VScode+cuda编程:常见环境问题

VScode+cuda:常见环境配置问题

  • 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)

问题描述:
在VScode下打开终端执行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,如果包括路径,请确保路径正确,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

在这里插入图片描述
问题解决:
重启电脑,在终端打开command prompt,发现就去掉前面PS了,执行指令成功。
VScode+cuda编程:常见环境问题_第1张图片
VScode+cuda编程:常见环境问题_第2张图片

2、编译问题(CUDA版本过低)

问题描述:终端能执行但是编译不成功。

问题现象:

fatal error C1189: #error: STL1002: Unexpected compiler version, expected CUDA CUDA 10.1

问题解决:
CUDA版本太低,本人把CUDA10.1卸载后重新装了CUDA11.1,发现成功了。

补充:查看自己电脑的CUDA驱动版本
右击nvidia控制面板->帮助->系统信息->组件
VScode+cuda编程:常见环境问题_第3张图片
如图,本人电脑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,如本人是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_第4张图片

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html#gpu-feature-list

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