiedErrorId : CommandNotFoundException

VScode+cuda编程常见环境问题的解决

问题解决:

重启电脑,在终端打开command prompt,发现就去掉前面PS了,执行指令成功。http://www.devze.com

VScode+cuda编程常见环境问题的解决

VScode+cuda编程常见环境问题的解决

2、编译问题(CUDA版本过低)

问题描述:终端能执行但是编译不成功。

问题现象:

fatal error C1189: #error: STL1002: Unexpected compiler version, expected CUDA CUDA 10.1

问题解决:

CUDA版本太低,本人把CUDA10.1卸载后重新装了CUDA11.1,发现成功了。

补充:查看自己电脑的CUDA驱动版本

右击nvidia控制面板->帮助->系统信息->组件

VScode+cuda编程常见环境问题的解决

如图,本人电脑CUDA支持11.6之前的。

3、nvcc编译问题(arch架构)

nvcc编译cuda程序一般执行下面指令:

nvcc -arch=sm_80 -o hello-gpu hello-gpu.cu -run

一般可以缩写成

nvcc -o hello-gpu hello-gpu.cu -run

推荐使用第二种,因为可以自动适配CUDA架构开发者_Go学习

其中-arch=sm_www.devze.com80含义:

先查看自己电脑显卡型号,如本人是RTX3060,百度搜得架构是Ampere,根据英伟达官方架构对应表可以得知sm_80/86/87

VScode+cuda编程常见环境问题的解决

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html#gpu-feajavascriptture-list

到此这篇关于VScode+cuda编程常见环境问题的解决的文章就介绍到这了,更多相关VScode cuda常见环境内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希python望大家以后多多支持我们!

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