windows安装cuda的方法
CUDA是NVIDIA公司开发的一个并行计算平台和编程模型，可以让开发者使用GPU来加速应用程序的运算速度。在Windows操作系统下，安装CUDA可以让开发者在本地环境中进行CUDA程序的编写和测试。以下是安装CUDA的方法：
1. 下载CUDA安装包
从NVIDIA官网下载与自己显卡型号和操作系统版本相匹配的CUDA安装包。
2. 安装CUDA Toolkit
运行下载的CUDA安装包，按照提示完成安装。
3. 配置环境变量
在环境变量中添加CUDA的路径，以便在命令行中运行CUDA程序。
在系统变量中添加以下两个环境变量：
（1）CUDA_PATH：CUDA安装路径，例如“C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.1”
（2）PATH：CUDA相关的路径，例如
“%CUDA_PATH%bin;%CUDA_PATH%libnvvp”
4. 安装显卡驱动
安装显卡驱动可以确保CUDA程序能够正常运行。
从NVIDIA官网下载与自己显卡型号和操作系统版本相匹配的显卡驱动程序，运行安装即可。
5. 验证CUDA安装成功
在命令行中输入“nvcc -V”，如果输出CUDA的版本信息，则表示CUDA安装成功。
现在，您已经完成了在Windows操作系统下安装CUDA的全部步骤，可以开始使用CUDA进行并行计算了。
CUDA3.1 X32 + Windows 7 32bit + Visual Studio 2005 + Visual assist安装指南收藏 1. 安装CUDA Driver，toolkit，SDK a) 建议driver，toolkit，SDK的顺序，默认路径安装 b) 如果笔记本用户，可以选择强行安装3.1的驱动包（选择对应台式机的型号），但是会有部分游戏随机花屏等问题。可以装2.2就有笔记本驱动 2. 安装Visual studio 2005 3. 安装wizard x32版 4. 环境配置 a) 将 i. C:\Documents and Settings\All Users\Application Data\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK\C\bin\win32\Debug； ii. C:\Documents and Settings\All Users\Application Data\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK\C\bin\win32\emudebug; iii. C:\Documents and Settings\All Users\Application Data\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK\C\bin\win32\release; 添加到path中 b) 打开vs2005，工具，选项，项目和解决方案，VC++目录， 库文件中添加 C:\Documents and Settings\All Users\Application Data\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK\C\common\lib C:\CUDA\lib 包含文件中添加 C:\CUDA\include C:\Documents and Settings\All Users\Application Data\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK\C\common\inc 源文件中添加 C:\Documents and Settings\All Users\Application Data\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK\C\common\src
[原创]Silvaco在windows下的安装方法 ——提供给要学习silvaco软件的各位 首先声明：要安装此版本需要有windows版本的支持，因为linux版本无破解文件，所以我并没有像网上安装一样安装服务在linux版本下，我安装服务在windows，linux从windows 获得服务，从而开启linux下的silvaco。（本教程及软件是给那些想要学习silvaco软件的，请勿用于任何其他商业用途） 本教程从安装windows的silvaco开始到虚拟机一直教到大家将silvaco安装完成为止。。 首先告诉大家此教程是在windows xp下操作的，如果是vista用户，操作有些不同，我会慢慢提出来。 安装windows xp版本的silvaco ，这个网上都有： 1、安装TCAD 2007.04，如果作为LICENSE服务器，请选择安装SFLM server。然后在系统服务里停止： Standard Floating License Manager (SFLMSERVERD)，如果有这个服务的话。 2、把rpc.sflmserverd.exe拷贝到下面的路径： sedatools\lib\rpc.sflmserverd\8.0.3.R\x86-nt 替换原来的文件。 3、在快捷方式中运行Start Server 确保下面的系统服务启动： Standard Floating License Manager (SFLMSERVERD) 会要你设密码，随便写一个就行。 