社区
CUDA on Linux
帖子详情
cuda示例代码编译错误...都按官网的说明设置了
chjiao3456
2012-05-21 11:53:09
SDK装好后,到/XXXX/C/目录下编译后正常,运行了编译产生的deviceQuery也同样可以显示显卡的信息,但是把/xxxx/C/src/里的deiveQuery源代码拷贝到其他路径下面编译后,提示:
/usr/bin/ld: cannot find -lshrutil_x86_64
collect2: ld returned 1 exit status
有大侠知道这是怎么回事吗?
...全文
488
4
打赏
收藏
cuda示例代码编译错误...都按官网的说明设置了
SDK装好后,到/XXXX/C/目录下编译后正常,运行了编译产生的deviceQuery也同样可以显示显卡的信息,但是把/xxxx/C/src/里的deiveQuery源代码拷贝到其他路径下面编译后,提示: /usr/bin/ld: cannot find -lshrutil_x86_64 collect2: ld returned 1 exit status 有大侠知道这是怎么回事吗?
复制链接
扫一扫
分享
转发到动态
举报
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
4 条
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
听枫烨阁
2013-10-21
打赏
举报
回复
chjiao3456,这个问题在哪里有解决的方法,还记得么? 记得的话,能分享一下么? 我现在碰到这个问题,不知道怎么解决。
chjiao3456
2012-05-25
打赏
举报
回复
后来才发现这个问题之前已经有人遇到过了,路径设置好了之后就没有问题了。不过还是很谢谢你的回答。
传说中的little柯
2012-05-23
打赏
举报
回复
修改你的common.mk中的相关路径,什么INC,LIB什么的,把相对路径修改为绝对路径
chjiao3456
2012-05-22
打赏
举报
回复
问题补充:如果把源代码放到/home/XXXx/NVDIA/C/下面的目录里面后就可以编译,但是编译产生的二进制文件总是在/home/XXXx/NVDIA/C/linux/release/下面,这究竟是怎么回事呢?环境变量也设置了呀,为什么源代码放在别的地方还是会提示找不到库文件呢?
CUDA
-Programming:
CUDA
的GPU并行计算软件解决方案
示例
CUDA
程式设计 使用
CUDA
C / C ++加速应用程序 目标 在完成本实验时,您将能够: 编写,
编译
和运行可调用CPU函数并启动GPU内核的C / C ++程序。 使用执行配置控制并行线程层次结构。 重构串行循环以在GPU上并行执行其迭代。 分配和释放可用于CPU和GPU的内存。 处理由
CUDA
代码
生成的
错误
。 加速仅CPU的应用程序。
Optix光线追踪开发SDK完整包
Optix SDK 下载 4.1 . 1 Optix 4 现在 自由 使用 在 任何 应用 , 包括 商业 和 教育 应用 。 为 下载 你 必须 NVIDIA 这些 显影剂 - 。 通过 点击 "Agree & Download"按钮 , 确认 您 已 阅读 并 同意 遵守 软件 开发者 套件 、 采样 工具 和 许可 协议 用于 封装 的 SDK 使用 。 下载 将 开始 后 立即 点击 "Agree & Download"按钮 下方 。 Windows 7 和 更 高 、 64 位 同意 & 下载 Linux 接受 & 下载 Mac OSX 10.9 或 更 高 接受 & 下载 版本
说明
( 615kB , PDF ) 版本
说明
Optix NVIDIA ® ™ 4.1 . 1 ( 2017 年 8 月 ) 欢迎 来到 的 第一个 重大 更新 的 Optix 4 SDK 。 Optix 4 是 发展 中 的 一个 重要 里程碑 Optix , 完全 重新 实现 的 核心 组件 , 包括 一个 全新 的 基于 LLVM
编译
流水线 。 重新 设计 内部 已经 酝酿 了 几年 , 人们 对 更好 的 总体 性能 、 多 GPU 缩放 , 调试 和 配置 、 以及 其他 特性 。 4 版本 保持 向 后 兼容 现有 的 Optix 应用 提供 的 API , 易于 使用 Optix 是 已知 的 。 Optix 4 现在 自由 使用 在 任何 应用 中 , 它 是 私人 或 商业 性质 , 而 无需 任何 额外 许可 或 批文 。 4.1 版本 是 一个 维护 版本 , 提供 性能 和 鲁棒性 的 改进 以及 最近 支持
CUDA
和 Visual Studio 版本 。 改进 4.1 . 1 主机 存储器 使用量 减少 场景 的 几何 形状 的 大量 实例 。 固定 一 臭虫 , 其 原始 索引 偏移 被 忽略 , 如果 一个 仅 包含 单个 geometrygroup geometryinstance 。 把 一 臭虫 固定 在 有 Optix 素数 的 最小 有效 位 的 浮点数 可以 命中 距离 确定性 的 三角形 中 的 一些 场景 , 根据 其 位置 在 BVH 中 。 所有 样品 使用 Optix
