반응형
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- gpgpu-sim
- linux makefile 작성
- linux c++ 컴파일
- Pyverilog 설치
- pytest-pythonpath 설치 오류
- 컨벌루션 연산
- Design DNN Accelerator
- DNN 가속기
- makefile
- Pyverilog 실행
- pygraphviz 설치 오류
- gcc 컴파일
- pyverilog 설치 오류
- 딥러닝 가속기
- 클럭 게이팅
- AMBA
- Makefile compile
- DNN Accelerator
- 데이터 해저드
- CLOCK GATING
- Data HAzard
- 이진수 곱셈 알고리즘
- linux c 컴파일
- CUDA
- systolic array
- CDC
- 남산업힐
- 대구 반도체 설계기업 특화
- Pyvrilog tutorial
- Pyverilog 튜토리얼
Archives
- Today
- Total
오늘은 맑음
linux에서 cuda application test 본문
반응형
window에서는 visual studio에서 cuda를 설치하여 사용했습니다.
이번에는 linux에서 cuda를 사용해보도록 하겠습니다.
저는 GPGPU-Sim에서 어플리케이션을 테스트 하려다 보니 자연스럽게 사용하게 되었습니다.
소스코드 작성은 window와 같습니다.
다른점이라고 하면 컴파일할 때 gcc나 g++이 아닌 nvcc를 사용한다는 점이 있겠습니다.
vector add연산을 수행하는 example.cu라는 application을 작성했다고 가정하겠습니다.
이제 먼저 작성한 프로그램을 compile 하겠습니다.
이 때 compile을 쉽게 하기 위해 makefile을 작성하겠습니다.
gcc나 g++처럼 makefile을 작성하시면 되지만 이때 nvcc로 compile해야하기 때문에 설치된 nvcc의 path가 필요합니다.
NVCC=(NVCC의 path를 입력해줍니다)
all:
$(NVCC) example.cu -o gpu_example
clean:
-rm -f gpu-example
제 환경에서의 nvcc는 /user/local/cuda-10.0/bin/nvcc에 위치하여 다음과 같이 작성하였습니다
NVCC=user/local/cuda-10.0/bin/nvcc
위와 같이 makefile을 작성한 후 compile을 하게 되면 gpu_example이라는 실행파일이 생성되며 수행시키면 결과는 다음과 같습니다.
반응형
'CUDA' 카테고리의 다른 글
CUDA 실행시키기 (0) | 2019.02.21 |
---|---|
window visual studio15/cuda8.0 설치 (0) | 2019.02.21 |
Cuda의 함수 (0) | 2017.11.18 |
Comments