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VScode+cuda编程常见环境问题的处置

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    1、VScode终端问题(PS)2、编译问题(CUDA版本过低)3、nvcc编译问题(arch架构)


1、VScode终端问题(PS)

问题描绘:
在VScode下翻开终端执行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,假设包括途径,请确保途径正确,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处置-1.png

问题处置:
重启电脑,在终端翻开command prompt,发现就去掉前面PS了,执行指令胜利。
VScode+cuda编程常见环境问题的处置-2.png

VScode+cuda编程常见环境问题的处置-3.png


2、编译问题(CUDA版本过低)

问题描绘:终端能执行但是编译不胜利。
问题现象:
fatal error C1189: #error: STL1002: Unexpected compiler version, expected CUDA CUDA 10.1
问题处置:
CUDA版本太低,自己把CUDA10.1卸载后重新装了CUDA11.1,发现胜利了。
补充:查看自己电脑的CUDA驱动版本
右击nvidia控制面板->协助->系统信息->组件
VScode+cuda编程常见环境问题的处置-4.png

如图,自己电脑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。
其中-arch=sm_80含义:
先查看自己电脑显卡型号,如自己是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处置-5.png

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html#gpu-feature-list
到此这篇关于VScode+cuda编程常见环境问题的处置的文章就介绍到这了,更多相关VScode cuda常见环境内容请搜索网站以前的文章或继续阅读下面的相关文章希望大家以后多多支持网站!

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JC张
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