4、通过IE http://127.0.0.1:3162进入SFLM设置,通过SFLM在线获取该电脑的SFLM_ID。可能得到的格式如下：0SSMID12345678，也可能是比这个复杂多的形式 5、修改Silvaco.lic中下面的一行，替换为4中你申请到的SFLM_ID。 LM_HOSTIDS XXX 6、拷贝修改后的Silvaco.lic到下面路径： C:\sedatools\etc\license 7、通过SFLM Access，正常选择安装Silvaco.lic。 8、检查license状态，所有license现在应该正常可用了。 9、设置局域网其他用户到该PC的ip地址获取license。 所有人应该正常可用。 （我需要提出的是：如果你是vista用户请注意，虽然xp版本的也能使用，不过要注意如何操作，在开启和关闭服务的时候如果不能关闭，也就是复制破解exe覆盖文件时不能覆盖，请注意请在关闭和开启服务时右击“以管理员身份运行”，这样就能正常使用了。）
CUDA4.0 X32 + Windows7 32bit + Visual Studio2008+ Visual Assist安装指南 1，需要安装的软件：CUDA Toolkit4.0 + GPUComputing SDK + CUDA Wizard + +对应的显卡驱动+ Visual Assist破解版+ VS2008 下载地址：https://www.doczj.com/doc/6619028956.html,/cuda-toolkit-40 2，先安装显卡，得确保显卡支持CUDA加速。查询是否支持可看此网站： https://www.doczj.com/doc/6619028956.html,/cuda-gpus 3，再安装Toolkit4.0和SDK，最好选择默认。在Win7环境下，Toolkit4.0安装后文件路径为：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v3.2 SDK默认安装文件路径为：C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0，注意：ProgramData Win7为隐藏文件， XP系统下默认安装路径为C:\Documents and Settings\All Users\Application Data\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0 4，C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\src该目录下，为SDK所带的demo程序，有VS2005、VS2008和VS2010三个版本。 5，安装CUDAWizard，下载地址： https://www.doczj.com/doc/6619028956.html,/projects/cudavswizard/ 安装后，重新打开VS2008，此时【新建项目类型】多了【CUDA】一项，此时可以新建CUDA C程序了。但此时肯定编译通不过，缺少必要的环境变量设置。 6，Ctrl+R，输入cmd，进入命令提示窗口 输入setcuda，看是否出现以CUDA开头的环境变量，如果没有，说明SDK安装不正确，重新安装 之后，在环境变量中设置【用户变量】中的【path】，添加上 C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\bin\win32\Debug 和 C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\bin\win32\Release 7，打开VS2008，【工具】-【选项】-【项目和解决方案】-【VC++目录】- 【包含文件】添加上 C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v4.0\include、 和 C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\common\inc 【库文件】添加上 C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v4.0\lib 和 C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\common\lib 【源文件】添加上 C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\common\src 8，【工具】-【选项】-【项目和解决方案】-【VC++项目设置】- 【C/C++文件扩展名】添加上*.cu 【包括的扩展名】添加上.cuh 【规则文件搜索路径】 C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\common 9，产生一些必须的库文件 打开文件夹C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\common 用VS打开Release_vs2008.sln（包含有cutil_vs2008和rendercheckgl_vs2008项目），选择【生成】-【批生成】，选择【Debug|Win32】和【Release|Win32】，点击【生成】，即可生成一些必须的库文件。 10，高亮显示：打开一个项目，右击项目名称，选择【自定义生成规则】-【查找现有的】，地址为 C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\common，选择cuda.rules。