CUDA
SDK 主要 通过 默认 上下文 。 固定 的 场景 时 许多 材料 共享 geometryinstances 。 固定 内存 泄漏 在 GL Interop 破坏 缓冲器 修正 当
CUDA
计算 高速缓存 有时 没有 踢 中 , 导致 长 的
编译
时间 。 架构 更新 安装程序 以 在 安装 时 避免 安全 问题 的 SDK 。 改进 到 4.1 . 0 支持
CUDA
8.0 支持 Visual Studio 2015 年 建立 自己 的 SDK 各种
错误
修复 , 包括 更 坚固 的 节点 处理 复杂 图形 的 变化 在 某些 情况 下 , 内核 性能 更好 Optix 头 现在 nvrtc 兼容 , 与 运输 带 运行 时
编译
库 (
CUDA
阅读 更 多 ) 改进 4.0 . 2 新 的 EULA , 现在 允许 不 受约束 的 在 商业 应用 中 使用 Optix &bra; 黄金 &ket; Optix 和 几个 固定 的 问题 , 导致 使用 时 故障 trbvh 大 场面 修正 了 一个 问题 , 可能 导致 不必要 的 呼叫 重建 或 BVH 时 rtcontextsetentrypointcount rtcontextsetraytypecount 但 不 改变 表达式 的 值 修正 了 一个 问题 , 可能 会 导致
编译
错误
时 使用 的 不同 原子 类型 的 单个 节目 降低 的 存储器 要求 trbvh 当 使用 多个 改进 鲁棒性 Optix 上下文 &bra; 黄金 &ket; 修正 了 一些 在 内存不足 的 情况 下 RT _ 返回 ERROR _ UNKNOWN _ ERROR 代替 RTP 存储器 分配 失败 _ _ _ 改进 4.0 . 1 固定 “ 无效 设备 ”
错误
, 当 运行 在 某些 情况 下 , 在 GPU 帕斯卡 修正 了 某些 修改 可以 触发 断言 节点 图 修正 了 CPU 回退 的 trbvh 修正 了 一个 问题 , 可能 导致 损坏 输出 当 使用 3D 展开 当 使用 固定 的 性能 问题 的 实例 主要 对 Windows Optix 改进
编译
时 启用 Optix 例外 各种 改进
错误
消息 格式 的 半 添加 处理 rtugetsizeforrtfo
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
人工智能matlabmnist
代码
-Meganet.m:用MATLAB编写的一种全新的深度学习方法
人工智能matlab mnist
代码
兆网 用MATLAB编写的一种全新的深度学习方法 报告
错误
我们才刚刚起步,所以请耐心等待。 如果您发现
错误
,请通过打开问题或通过电子邮件报告。 无论如何,请提供一个小例子,以帮助我们重现该
错误
。 我们将尽快进行处理。 入门 克隆或下载
代码
将文件夹添加到您的MATLAB路径 (可选)使用CuDNN为快速的CNN运行KernelTypes / mex
cuda
/ make_
cuda
.m (可选)收集测试数据或二进制文件 可选的二进制文件 convMCN内核类型和平均池要求使用MatConvNet软件包中的已
编译
二进制文件。 请遵循以下步骤,并将vl_nnconv , vl_nnconvt和vl_nnpool的文件添加到您的MATLAB路径。 为了获得最佳性能,可以使用GPU或CuDNN支持来
编译
这些文件。 附加测试数据 一些
示例
使用这些基准数据 MNIST CIFAR10 STL-10 参考 该实现基于以下内容中提出的思想: Haber E,Ruthotto L:,反问题,2017 Chang B,Meng L,Haber E,Ruthotto L,
CUDA
文件
编译
错误
是在使用
CUDA
编程时经常遇到的一个问题
本文将介绍一些常见的
CUDA
文件
编译
错误
以及解决方法,并附上相应的
代码
示例
和描述。通过以上
示例
代码
和描述,我们介绍了一些常见的
CUDA
文件
编译
错误
以及相应的解决方法。希望本文对您有所帮助!解决方法:检查是否正确地包含了
CUDA
库文件,并确保在链接时正确指定了
CUDA
库文件的路径。描述:这个
错误
通常是由于在
CUDA
核函数中使用了__syncthreads()函数,但
编译
器找不到该函数声明。描述:这个
错误
通常是由于链接
错误
导致的,意味着
编译
器找不到与
CUDA
二进制文件相关的符号引用。可以通过在
编译
命令中添加。
CUDA on Linux
374
社区成员
345
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
CUDA on Linux
CUDA on Linux
复制链接
扫一扫
分享
社区描述
CUDA on Linux
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
社区公告
暂无公告
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章