英伟达的显卡首先要下载安装CUDA开发包,可以参考这里的步骤:   VS2015编译环境下CUDA安装配置 安装好CUDA之后,OpenCL的配置就已经完成了80%了,剩下的工作就是把OpenCL的路径添加到工程中. 1. 新建一个win32控制台应用程序,在工程的属性管理器Debug中添加一个属性页"OpenCL.props",之后双击打开 2. 在C/C++ ->常规->附加包含目录 中添加CUDA的include文件夹路径,我的路径是"D:\Software

原文地址:Android AARCH64 平台的 OpenCL 配置 Android AARCH64 平台的 OpenCL 配置 开发环境 IDE: Android Studio 3.4.1 Android: 7.1 minSdkVersion: 25 targetSdkVersion: 26 JNI CMake: 3.4.1 ABI: arm64-v8a OpenCL: 1.2 配置 OpenCL 使用项目中的 so 库 这里以编译 openclTest.cpp 为 libopenclTest

首先,正确安装OpenCV,并且通过测试. 我理解GPU的环境配置由3个主要步骤构成. 1. 生成关联文件,即makefile或工程文件 2. 编译生成与使用硬件相关的库文件,包括动态.静态库文件. 3. 将生成的库文件加入到程序中,加入过程类似于OpenCV库的添加过程. 详细操作参见: http://wenku.baidu.com/link?url=GGDJLZFwhj26F50GqW-q1ZcWek-QN2kAgVJ5SHrQcmte-nx9-GyIUKxGwIvtzJ_WoBddvasI

前言 目前,NVIDIA 和 AMD 的 Windows driver 均有支持OpenCL(NVIDIA 的正式版 driver 是从自195.62 版开始,而 AMD则是从9.11 版开始).NVIDIA 的正式版 driver 中包含 OpenCL.dll,因此可以直接使用.AMD 到目前为止,则仍需要安裝其 SDK 才有 OpenCL.dll.不过,在最新的 SDK 中,NVIDIA 和 AMD 使用的 calling convention 是相同的.也就是说,使用 AMD 的 SDK编

准备学习opencv,参考了几个网页终于完成.编辑器和opencv版本都选择最新的版本. 记录过程如下 1. 下载准备: 1)         Opencv源码, 下载地址: https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/ 当前选择windows下的版本 opencv-3.3.1-vc14.exe 2)         编译器: 使用vs2017, 下载地址: https://www.visualstudio.co

前言 前两天因为升级了Git导致git提交拉取的时候都提示下面这个异常,然后经过一番折腾以后终于把这个问题解决了.但是今天我升级了下Visual Studio 2022将其升级到了17.1.3版本然后又出现了这个问题,奇怪的是我使用VS 2019没有问题(VS2019没有升级),然后使用Git Bash也是可以正常拉取提交.唯独使用VS 2022就提示下面的异常(真的是问题天天有,四月特别多): Unable to negotiate with xx.xxx.xxxx port 22: no m

1.安装AMD GPU显卡驱动(安装后重启) 13-12_win7_win8_64_dd_ccc_whql.exe 2.安装AMD OpenCL SDK(安装后重启) AMD-APP-SDK-v2.9-Windows-641.exe 3.配置VS2010 OpenCL环境 (1)添加外部头文件 在项目->properties ->Configuration Proprtties->C/C++->General中设置. (2)添加外部依赖OpenCL.lib 添加OpenCL.lib

序 最近需要在Linux下进行一个OpenCL开发的项目,现将开发环境的配置过程记录如下,方便查阅. 完整的环境配置需要以下几个部分: 安装一个OpenCL实现,基于硬件,选择NVIDIA CUDA SDK (英伟达的显卡OpenCL是被包含在CUDA SDK内的): 安装Cmake项目生成工具(这个是可选的,我用它进行源码到项目的逆变换): 集成开发环境,选择Eclipse CDT 安装OpenCL实现 根据硬件显卡类型以及安装的Linux系统类型,在NVIDIA下载相应的安装包: 我选择的是

序 最近做一个项目需要用到OpenCL,由于之前没有接触过,所以在环境配置第一关就遇到了一些问题,查阅很多资料才配置完成,现在记录如下,希望给一些童鞋一些帮助. 整个步骤也很简单: 了解系统配置,选择合适的安装包 安装CUDASDK 更新驱动 VS2013下新建C++项目配置环境: 项目右键属性VC++目录,添加包含目录.库目录 项目右键属性连接器->输入,添加附加依赖项 添加测试代码,测试安装完成. 详细操作如下所示! 了解系统配置 首先,你需要了解自己电脑的硬件配置,显卡是哪个厂商出产的啊,