1下载相关软件 1.1.CUDA driver 、 CUDA toolkit 、 CUDA SDK vidia 的官网上可以下载得到 CUDA driver 、 CUDA toolkit 、 CUDA SDK code samples 等CUDA 环境相关文件，例如目前的最新版 3.2 的下载地址是https://www.doczj.com/doc/6619028956.html,/object/cuda_3_2_downloads.html。注意选择对应的操作系统和操作系统位数。 1.2. CUDA VS Wizard 以及Visual Assist X. CUDA VS Wizard 可以使我们更加方便的在VS 中添加CUDA 项目。在https://www.doczj.com/doc/6619028956.html,/projects/cudavswizard/可以得到CUDA VS Wizard ，注意选择对应的操作系统位数，否则将有可能出现”Err source: CreatcustomProject” 等错误信息。Visual Assist X在网上可以下载到，可能需要破解按照文档说明进行即可。 2.安装相应的N卡驱动 我们得到一个文件名如devdriver_3.2_ winvista- win7_32_253.05_ general.exe的显卡驱动安装文件。选择安装路径开始安装（如果选择了非默认路径会有提示是否改回默认路径）。在安装的过程中可能会有数次黑屏及分辨率调整的过程。 3. 按顺序安装 CUDA toolkit、CUDA SDK 安装目录要记清，可以改成好找的目录。 4. 安装 CUDA VS Wizard及Visual Assist X Visual Assist X需要破解，“C:\AllUsers\Administrator\AppData\Local \Microsoft\VisualStudio\10.0\Extensions\Whole Tomato Software\Visual Assist X”里的VA_X.dll替换成破解后的文件（可以下载到）。 5.配置 VS 2008环境 5.1. 语法高亮 如果希望程序可以高亮显示，则需要将CUDA SDK 安装目录（比如在我的电脑上是G:\win7 software\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK 3.2\C\doc\syntax_highlighting\visual_studio_8 ）下的usertype.dat 文件复制到VS2008 安装
在windows下安装cuda 安装环境 在windows下，目前cuda只支持在 Visual Studio 7.x 系列、Visual Studio 8以及免费的 Visual Studio C++ 2005 Express。所以需要预先安装以上软件中的任意一种。 下面我们以Visual Studio 2005 为例演示cuda的安装。 1、cuda安装包 cuda是免费使用的，各种操作系统下的cuda安装包均可以在https://www.doczj.com/doc/6619028956.html,/object/cuda_get_cn.html上免费下载。 Cuda提供3个安装包，分别是：SDK, Toolkit和Display。SDK包括许多例子程序和函数库。Toolkit包括cuda的基本工具。Display包括了NV显卡的驱动程序。Toolkit是核心。 2、安装cuda 2.1 安装cuda toolkit 双击NVIDIA_CUDA_toolkit_2.0_win32.exe安装，安装完成后在安装目录下出现6个文件夹，分别是： Bin ：工具程序和动态链接库 Doc ：相关文档 Include ： header头文件包 Lib ：程序库 Open64 ：基于open64的cuda compiler Src ：部分原始代码 安装过程中toolkit自动设定了3个环境变量：CUDA_BIN_PATH、CUDA_INC_PATH和CUDA_LIB_PATH分别对应工具程序库、头文件库和程序库，预设路径为当前安装文件夹下的bin、include 和lib三个文件夹。 2.2 安装CUDA SDK SDK可以根据需要选择安装(推荐安装，因为SDK中的许多例子程序和函数库非常有用)。 2.3 安装 CUDA Display 对于没有安装NV显卡的计算机，不需要安装Display安装包，程序也可以在模拟模式下运行。 3、在Visual Studio中使用cuda CUDA的主要工具是nvcc，它会执行所需要的程序，将CUDA程序编译并执行。下面介绍了四种配置cuda nvcc的方法。这里推荐使用第四种方法。 3.1、方法一（NV自带的修改模板方法） 3.1.1、在CUDA SDK安装目录下的project目录下新建文件夹，命名为想要建立的工程名字，比如test1。并在project文件夹下找到SDK自带的template文件夹，将template 文件夹下所有的文件copy到test1下。
