如何在jupyter（google colab）上运行cuda c或c++(run cuda c or c++ on jupyter (google colab))
步骤
- 1创建新笔记本。单击：此处。
- 2单击窗口右下角的新Python 3笔记本。
- 3点击Runtime>；更改运行时类型。
- 4从下拉菜单中选择GPU，然后单击保存。
- 5完全卸载任何以前版本的CUDA。（行开头添加的“！”允许它作为命令行命令执行。）！apt get--清除cuda nvidia*libnvidia-*！dpkg-l | grep cuda-| awk{print$2}| xargs-n1 dpkg-清除！apt get remove cuda-*！apt自动删除！更新源
- 6安装CUDA版本9！wget公司https://developer.nvidia.com/compute/cuda/9.2/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-9-2-local_9.2.88-1_amd64-O cuda-repo-ubuntu1604-9-2-local_9.2.88-1_amd64。黛布！dpkg-i cuda-repo-ubuntu1604-9-2-local_9.2.88-1_amd64。黛布！apt key add/var/cuda-repo-9-2-local/7fa2af80。酒吧apt获取更新！apt get安装cuda-9.2
- 7使用以下代码检查您的版本：！nvcc——版本应该打印如下内容：nvcc:NVIDIA（R）Cuda编译器驱动程序版权所有（c）2005-2018 NVIDIA Corporation Build on Wed\u Apr\u 11\u 23:16:29\u CDT\u 2018 Cuda编译工具，9.2版，V9.2.88
- 8执行给定的命令，安装一个小扩展，从笔记本电脑单元运行nvcc！pip安装git+git://github.com/andreinechaev/nvcc4jupyter.git
- 9使用以下代码加载扩展：%load\u ext nvcc\u plugin
- 10执行以下代码，检查CUDA是否工作。要在笔记本中运行CUDA C/C++代码，请在代码开头添加%%cu扩展名。%%cu#包含（<）；stdio。h>#包括（<）；stdlib。h>__global\uuuvoid add（int*a，int*b，int*c）{*c=*a+*b；}int main（）{int a，b，c；//变量a，b&cint*d\u a，*d\u b，*d\u c的主机副本；//变量a，b&cint size=sizeof（int）；//为a，b，ccudaMalloc（（void**）和d\u a，size）的设备副本分配空间；cudaMalloc（（void**）和d\u b，size）；cudaMalloc（（void**）和d\u c，size）；//设置输入值c=0；a=3；b=5；//将输入复制到devicecudaMemcpy（d_a，&a，size，cudaMemcpyHostToDevice）；cudaMemcpy（d_b，&b，size，cudaMemcpyHostToDevice）；//在GPUadd上启动add（）内核（<<&书信电报；1.1>&燃气轮机&燃气轮机；（d_a，d_b，d_c）；//将结果复制回主机cudaerror err=cudaMemcpy（&c，d\u c，size，cudaMemcpyDeviceToHost）；if（err！=cudaSuccess）{printf（“CUDA错误复制到主机：%s\n”，cudaGetErrorString（err））；}printf（“结果是%d\n”，c）；//清洁Cudafree（d_a）；cudaFree（d_b）；cudaFree（d_c）；返回0；}如果一切顺利，这个代码应该输出：结果是8。
- 发表于 2022-07-13 23:06
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- 分类：计算机和电子产品
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