一. 靠谱的安装教程 1. 官网教程 https://software.intel.com/en-us/articles/sdk-for-opencl-2019-gsg,打开后往下拉到[4. Production Examples]处,即可找到入口. 官网教程的链接,是从 https://blog.csdn.net/wd1603926823/article/details/79139172 中找到的: 2. 简略版的安装教程 (好像没有安装driver?相对官网的简短很多),https://ww

首先声明我这篇主要是根据下面网站的介绍, 加以修改和详细描述,一步一步在我自己的电脑上实现的, http://www.cmnsoft.com/wordpress/?tag=opencl&paged=2 首先要将显卡驱动更新到最新版,以支持opencl . 要看显卡支不支持opencl,可以下一个 GPU_Caps_Viewer_Setup  软件看一看 首先要下载安装opencl库.我这里下载的是英特尔的.英伟达和AMD的也都差不多.首先下载INTEL版的opencl驱动: https://so

基于SoCkit的opencl实验1-基础例程 准备软硬件 Arrow SoCkit Board 4GB or larger microSD Card Quartus II v14.1 SoCEDS v14.1 Altera SDK for OpenCL v14.1 (A license for these tools.There are 60-day evaluation licenses available via your FAE. You will need to provide a N

以下基于"WIN7(64位)+Visual Studio 2010+CUDA7.5". 系统:WIN7,64位 开发平台:Visual Studio 2010 显卡:NVIDIA GeForce GTX 850M CUDA版本:7.5 一.安装CUDA7.5 Step.1: 略 Step.2: 略 Step.3: 略 Step.4: 略 Step.5: 略 Step.6: 略 二.配置 Step.7: 安装完成后,配置环境变量. 注意,在安装CUDA Toolkit的过程中,已经自动设

&1 安装 cuda7.5文件:链接:http://pan.baidu.com/s/1bU2zIQ 密码:nvyw &2 环境变量 注意:CUDA_PATH是安装好cuda7.5之后会默认创建的,ProgramData是隐藏目录,要修改其属性,使其可见. CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5 CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64 CUDA_BIN_PATH =

VS2010 NVIDIA OpenCL 开发环境配置 CUDA 在线课程 [经典培训] 全球首套中文CUDA 教程-胡文美教授主讲

此文介绍 ubuntu 平台下配置 AMD/ATI Opencl 环境,我是ubuntu 12.04. 主要分为六个步骤: 1. Take a look at your hardware to make sure it’s compatible 先安装驱动,http://support.amd.com/zh-cn/download/ 里面选择你的机器的显卡型号,OS型号,系统会自动找到你的驱动.比如我的就是: 笔记本显卡 Radeon HD 系列 Radeon HD 7xxxM系列 Linux

1.  查看本机配置,查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU: 2.  从http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下载最新驱动并安装: 3.  从https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit根据本机类型下载相应最新版的CUDA Toolkit5.0,安装,并通过样本程序验证其安装正确: 4.  将C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v5.

前言 本文讲解如何在VS 2010开发平台中搭建CUDA开发环境. 当前配置: 系统:WIN7 64位 开发平台:VS 2010 显卡:英伟达G卡 CUDA版本:6.0 若配置不同,请谨慎参考本文. 第一步:下载CUDA 点击这里下载 cuda最新版.得到类似: cuda_6.0.37_winvista_win7_win8.1_general_64.exe 类型的安装包. 第二步:设置安装路径 运行安装程序,弹出安装过程中转文件路径设定框: 这个路径随便填无所谓,安装完后就会自动删除的,我就直接

Desktop Ubuntu 14.04LTS/16.04科学计算环境配置 计算机硬件配置 cpu i5 6代 内存容量 8G gpu GTX960 显存容量 2G(建议显存在4G以上,否则一些稍具规模的神经网络无法训练,会提示显存容量不足) 配置顺序 安装包 重要依赖 安装ubuntu            14.04   安装显卡驱动         nvidia-367   安装cuda tool kit        8.0   安装cuDNN             v5 安装版本取决

随着图像识别和深度学习领域的迅猛发展,GPU时代即将来临.由于GPU处理深度学习算法的高效性,使得配置一台搭载有GPU的服务器变得尤为必要. 本文主要介绍在Ubuntu 16.04环境下如何配置TensorFlow(GPU support)框架,实验所用的显卡为GeForce GTX 1080ti(OC),显存11G,频率1569-1708MHz,CUDA核心3584个,Compute Capability为6.1.下面详细介绍安装配置的详细步骤. 关于本人实验室所用硬件的配置清单,请访问. 1