Caffe+VS2013+CUDA7.5+Matlab配置流程 1 下载并配置openCV、openBlas、boost、CUDA、cuDNN、Gflags、Glog、LevelDB、LMDB、ProtoBuf、HDF5库 2 openCV配置 下载opencv库，解压。添加环境变量： D:\opencv2.4.10\build\x86\vc12\bin (32位) D:\opencv2.4.10\build\x64\vc12\bin (64位) 3openBlas配置 下载已经编译好的openBlas库，解压。 4boost配置 4.1 下载boost库，解压。 4.2 boost目录下有个bootstrap.bat文件，在cmd下运行： 4.3在cmd下分别运行： 64位：
b2 stage --toolset=msvc-12.0 link=shared runtime-link=shared address-model=64 b2 stage --toolset=msvc-12.0 address-model=64 32 位： b2 stage --toolset=msvc-12.0 link=shared runtime-link=shared b2 stage --toolset=msvc-12.0 5 安装CUDA 装完后Visual Studio新建项目中可见： 6 cuDNN配置 下载已经编译好cuDNN库，解压。 7 Gflags配置 7.1 下载Gflags库，解压。打开cmake，设置输入输出路径
7.2 点Configure，选择“Visual Studio 12 2013 Win64” 7.3 勾选BUILD_SHARED_LIBS和BUILD_STATIC_LIBS 7.3 点Configure后，点Generate，生成gflags.sln 7.4 打开gflags.sln，右键生成32位/64位的Debug/Release库 8 Glog配置 下载Glog库，解压。打开根目录下google-glog.sln，右键生成32位/64位的Debug/Release库 9 LevelDB配置 9.1 下载LevelDB库，解压。打开cmake，设置输入输出路径
CUDA 6.5 安装及配置( WIN7 32位/ 英伟达G卡/ VS2010 ) V1.0迷若烟雨2014年9月23日前言 本文讲解如何在VS 2010开发平台中搭建CUDA开发环境，并高亮函数及实现输入智能提示。 当前配置： 系统：WIN7 32位 开发平台：VS 2010 显卡：英伟达GT330M卡,1G显存 CUDA版本：6.5 若配置不一样，请自行更改。 安装的基本过程是： 1. 装VS2010 2. 先装assist x 3. 然后装tookit6.5 4. 然后装sdk 2.3 5. .然后复制usertype.dat到...（解决CU文件关键字高亮问题） 6. 然后再ASSIST X中添加包含路径以及那个UNDERLINE（解决红色波浪线问题） 本文假定大家已经安装好了VS2010以及assist x，这个网上有大把的教程。比如说：https://www.doczj.com/doc/6619028956.html,/jasonleesjtu/article/details/12993227 第一步 安装之前必须确认自己电脑的GPU支持CUDA。在设备管理器中找到显示适配器（Display adapters)，找到自己电脑的显卡型号，如果包含在https://www.doczj.com/doc/6619028956.html,/object/cuda_gpus.html 的列表中，说明支持CUDA。 点击这里下载cuda最新版，目前最高版本是6.5。下载完毕后得 到 cuda_6.5.14_windows_notebook_32.exe文件。
第二步 运行安装程序，弹出安装过程中转文件路径设定框： 这个路径随便填无所谓，安装完后就会自动删除的，我就直接设置为默认的。第三步 等待系统帮你检测当前平台是否适合搭建CUDA：
Windows下编译SuiteSparse与CHOLMOD with GPU 编译准备： 1.安装MinGW-W64 （https://www.doczj.com/doc/6619028956.html,/projects/mingw-w64/） 安装选项如下 2.安装msys （https://www.doczj.com/doc/6619028956.html,/wiki/msys，注意下载msys，不要下载 mingw），按照提示使msys找到MinGW-W64的安装目录 3.下载 blas (https://www.doczj.com/doc/6619028956.html,/blas/) lapack（https://www.doczj.com/doc/6619028956.html,/lapack/） metis4.0.1 (https://www.doczj.com/doc/6619028956.html,/gkhome/metis/metis/overview，注意版本必须是4.0.1) SuiteSparse 4.4.4 (https://www.doczj.com/doc/6619028956.html,/davis/suitesparse.html) 4.安装显卡驱动与最新的CUDA (不需要编译CHOLMOD with GPU者跳过这一步) 编译（without GPU） 1.编译BLAS，blas的编译很简单，打开msys，到BLAS目录直接make就可以了。
