windows之家1.cuda8.0怎么安装
步骤如下： 1.下载安装CUDA: 1.1 下载。
请到 cuda官网，选择合适的版本。如果版本不合适，安装的时候会提示的，但还是下载最新的比较好； 1.2 安装。
双击cuda_7.5.18_win10.exe，一步步来就好。 2.VS2013配置和测试 2.1 重启计算机。
关于是否添加环境变量，笔者安装的时候系统已自动添加好对应的环境变量，如果没有，请查看上文链接的博文； 2.2 配置VS。也请参考上述博文，不再赘述。
3.测试 上两个测试文件。 3.11 #include< stdio.h> 2 #include "cuda_runtime.h" 3 #include "device_launch_parameters.h" 4 bool InitCUDA() 5 { 6 int count; 7 cudaGetDeviceCount(&count); 8 if(count == 0) 9 { 10 fprintf(stderr, "There is no device.\n"); 11 return false; 12 } 13 int i; 14 for(i = 0; i < count; i++) 15 { 16 cudaDeviceProp prop; 17 if((&prop, i) == cudaSuccess) 18 { 19 if(prop.major >= 1) 20 { 21 break; 22 } 23 } 24 } 25 if(i == count) 26 { 27 fprintf(stderr, "There is no device supporting CUDA 1.x.\n"); 28 return false; 29 } 30 cudaSetDevice(i); 31 return true; 32 } 33 34 int main() 35 { 36 if(!InitCUDA()) 37 { 38 return 0; 39 } 40 printf("HelloWorld, CUDA has been initialized.\n"); 41 return 0; 42 } 3.2 1 // CUDA runtime 库 + CUBLAS 库 2 #include "cuda_runtime.h" 3 #include "cublas_v2.h" 4 5 #include 103 float a=1; float b=0;104 // 矩阵相乘。该函数必然将数组解析成列优先数组105 cublasSgemm (106 handle, // blas 库对象 107 CUBLAS_OP_T， // 矩阵 A 属性参数108 CUBLAS_OP_T， // 矩阵 B 属性参数109 M, // A, C 的行数 110 M, // B, C 的列数111 N, // A 的列数和 B 的行数112 &a， // 运算式的 α 值113 d_A, // A 在显存中的地址114 N, // lda115 d_B, // B 在显存中的地址116 M, // ldb117 &b， // 运算式的 β 值118 d_C, // C 在显存中的地址（结果矩阵）119 M // ldc120 );121 122 // 同步函数123 cudaThreadSynchronize();124 125 // 从 显存 中取出运算结果至 内存中去126 cublasGetVector (127 M*M， // 要取出元素的个数128 sizeof(float)， // 每个元素大小129 d_C, // GPU 端起始地址130 1， // 连续元素之间的存储间隔131 h_C， // 主机端起始地址132 1 // 连续元素之间的存储间隔133 );134 135 // 打印运算结果136 cout << "计算结果的转置 （ （A*B）的转置 ）：" << endl;137 138 for (int i=0;i 在Win10桌面界面下，使用【Windows + R】组合快捷键打开运行命令框，然后输入命令【dxdiag】，之后点击底部的确定打开接下来会弹出一个Directx诊断工具提示，这里直接点击下方的【是】就好了 最后在Directx诊断工具的“系统”选项卡里面，就可以看到Directx版本了 很明显Win10自带的是最新的DX12版本，可以带来更好的性能体验，从这点上Win10无疑是更好的。 DirectX 12是目前微软Windows10系统中的DirectX最新版本，能够带来了更好的D图形和声音效果优化，目前仅Win10自带DX,Win7/8用户内置DirectX 11，无法直接体验DX12，如需体验，需要安装相关升级包。 步骤如下： 1.下载安装CUDA: 1.1 下载。 请到 cuda官网，选择合适的版本。如果版本不合适，安装的时候会提示的，但还是下载最新的比较好； 1.2 安装。 双击cuda_7.5.18_win10.exe，一步步来就好。 2.VS2013配置和测试 2.1 重启计算机。 关于是否添加环境变量，笔者安装的时候系统已自动添加好对应的环境变量，如果没有，请查看上文链接的博文； 2.2 配置VS。也请参考上述博文，不再赘述。 3.测试 上两个测试文件。 