大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于cudaprintf，这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
linux下CUDA程序一般怎么编译
1、首先创建一个soTest的文件夹，里面有两个文件deviceQuery.cpp， t.cpp。
2、(1) 首先tools目录并按照INSTALL指示编译。如果之前已经编译过跳过此步骤（tools下的程序没有使用cuda库）。
3、首先，必须确定目前使用的设备的计算能力版本能支持相应的函数；其次，在编译时，nvcc编译器默认的目标设备为计算能力0版本，无法支持高计算能力版本的函数，需要通过-code，-arch等编译选项打开。
4、现在当你将cu文件添加到项目中后，左边的项目文件关系树将出现新的文件夹“CUDA sources”，下面便有新加入的文件。
如何在cuda内核函数中产生随机数
rand（产生随机数） 相关函数 srand 表头文件 #include 定义函数 int rand(void) 函数说明 rand()会返回一随机数值，范围在0至RAND_MAX 间。
CUDA 中提供了几种随机数生成函数，如 curand 库中的 curand()， curand_uniform()， curand_normal() 等。这些函数并不会被识别为哈希算法，也不会用来锁定 CUDA 算力。
https：//discuss.pytorch.org/t/random-number-on-gpu/9649/2 等价关系：torch.cuda.FloatTensor(10， 10).normal_() 就会在gpu上生成正太分布的随机数。
\x0d\x0a\x0d\x0aC++中常用rand()函数生成随机数，但严格意义上来讲生成的只是伪随机数（pudo-random integral number）。
在C语言中，rand()函数可以用来产生随机数，但是这不是真真意义上的随机数，是一个伪随机数，是根据一个数，可以称它为种子。
CUDA核函数不通常是由于什么原因
可能是环境配置的问题，cuda运行环境需要配置各种各样的参数什么的，不建议你自己配，cuda的sdk里面有很多例子，源码和vs工程文件都有，里面的环境都是配好的。
由于CUDA中存在大量线程的并行，因此程序中细小的错误也会产生相当严重的后果。造成结果错误的可能原因有：循环、类型溢出、错误的数据类型、访存赿界、竞写、缺乏同步、编译器因素等。
这些都是CUDA调试没有被广泛接受的原因。2 缩小数据量或线程数并在核函数中打印 大量线程并行是导致CUDA调试难度大的最大原因，尽量的减少并行量是一个非常好的降低调试难度的办法。
你说是不识别 核函数发射？这个让他不识别去 和你程序运行什么的 没有1毛钱关系 NVCC编译器来处理就是了。
关于cudaprintf的内容到此结束，希望对大家有所帮助。