2.编译LAPACK，lapack依赖与BLAS，将make.inc中的： BLASLIB = ../../librefblas.a 修改成第一步编译出来的blas_LINUX.a的路径，然后make。可能会报错，但只要liblapack.a出来了就可以了。 3.编译Metis- 4.0.1，将Metis中的 Makefile.in 中 CC = cc 改为 CC = gcc，OPTFLAGS = O2 改为 OPTFLAGS = O3. 然后make 4.编译SuiteSparse, 打开 SuiteSparse_config/ SuiteSparse_config.mk，修改BLAS and LAPACK configuration: 后面的 BLAS 和 LAPACK 路径，使BLAS = blas_LINUX.a 路径–lgfortran; LAPACK = liblapack.a路径；将 # CC = gcc # CF = $(CFLAGS) -O3 –fexceptions 的注释取消. 然后在SuiteSparse目录下make，我们大部分要用的lib都会出来，在各个文件夹里。 编译（with GPU） GPU的编译和上面类似，第4步不一样，我们需要单独用Visual Studio编译cholmod_gpu_kernels.cu 文件，然后把编译出来的obj改名为cholmod_gpu_kernels.o，粘贴到CHOLMOD/LIB下。 将t_cholmod_gpu.c中的两个函数改为Windows下可以识别的: feenableexcept (FE_DIVBYZERO | FE_INVALID | FE_OVERFLOW );这个函数在windows下不能用，是用来确定奇异数的返回信号的，如2.0/0，我们只能把他注释掉。 qsort ( scores, n_descendant, sizeof(struct cholmod_descendant_score_t), (__compar_fn_t) CHOLMOD(score_comp) );这个函数在stdlib.h里，windows下没有对__compar_fn_t进行声明，我们在这行代码之前需要加上typedef int (*__compar_fn_t )(const void*,const void*) ; 。
傻瓜式安装，但是必须关掉vs2010 ，360杀毒等程序。我的是cuda7.5 和vs2010. 安装好后，可打开C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5\1_Utilities\deviceQuery里的这个编译生成。然后查看一下这个exe生成到哪里了，把它拖到DOS窗口里，看其显示内容 1.创建一个cuda项目 由于安装cuda5.5的时候已经和vs2010绑定，所以直接可以创建一个cuda项目。选择cuda 5.5 runtime就可以。 此时vs2010会自动为这个项目添加一个cuda程序：kernel.cu。直接编译这个.cu文件，可能会出现"转换到COFF 期间失败: 文件无效或损坏"这样的错误信息，修改如下所示： 右键->工程属性->配置属性->清单工具->输入和输出->嵌入清单，选择[否]。 2.CUDA C/C++关键字和函数高亮显示 在上面.cu文件中发现CUDA C/C++的关键字__global__等没有高亮显示，而且还有下划曲线。下面进行CUDA C/C++关键字和函数的语法高亮显示，配置Visual AssistX函数高亮，代码提示等功能。 下面是关于代码高亮的设置。共三个设置
2.1.cu文件中C/C++关键字高亮 这个设置是让VS2010编辑.cu文件时，把.cu文件里的C/C++语法高亮。 设置方法: 在VS2010的菜单依次点击：“工具|选项|文本编辑器|文件扩展名”，在这个界面里：“编辑器”下拉框选“Microsoft Visual C++”，在“Extension”文本框输入.cu 点击“添加”按钮，重复工作把.cuh添加为vc++类型，点击确定按钮。把全部.cu文件关闭，再打开，.cu 文件C++关键字就高亮了。如果不行就重启VS2010。但是CUDA的关键字还是黑色的，下一步把CUDA关键自高亮显示。 2.2.CUDA关键字高亮 为了让CUDA的关键字，如__device__、dim3之类的文字高亮，需要如下步骤： 把SDK_PATH\C\doc\syntax_highlighting\usertype.dat复制到X:\Program Files (X86)\Microsoft Visual Studio 10.0\Common7\IDE\ 目录下 这里X:是安装VS2010盘符，这是win7 64位下的路径。 注意：win7 64系统不要复制到这个目录里，复制到这里是不会CUDA关键字高亮的： X:\Program Files \Microsoft Visual Studio 10.0\Common7\IDE\ （如果你的win7是32位的，可能正好是上面这个目录，应该会高亮的，这是win7 64位和32位的差别） 再次强调：SDK_PATH要换成你安装SDK的实际路径，不要直接使用这个字符串。 VS2010需要重启，重启后打开.cu文件，CUDA的关键字应该变成蓝色了。 若是安装的cuda高版本的，自动将这个文件放到xx\Microsoft Visual Studio 10.0\Common7\IDE\目录下的，但是64位的话，得将它分别拷到对应的目录下。 2.3. CUDA 函数高亮，及CUDA函数输入代码提示 实现这个功能就要使用VAssistX了。首先安装支持VS2010的Visual AssistX, 在CUDA 安装前、后安装都行。需要两步实现需要的功能： a) 让Visual AssistX支持CUDA函数高亮和代码完成。在VS2010菜单里依次点击: “VAssistX->Visual assist X Options->Projects->C/C++Directories”在这个界面的
