Ⅰ 怎麼把.cpp和.cu文件分別編譯
c++程序在編譯後,在目標路徑下會生成多個文件： Debug文件夾(*.exe,*.ilk,*.obj,*.pch,*.pdb,*.idb,*,pdb),*.cpp,*.dsp,*.ncb,*.plg *.exe:是生成的可執行文件 *.ilk:當選定漸增型編譯連接時，連接器自動生成ILK文件，記錄連接信息 *.obj:是目標...
Ⅱ 用vs2012怎麼新建一個.cu文件編譯時，是不是計算機自動就會visual C++編譯C部分，nvcc編譯CUDA C部分
1.首先你得安裝了CUDA SDK。然後在網上找個教程按順序配置好。然後建的工程是CUDA工程，然後就有.cu這個選項了。
2.計算機的確會自動分開編譯。
Ⅲ gcc不能識別cuda的<<<>>>該怎麼調用gpu程序
你好， CUDA默認的都是pageabled的memory，page-locked也就是pinned memory可以加快host和device之間的數據傳輸速度，但是使用太多的page-locked的memory會帶來整個程序的效率降低。如果程序中存在頻繁的cudaMemcpy
Ⅳ cuda程序編譯方面，各位都有哪些方法和經驗
首先創建一個soTest的文件夾，裡面有兩個文件deviceQuery.cpp, t.cpp。 12345678deviceQuery.cpp的代碼可以參考CUDASDK t.cpp的源代碼如下： #include int cudev(int argc, char** argv);int main(int argc, char ** argv){ cudev(argc,argv); return 0;}然後在當前目錄下輸下命令
Ⅳ GPU並行編程:如何創建一個CUDA應用程序求解答
點擊「添加」，將新創建的cu文件添加到我們的項目。▲圖 7 將CUDAinVS2008.cu文件添加到剛剛創建的新項目 這個文件現在應該被打開了(空白文件)，如果沒有打開，只需要雙擊它就可以在編輯器中打開了。 讓我們編寫一個很簡單的CUDA C程序： int main(void){return0;} Visual Studio不會立即識別.cu文件，因此它不可能完成編譯，為了克服這個問題，CUDA帶來了一些自定義規則，我們可以將其應用到我們的項目，在項目名稱上點擊右鍵，選擇「自定義生成規則…」。▲圖 8 設置自定義生成規則 彈出一個新的對話框，點擊「查找已有的…」，瀏覽到你CUDA安裝目錄的「\extras\visual_studio_integration\rules-folder」文件夾，在我的系統上，它的位置是： C:\Program Files (x86)\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v3.2\extras\visual_studio_integration\rules. 從這個文件夾選擇「NvCudaDriverApi.v3.2.rules」，並點擊「打開」，做同樣的操作，打開「NvCudaRuntimeApi.v3.2.rules」。▲圖 9 添加自定義生成規則文件
Ⅵ CU文件怎麼打開
TD文件,這是個迅雷佔位文件,主要用來佔用硬碟空間,防止文件沒下完就硬碟不夠而前功盡棄,CFG是配置文件,主要用來記錄下載路徑和網路資源.下完了應該有一個相同文件名的EXE或者RAR或者其他文件.如果用的是迅雷標准版,可以繼續下載,如果用的是迷你版,對不起,你得重新下載.
這是下載軟體的預備文件,.td文件說明還沒有下載完,是不能打開的,你可以用下載軟體的斷點續傳功能繼續下載.
Ⅶ cuda編程中如何把.cu文件編譯成.so庫文件 具體是什麼命令 需要看什麼資料 舉個例子最好
不好意思，這個沒有接觸過。
Ⅷ caffe源碼 哪些層需要.cu文件
1．學習程序的第一步，先讓程序跑起來，看看結果，這樣就會有直觀的感受。
Caffe的官網上Caffe | Deep Learning Framework 提供了很多的examples,你可以很容易地開始訓練一些已有的經典模型，如LeNet。我建議先從
LeNet MNIST Tutorial開
始，因為數據集很小，網路也很小但很經典，用很少的時間就可以跑起來了。當你看到terminal刷拉拉的一行行輸出，看到不斷減少的loss和不斷上升
的accuracy，訓練結束你得到了99+%的准確率，感覺好厲害的樣子。你可以多跑跑幾個例子，熟悉一下環境和介面。
2．單步調試，跟著Caffe在網路里流動
當玩了幾天之後，你對Caffe的介面有點熟悉了，對已有的例子也玩膩了，你開始想看看具體是怎麼實現的了。我覺得最好的方法是通過單步調試的方式跟著程序一步一步的在網路里前向傳播，然後再被當成誤差信息傳回來。
Ⅸ linux下，.cu文件生成.a後，其他.cpp文件調用該靜態鏈接庫的問題
可以的
是不是提示缺少cuda運行時環境？
編譯選項裡面加上 -L $CUDA_HOME/lib64 -lcuda -lcudart試試 其中$CUDA_HOME是你的cuda安裝目錄
Ⅹ OpenCV+CUDA常式出錯，以及不懂到底編程代碼架構是什麼樣的
cu文件實現gpu內核函數的調用。cpp文件實現應用系統函數，其中調用cu中的文件。一般的c++函數可直接調用相關系統資源。而cuda不行，如在cpp中調用gpu、顯存等資源時，需要執行一系列相關資源的操作和制定相關參數，這個操作由cu文件完成。舉個例子：cpp文件需要實現加法運算，使用cpu時+操作已經被實現了，可以直接調用，使用的是cpu來進行加法計算。如果cpp要使用gpu來實現加法，需要在cu文件中實現+操作，再由cpp調用。其中cu中的+操作需要指定使用的gpu加法器，同時向顯存中拷貝兩個加數參數、返回後像內存中返回結果等等操作。