3.11 #include< stdio.h> 2 #include "cuda_runtime.h" 3 #include "device_launch_parameters.h" 4 bool InitCUDA() 5 { 6 int count; 7 cudaGetDeviceCount(&count); 8 if(count == 0) 9 { 10 fprintf(stderr, "There is no device.\n"); 11 return false; 12 } 13 int i; 14 for(i = 0; i < count; i++) 15 { 16 cudaDeviceProp prop; 17 if((&prop, i) == cudaSuccess) 18 { 19 if(prop.major >= 1) 20 { 21 break; 22 } 23 } 24 } 25 if(i == count) 26 { 27 fprintf(stderr, "There is no device supporting CUDA 1.x.\n"); 28 return false; 29 } 30 cudaSetDevice(i); 31 return true; 32 } 33 34 int main() 35 { 36 if(!InitCUDA()) 37 { 38 return 0; 39 } 40 printf("HelloWorld, CUDA has been initialized.\n"); 41 return 0; 42 } 3.2 1 // CUDA runtime 库 + CUBLAS 库 2 #include "cuda_runtime.h" 3 #include "cublas_v2.h" 4 5 #include 103 float a=1; float b=0;104 // 矩阵相乘。该函数必然将数组解析成列优先数组105 cublasSgemm (106 handle, // blas 库对象 107 CUBLAS_OP_T， // 矩阵 A 属性参数108 CUBLAS_OP_T， // 矩阵 B 属性参数109 M, // A, C 的行数 110 M, // B, C 的列数111 N, // A 的列数和 B 的行数112 &a， // 运算式的 α 值113 d_A, // A 在显存中的地址114 N, // lda115 d_B, // B 在显存中的地址116 M, // ldb117 &b， // 运算式的 β 值118 d_C, // C 在显存中的地址（结果矩阵）119 M // ldc120 );121 122 // 同步函数123 cudaThreadSynchronize();124 125 // 从 显存 中取出运算结果至 内存中去126 cublasGetVector (127 M*M， // 要取出元素的个数128 sizeof(float)， // 每个元素大小129 d_C, // GPU 端起始地址130 1， // 连续元素之间的存储间隔131 h_C， // 主机端起始地址132 1 // 连续元素之间的存储间隔133 );134 135 // 打印运算结果136 cout << "计算结果的转置 （ （A*B）的转置 ）：" << endl;137 138 for (int i=0;i NVIDIA CuDNN 安装说明 CuDNN是专门针对Deep Learning框架设计的一套GPU计算加速方案，目前支持的DL库包括Caffe,ConvNet, Torch7等。 CuDNN可以在官网免费获得，注册帐号后即可下载。官网没有找到安装说明，下载得到的压缩包内也没有Readme. 不过google一下就会找到许多说明。基本原理是把lib文件加入到系统能找到的lib文件夹里， 把头文件加到系统能找到的include文件夹里就可以。这里把他们加到CUDA的文件夹下（参考这里） tar -xzvf cudnn-6.5-linux-R1.tgz cd cudnn-6.5-linux-R1 sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/ 执行后发现还是找不到库， 报错 error while loading shared libraries: libcudnn.so.6.5: cannot open shared object file: No such file or directory 而lib文件夹是在系统路径里的，用ls -al发现是文件权限的问题，因此用下述命令先删除软连接 cd /usr/local/cuda/lib64/ sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6.5 然后修改文件权限，并创建新的软连接 sudo chmod u=rwx,g=rx,o=rx libcudnn.so.6.5.18 sudo ln -s libcudnn.so.6.5.18 libcudnn.so.6.5 sudo ln -s libcudnn.so.6.5 libcudnn.so 转载请注明出处windows之家 » win10系统如何安装cuda2.win10怎样开启directx 11
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