深入浅出谈CUDA（一）：书签 “CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型，它使用 C 语言为基础，可以直接以大多数人熟悉的 C 语言，写出在显示芯片上执行的程序，而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构。” CUDA是什么？能吃吗？ 编者注：NVIDIA的GeFoce 8800GTX发布后，它的通用计算架构CUDA经过一年多的推广后，现在已经在有相当多的论文发表，在商业应用软件等方面也初步出现了视频编解码、金融、地质勘探、科学计算等领域的产品，是时候让我们对其作更深一步的了解。为了让大家更容易了解CUDA，我们征得Hotball的本人同意，发表他最近亲自撰写的本文。这篇文章的特点是深入浅出，也包含了hotball本人编写一些简单CUDA程序的亲身体验，对于希望了解CUDA的读者来说是非常不错的入门文章，PCINLIFE对本文的发表没有作任何的删减，主要是把一些台湾的词汇转换成大陆的词汇以及作了若干"编者注"的注释。 现代的显示芯片已经具有高度的可程序化能力，由于显示芯片通常具有相当高的内存带宽，以及大量的执行单元，因此开始有利用显示芯片来帮助进行一些计算工作的想法，即 GPGPU。CUDA即是NVIDIA的GPGPU 模型。 NVIDIA 的新一代显示芯片，包括 GeForce 8 系列及更新的显示芯片都支持 CUDA。NVIDIA 免费提供CUDA 的开发工具（包括 Windows 版本和 Linux 版本）、程序范例、文件等等，可以在CUDA Zone下载。 GPGPU 的优缺点 使用显示芯片来进行运算工作，和使用 CPU 相比，主要有几个好处： 1.显示芯片通常具有更大的内存带宽。例如，NVIDIA 的 GeForce 8800GTX 具有超过 50GB/s 的内存带宽，而目前高阶 CPU 的内存带宽则在 10GB/s 左右。 2.显示芯片具有更大量的执行单元。例如 GeForce 8800GTX 具有 128 个 "stream processors"，频率为 1.35GHz。CPU 频率通常较高，但是执行单元的数目则要少得多。 3.和高阶 CPU 相比，显卡的价格较为低廉。例如目前一张 GeForce 8800GT 包括 512MB 内存的价格，和一颗 2.4GHz 四核心 CPU 的价格相若。 当然，使用显示芯片也有它的一些缺点： 1.显示芯片的运算单元数量很多，因此对于不能高度并行化的工作，所能带来的帮助就不大。 2.显示芯片目前通常只支持 32 bits 浮点数，且多半不能完全支持 IEEE 754 规格，有些运算的精确度可能较低。目前许多显示芯片并没有分开的整数运算单元，因此整数运算的效率较差。 3.显示芯片通常不具有分支预测等复杂的流程控制单元，因此对于具有高度分支的程序，效率会比较差。 4.目前 GPGPU 的程序模型仍不成熟，也还没有公认的标准。例如 NVIDIA 和 AMD/ATI 就有各自不同的程序模型。 整体来说，显示芯片的性质类似 stream processor，适合一次进行大量相同的工作。CPU 则比较有弹性，能同时进行变化较多的工作。 CUDA 架构 CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型，它使用 C 语言为基础，可以直接以大多数人熟悉的 C 语言，写出在显示芯片上执行的程序，而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构。 在 CUDA 的架构下，一个程序分为两个部份：host 端和 device 端。Host 端是指在 CPU 上执行的部份，而 device 端则是在显示芯片上执行的部份。Device 端的程序又称为 "kernel"。通常 host 端程序会将数据准备好后，复制到显卡的内存中，再由显示芯片执行 device 端程序，完成后再由 host 端程序将结果从显卡的内存中取回。 由于 CPU 存取显卡内存时只能透过 PCI Express 接口，因此速度较慢（PCI Express x16 的理论带宽是双向各 4GB/s），因此不能太常进行这类动作，以免降低效率。
目前支持CUDA的显卡
下表列出了支持CUDA 的设备的多处理器数量和计算能力： 多处理器数量计算能力GeForce GTX 280 30 1.3 GeForce GTX 260 24 1.3 GeForce 9800 GX2 2×16 1.1 GeForce 9800 GTX 16 1.1 GeForce 8800 Ultra, 8800 GTX 16 1.0 GeForce 8800 GT 14 1.1 GeForce 9600 GSO, 8800 GS, 8800M 12 1.1 GTX GeForce 8800 GTS 12 1.0 GeForce 9600 GT, 8800M GTS 8 1.1 GeForce 9500 GT, 8600 GTS, 8600 GT, 4 1.1 8700M GT, 8600M GT, 8600M GS GeForce 8500 GT, 8400 GS, 8400M GT, 2 1.1 8400M GS GeForce 8400M G 1 