NVIDIA CUDA C++ 编译器 nvcc 基于每个内核，既可以用来产生特定于体系结构的 cubin 文件，又能产生前向兼容的 PTX 版本。每个 cubin 文件针对特定的计算能力版本，并且仅与相同主要版本号的 GPU 架构向前兼容。例如，针对计算能力 3.0 的 cubin 文件支持所有计算能力 3.x 设备，但不支持计算能力 5.x 或 6.x 设备。基于这个原因，为了确保与应用程序发
编译时提示如下错误：nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_75' 应该是GPU太新，使用的CUDA9.2版本不支持。 吾去掉CUDA_GENERATION=Auto，编译通过。...
原创
2022-02-05 11:39:59
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编译时提示如下错误：nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_75' 应该是GPU太新，使用的CUDA9.2版本不支持。 吾去掉CUDA_GENERATION=Auto，编译通过。...
原创
2021-08-06 14:31:41
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在linux上用sublime text 3上写完CUDA代码和c++代码后，想用code::blocks去一并编译，就像visual studio那样一键编译运行，但发现在code::blocks上设定自定义编译器为nvcc时比较麻烦，所以想到了用NVRTC。NVRTC中的RTC是runtime compile的意思，在visual studio（VS）里的一键编译其实是vs编译器替你干了很多
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2024-06-07 19:45:29
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NVCC官网解析：http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/#nvcc-comm
原创
2023-06-25 07:50:47
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nvcc编译分成device部分编译和host部分编译，host部分直接调用平台编译器进行编译Linux使用gcc，window使用cl.exe，这里主要讲解device部分的编译，此部分编译分两个阶段，第一阶段将源文件.cu文件的device部分编译成ptx文本指令，第二阶段将ptx文本指令编译成在真实架构上运行的二进制指令，第二阶段可能发生在生成可执行程序的过程中，也可能发生在运行可执行程序的...
原创
2021-08-13 09:34:57
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开始安装 将从官网下载的源码 opencv2.4.8.zip 复制到 /home/own 下，cd到该目录，执行unzip opencv2.4.8.zip cd opencv2.4.8 mkdir release cd release ccmake ../进入ccmake后，按 c 就会弹出
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2024-05-23 15:19:47
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Linux操作系统是一款常用的操作系统，而makefile是一种用于管理和自动化编译程序的工具，nvcc是NVIDIA CUDA编译器的命令行工具。在Linux系统中，这三者的结合可以帮助开发者更加方便地进行CUDA程序的编译和管理。
首先，让我们来了解一下makefile。Makefile是一种包含指令集的文本文件，它告诉编译器如何编译和链接源代码生成可执行文件。通过makefile，开发者可
原创
2024-04-17 10:50:00
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# 如何查询 NVCC 架构信息
在学习 CUDA 编程时，了解你的 GPU 支持的架构信息是非常重要的一环。本文将为你提供一个完整的流程，教你如何使用 `nvcc` 查询架构，并通过具体的代码示例来说明每一步的实现。
## 流程概述
以下是查询 `nvcc` 架构的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-03 07:11:23
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1、前言其实官网已经有了各个版本在不同平台下的编译好之后的包，一般只需要下载下来即可使用。但是为什么要自己编译？ 因为官网下载的安装包解压出来的库使用的编译器与自己的编译器版本不同，所以即使编译项目成功了，但运行时会导致一些莫名其妙的错误，这时候自己编译就显得很重要，话不多说，本人的环境: VS2015 ,VS2017(实际也没有用)，QT5.12，Cmake3.20.1，opencv4.1.1
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2024-03-25 22:22:14
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环境：win8 X64 professional。装有vs2008准备阶段： 首先，先去opencv的官网下载opencv的安装包（目前最新版为2.31） http://www.opencv.org.cn/index.php/Download
接着去下载Cmake http://www.cmake.org/cmake/resources/software.html&n
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2024-05-26 21:07:49
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编译安装OpenCV绝对是一件让人发狂的事情，CMake繁多的选项，国内蛋疼的网速，实在让人无力吐槽，然而为了使用contrib包，我不得不重新编译他。OpenCV的编译其实OpenCV编译并不是很难，但是国内蛋疼的网速实在令人无法忍受，首先简述一下编译过OpenCV的过程我的编译环境是deepin15准备工作首先我们用apt安装必备的库(虽然大部分我在之前已经安装过了 orz)sudo apt-
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2024-05-13 20:45:43
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Windows下编译OpenCV+OpenCV_Contrib0 OpenCV及OpenCV_Contrib1 准备工作2 CMake生成VS2017工程2.1 OpenCV4.0.1 编译配置2.2 OpenCV_Contrib4.0.1编译配置2.3 生成工程3 VS2017生成解决方案及安装文件4 VS2017配置OpenCV开发环境4.1 配置环境变量4.2 VS2017工程包含（incl
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2024-07-30 20:58:31
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问题1 - Sending due task本机测试时没有问题的，但是在线上 docker 中，任务一直显示 “Sending due task”。超时的任务是 Django ORM update 操作。猜测 - 是否与其他 Celery 公用了 redis db？其他 Celery 也使用了这个 redis db 作为 broker，有很多其他 Celery 的任务在队列中，轮不到我的任务。于是
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2024-10-25 10:27:15
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1.4 检测CUDA与CUDNNCUDA没有默认添加到环境当中和之前换源的操作类似我们把CUDA添加到环境当中，先查看有没有NVCC。结果如下图。 ls /usr/local/cuda/bin
sudo vim ~/.bashrc
之后我们修改环境文件，引入的环境变量的语句如下所示：
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBR
intuition 虽然写的是win10+opencv4.01+opencv_contrib的编译过程，但各个系统各个版本大同小异，都可以作为参考。下面是编译过程。第一步，准备工作 首先安装cmake，下载地址在这：https://cmake.org/download/，之后去github下载opencv和对应版本的opencv_contrib，opencv下载地址:https://github.
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2024-05-06 11:05:05
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目录Windows 7环境下安装1 下载并安装OpenVINO1-1 下载OpenVINO1-2 开始安装 1-3、安装完成2、opencv 安装编译2-1 下载opencv4.1.12-2 cmake下载安装2-3 编译opencv 3 opencv 配置openvino 编译3-1 debug模式: 3-2 Release模式:4、测试：4-1、使用&n
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2024-02-27 21:11:14
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文章目录背景一、How to二、步骤1.生成工程文件2.打开工程文件编译3.验证总结 背景很多人都会觉得既然官方已经释放了opencv-python，为什么还要自己编译一遍呢？这是因为官方释放的版本缺少了很多深度学习相关的模块，如cuda加速等。这种情况下，就需要自行编译了（当然编译opencv-python有点多此一举的感觉，毕竟opencv是用C++写的，但是存在即合理，有些人就是喜欢用py
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2024-01-12 06:11:15
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最近频繁重装Ubuntu系统o(╥﹏╥)o，对重装Ubuntu涉及的opencv做个总结。Ubuntu安装依赖项 cuda、cudnn等安装这里就不说了，主要为通过终端执行的相关依赖项安装指令，参考链接： ubuntu 18.04编译opencv3.4.3 with python3.6 cuda9.2 gdal Ubuntu 18.04源码编译安装OpenCV 4.0流程sudo a
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2024-09-02 07:28:36
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二 编译准备
三 使用vs2015编译
step 1 用cmake转换工程文件sln
step 2 使用vs2015打开工程编译
step 3 配置运行opencv的环境
三 使用用QT编译opencv
四 QT中的opencv配置
添加opencv头文件和库文件
添加opencv
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2024-03-18 00:09:01
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