在没有 GPU 的笔记本电脑上下载 cuda 标头答案

【问题标题】：Download cuda headers on laptop without GPU在没有 GPU 的笔记本电脑上下载 cuda 标头
【发布时间】：2021-11-01 08:26:29
【问题描述】：

我想在没有 GPU 的笔记本电脑上使用 vscode (Ubuntu 21.04) 编写 cuda 内核。是否可以在某处下载所有头文件和源文件，而无需安装完整的 CUDA 工具包？

这样我仍然可以享受一些自动完成功能，但不必安装整个工具包，因为我没有 GPU。

【问题讨论】：

标签： cuda

【解决方案1】：

是的，这是可能的。您可以从Nvidia's GitLab repo 下载标头并将路径添加到VSCode project C/C++ settings 中的includePath，方法与添加CUDA Toolkit 安装目录include 的方式相同。

下面是.vscode/c_cpp_properties.json 的Linux 示例，您可以将/usr/local/cuda-11.3/include 替换为您下载的头文件的路径。如果您针对特定设备或架构，则定义例如__CUDA_ARCH__=750（用于 CUDA 计算能力 7.5）将帮助 Intellisense 选择正确的 CUDA 内在函数集，这些函数将在这些设备上可用。

{
    "configurations": [
        {
            "name": "Linux",
            "includePath": [
                "${workspaceFolder}/**",
                "/usr/local/cuda-11.3/include"
            ],
            "defines": ["__CUDA_ARCH__=750"],
            "compilerPath": "/usr/bin/g++",
            "cStandard": "gnu17",
            "cppStandard": "gnu++14",
            "intelliSenseMode": "gcc-x64"
        }
    ],
    "version": 4
}

使用上面的设置，NVIDIA Nsight extension 应该可以在没有安装 CUDA Toolkit（未测试）的情况下使用 .vscode/settings.json 进行语法突出显示：

{
    "files.associations": {
        "*.cu": "cuda-cpp",
        "*.cuh": "cuda-cpp"
    }
}

或者，将您的 CUDA 内核源文件与 .vscode/settings.json 中的 C++ 语法高亮相关联：

{
    "files.associations": {
        "*.cu": "cpp",
        "*.cuh": "cpp"
    }
}

【讨论】：