1.1 Tesla S1070 4×30 1.3 Tesla C1060 30 1.3 Tesla S870 4×16 1.0 Tesla D870 2×16 1.0 Tesla C870 16 1.0 Quadro Plex 1000 Model S4 4×16 1.0 Quadro Plex 1000 Model IV 2×16 1.0 Quadro FX 5600 16 1.0 Quadro FX 3700 14 1.1 Quadro FX 3600M 12 1.1 Quadro FX 4600 12 1.0 Quadro FX 1700, FX 570, NVS 320M, FX 1600M, 4 1.1 FX 570M Quadro FX 370, NVS 290, NVS 140M, 2 1.1 NVS 135M, FX 360M Quadro FX 370M ，Quadro NVS 130M 1 1.1
cuda安装失败解决方法 随着计算资源的快速发展，越来越多的开发者希望利用GPU来实现软件的加速运行，其中一种最常用的GPU加速软 件是Nvidia的CUDA。然而，由于CUDA的安装过程比较复杂，它的安装过程也容易出现问题。本文就介绍了CUDA安 装失败的解决方法，以便开发者能够成功安装CUDA。 首先，在开始安装CUDA之前，需要确认一些基本的硬 件信息，比如显卡的型号、显卡的内存大小、系统的位数等。此外，还需要确认的是，用户的电脑是否已经安装了NVIDIA 显卡驱动，如果还没有安装，那么应该先安装显卡驱动，然后再安装CUDA。 其次，在安装CUDA之前，还需要确认用户的电脑是否 已经安装了支持CUDA的编译器，如GCC、Visual Studio等。有了这些编译器，开发者才能够将CUDA编译成可运行文件。 三，需要确认用户的电脑是否安装了CUDA的相关依赖 文件，如CUDA Toolkit、CUDA Driver、CUDA Samples等。 这些依赖文件可以免费从NVIDIA的官方网站下载。 四，在正式安装CUDA之前，还需要确认用户的电脑是 否安装了相关的硬件驱动，如NVIDIA显卡驱动程序、USB 驱动程序、硬件诊断工具等。如果这些驱动程序没有安装，可能会导致CUDA的安装失败。
最后，在安装CUDA之前，还需要确认用户的电脑是否 已经配置了CUDA的环境变量，包括系统变量、用户变量等。如果这些变量没有设置正确，也可能会导致CUDA的安装失败。 总之，CUDA的安装过程比较复杂，需要用户确认一些 基本的硬件信息、安装相关的编译器、安装相关的依赖文件、安装相关的硬件驱动程序以及配置CUDA的环境变量等。只 有完成了以上步骤，才能够成功安装CUDA。
昇腾 gpu的使用方法 一、概述 昇腾gpu是一种高性能的图形处理芯片，广泛应用于计算机视觉、人工智能、科学计算等领域。本篇文章将介绍如何使用昇腾gpu，包括安装和配置软件环境、调试和优化等方面。 二、准备工作 1. 硬件要求：需要一台具有昇腾gpu的计算机，确保其驱动程序已安装，并且显卡驱动程序版本与操作系统兼容。 2. 软件环境：需要安装合适的操作系统和开发环境，例如Linux 或Windows系统下的CUDA环境，以及相关的编程语言和开发工具。 3. 下载和安装必要的库和工具：根据所使用的编程语言和开发工具，下载和安装所需的库和工具，例如CUDA Toolkit、Visual Studio 等。 三、安装和配置软件环境 1. 安装操作系统：根据所使用的操作系统，安装合适的版本。 2. 安装CUDA环境：根据所使用的编程语言和开发工具，安装CUDA环境，并配置相应的环境变量。 3. 安装编程语言开发环境：根据所使用的编程语言，安装相应的开发环境，例如Python的Anaconda环境、C++的Visual Studio等。 4. 配置GPU驱动程序：确保GPU驱动程序正常工作，并能够正确识别昇腾gpu。 四、调试和优化
1. 调试代码：在编写使用昇腾gpu的代码时，可能会遇到各种问题，需要进行调试。可以使用调试工具和日志记录来诊断和解决问题。 2. 优化性能：通过优化代码和参数，可以提高昇腾gpu的性能。可以使用性能分析工具来分析代码的性能瓶颈，并采取相应的优化措施。 3. 调整CUDA设置：在编写CUDA代码时，可以调整一些设置来优化性能。例如，可以调整内存分配和释放的策略、使用更高效的算法等。 4. 使用GPU加速库：有些库专门为GPU加速设计，可以与昇腾gpu配合使用，提高性能。例如，NVIDIA的TensorRT库可以用于模型推理加速，PyTorch的CUDA加速库可以用于模型训练加速。 5. 监控和调整系统资源：在使用昇腾gpu时，需要监控系统的资源使用情况，并根据需要调整资源分配。例如，可以调整CPU和GPU 之间的任务分配比例，或者调整内存大小等。 五、常见问题及解决方法 1. 驱动程序安装失败：可能是由于驱动程序版本不兼容或安装过程出现错误导致的。可以尝试重新下载并安装驱动程序，或者检查操作系统和驱动程序的版本兼容性。 2. 代码编译错误：可能是由于编译器错误或CUDA代码编写错误导致的。可以检查代码语法和规范，并使用调试工具进行诊断。 3. 性能不理想：可能是由于代码优化不足或系统资源限制导致的。可以尝试调整代码和参数、使用性能分析工具来分析性能瓶颈、调整系统资源分配等方法来提高性能。
