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如何用cuda编写动态链接库
yhs1003
2009-09-10 09:48:35
请问: 如何在vs2005或vc6.0下编写cuda写的动态链接库,最好能详细点。
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如何用cuda编写动态链接库
请问: 如何在vs2005或vc6.0下编写cuda写的动态链接库,最好能详细点。
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yhs1003
2009-09-10
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问题已解决,谢谢大家
无心人_过过小日子
2009-09-10
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1)用VC6.0写要用驱动层API,而且kernel程序要另外编译编译.
2)VS的方法去看看开勇写的博客,好像有的.
wolaizisanchuan
2009-09-10
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CUDA不支持vc6.0,不能用vc6.0编写CUDA动态链接库;VS2005下编写CUDA动态链接库和编写普通VS动态链接库差不多,没什么特别之处
j
cuda
实现的dbscan
j
cuda
DBSCAN运行步骤: 1. 首先服务器需要有NVIDIA显卡,因为
CUDA
是NVIDIA专用; 2. 需要安装
CUDA
驱动程序和工具包,可从 [NVIDIA
CUDA
下载网站](http://developer.nvidia.com/
cuda
-toolkit-archive)获取; 3. 安装了
CUDA
驱动程序和工具包之后,就可以运行示例代码了: 4. 将lib包下的J
Cuda
-All-0.8.0-bin-linux-x86_64.zip包解压,里面包含了j
cuda
程序依赖的jar包和
动态链接库
; 5. 将根据需求
编写
的内核代码getNeighbors.cu,通过"nvcc -ptx getNeighbors.cu -o getNeighbors.ptx"类似的命令将内核代码进行编译; 6. 然后javac -Djava.ext.dirs="J
Cuda
-All-0.8.0-bin-linux-x86_64"
Cuda
Gdbscan.java和javac -Djava.ext.dirs="J
Cuda
-All-0.8.0-bin-linux-x86_64" Test.java分别编译; 7. 最后运行java -Djava.ext.dirs="J
Cuda
-All-0.8.0-bin-linux-x86_64" Test
tnarihi-chainer-ext:Chainer扩展
tnarihi的Chainer扩展 我刚开始使用 ,这是Preferred Networks开发的Python深度学习软件包(核心数值计算是用C ++ /
CUDA
编写
的)。 由于“按运行定义”策略和动态分配内存,它对于神经网络研究的快速原型设计(特别是对于循环事物)很有用。 也许我要把我的东西用于扩展Chainer到这个仓库中。 依存关系 链接器> = 1.1.1 Chainer-
Cuda
-Deps 未来 期货 职能 去卷积2D 这被定义为卷积的运算,该运算在有效地用于(学习)上采样的跨步输出映射。 我提到了。 最大值/最小值 最大值/最小值采用两个形状相同的数组,其行为类似于numpy.maximum和
cuda
.gpuarray.maximum 。 由于未对这些参数进行参数化,因此可以在layers模块中使用maximum和minimum的快捷功能。 实用工具 实用程序功能/类在
FFmpeg系列之35:FFmpeg+
CUDA
硬件加速原理与案例
FFmpeg+
CUDA
硬件加速原理与案例实战FFmpeg系列之35FFmpeg第2季编解码专题之5:FFmpeg+
CUDA
硬件加速原理与案例实战本课程主要讲解的知识点包括:GPU高性能编程
CUDA
入门、
CUDA
编程模型的原理解析、
CUDA
编程小白案例入门实战、
CUDA
官方经典案例实战与解析、FFmpeg+CUVID硬件加速原理与命令行、Qt+FFmpeg实现
cuda
硬解码加速代码实战等。---------------------------------------------------------------目前FFmpeg第二季【编解码专题】,主要包括以下课程:FFmpeg4.3系列之31:图像格式与压缩FFmpeg4.3系列之32:MPEG-1/2视频编解码FFmpeg4.3系列之33:H.264/H.265视频编码FFmpeg4.3系列之34:FFmpeg+DXVA2+D3D硬件加速FFmpeg4.3系列之35:FFmpeg+
CUDA
硬件加速
编译
CUDA
动态链接库
及使用
除了直接在项目中使用cu或cuh来
编写
CUDA
代码之外,还可以将
CUDA
相关操作代码放在一个DLL项目中,将项目编译成
动态链接库
DLL,然后在需要使用的项目中引用这个DLL并调用其内部函数即可。现在新建一个DLL项目,项目名称为Test00302,如下图所示:现在在项目中新建一个名为Test.cu的文件,如下图所示:然后设置项目的生成自定义方式为,如下图所示:然后设置Test.cu的属性中“项类型
编译
CUDA
代码为动态库
编译
CUDA
代码为动态库关于我为何想要将
CUDA
编译为动态库
CUDA
代码的vs编译QT中的配置特别说明如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 关于我为何想要将
CUDA
编译为动态库 项目需要在软件中添加GPU加速的算法,但由于基于
cuda
的代码中使用了动态并行,导致
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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。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。
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