visual studio cuda 程序编译-回复[CUDA程序编译] CUDA是一种并行计算平台和编程模型，主要用于在NVIDIA的GPU（图形处理单元）上进行通用目的的并行计算。为了编译和运行CUDA程序，我们需要使用适当的工具和设置。本文将一步一步回答有关Visual Studio 和CUDA程序编译的问题，并提供指导和示例。 第一步：环境配置 在开始编写和编译CUDA程序之前，需要确保正确的环境配置。以下是必需的环境配置步骤： 1. 安装Visual Studio：CUDA程序通常在Windows操作系统上开发和运行，所以我们首先需要安装Visual Studio。你可以从Microsoft官方网站上找到适合你的操作系统版本，并按照说明安装。 2. 下载CUDA Toolkit：CUDA Toolkit是一个全面的开发套件，包含了编译器、调试器、性能分析器等工具。你可以从NVIDIA官方网站（Toolkit 版本。 第二步：创建CUDA项目 一旦我们完成了环境配置，我们就可以开始创建CUDA项目了。按照以下步骤创建一个CUDA项目： 1. 打开Visual Studio，点击"文件"（File）> "新建"（New）> "项目"（Project）。
2. 在左侧分类菜单中选择"C++"，然后在右侧选择"CUDA"。 3. 输入项目名称和存储位置，点击"确定"。 4. 在弹出的对话框中，你可以选择创建一个空项目或使用模板来启动。选择适合你需求的选项，点击"确定"。 第三步：设置项目属性 在编译和运行CUDA程序之前，我们还需要对项目属性进行一些设置。按照以下步骤设置项目属性： 1. 右键单击项目，在弹出菜单中选择"属性"（Properties）。 2. 在左侧菜单中选择"CUDA C/C++"。 3. 在右侧菜单中，设置CUDA Toolkit目录和目标计算能力（Target Compute Capability），这取决于您的显卡型号和您希望支持的最小计算能力。 4. 在左侧菜单中选择"链接器"（Linker）> "输入"（Input）。 5. 在右侧菜单中，将"附加依赖项"（Additional Dependencies）设置为以下库：cudart.lib、cublas.lib、curand.lib等。这些库文件通常在CUDA Toolkit的安装目录中找到。 6. 点击"应用"（Apply）和"确定"（OK）保存更改。 第四步：编写和编译CUDA程序 现在，我们可以开始编写CUDA程序了。在CUDA项目中，我们需要编写端代码（Host Code）和内核代码（Kernel Code）。按照以下步骤编写
opencv cuda python编译 在使用OpenCV CUDA加速的情况下，首先需要确保已经安装并配置了CUDA和OpenCV。 接下来，根据你使用的操作系统进行相应的步骤。 对于Linux系统，可以通过以下步骤编译OpenCV CUDA Python： 1. 下载OpenCV源码文件并解压。 2. 创建一个build文件夹，并进入该文件夹。 3. 执行以下命令来配置编译选项： ``` cmake -D WITH_CUDA=ON -D ENABLE_FAST_MATH=1 -D CUDA_FAST_MATH=1 -D WITH_CUBLAS=1 -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/path/to/opencv_contrib/ modules .. ``` 注意将`/path/to/opencv_contrib/modules`替换为你的 opencv_contrib模块路径。 4. 执行以下命令来编译OpenCV： ``` make -j8 ``` 这里的`-j8`表示使用8个线程进行编译，你可以根据你的系统配置进行调整。 5. 执行以下命令来安装OpenCV： ```
sudo make install ``` 6. 执行以下命令来查找Python3的OpenCV安装路径： ``` python3 -c "import cv2; print(cv2.__file__)" ``` 会输出类似`/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/cv2.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so`的结果。 7. 将输出的路径中的`cv2.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so`复 制并替换为`cv2.so`。 8. 运行以下命令来复制`cv2.so`到Python的site-packages目录下： ``` sudo cp cv2.so /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/ ``` 注意将`/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/`替换为你的Python的site-packages路径。 对于Windows系统，可以通过以下步骤编译OpenCV CUDA Python： 1. 下载OpenCV源码文件并解压。 2. 打开CMake-GUI。 3. 在"Where is the source code"中选择OpenCV源码文件夹。 4. 在"Where to build the binaries"中选择一个用于构建的文件夹。 5. 点击"Configure"按钮。 6. 在生成的列表中找到`WITH_CUDA`选项并将其设置为ON。 7. 在"OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH"中添加