我们正在开始CUDA / C ++项目。我们正在使用几台运行Windows和Linux的开发机，以及几台CI服务器。我们有一个CMake项目，还有一个用于预先编译的第三方库的预先指定的本地目录（例如C:\thirdparty）。
我的问题是：有什么方法可以将nvcc.exe和相关的二进制文件复制到该第三方目录中？还是每个开发人员和构建机器都需要运行CUDA安装程序？
我一直在关注此博客文章：https://devblogs.nvidia.com/building-cuda-applications-cmake/
在本地安装CUDA之后，他们的解决方案对我有用。但是，您似乎无法将nvcc二进制文件移出其默认安装位置，并且仍然可以构建所有内容。我将C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0复制到C:\thirdparty\CUDA\10.0.，然后在set(CMAKE_CUDA_COMPILER "C:/thirdparty/CUDA/10.0/bin/nvcc.exe")中呼叫CMakeLists.txt。 CMake失败：
AddCudaCompileDeps：
C：\ Program Files（x86）\ Microsoft Visual Studio \ 2017 \ Community \ VC \ Tools \ MSVC \ 14.15.26726 \ bin \ HostX86 \ x64 \ cl.exe / E / nologo / showIncludes / TP / D__CUDACC__ / DCMAKE_INTDIR =“ Debug” / DCMAKE_INTDIR =“调试” / D_MBCS / I“ C：\ Program Files \ NVIDIA GPU 计算工具包\ CUDA \ v10.0 \ bin“ / I” C：\ Program Files \ NVIDIA GPU 计算工具包\ CUDA \ v10.0 \ include” / I。/FIcuda_runtime.h / c C：\ Users \ me \ projects \ cuda-test \ build \ CMakeFiles \ CMakeTmp \ main.cu C：\ Program Files（x86）\ Microsoft Visual Studio \ 2017 \ Community \ Common7 \ IDE \ VC \ VCTargets \ BuildCustomizations \ CUDA 10.0.targets（536,9）：错误： CUDA Toolkit v10.0目录'C：\ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v10.0 \'不存在 存在。请确认CUDA工具包已正确安装或定义 CudaToolkitDir属性来解决此错误。 [C：\ Users \ me \ projects \ cuda-test \ build \ CMakeFiles \ CMakeTmp \ cmTC_64f0a.vcxproj] 完成的建筑项目“ C：\ Users \ me \ projects \ cuda-test \ build \ CMakeFiles \ CMakeTmp \ cmTC_64f0a.vcxproj” （默认目标）-失败。
我正在使用CMake 3.12.0运行Windows 10。
这里是CMakeLists.txt供参考：
cmake_minimum_required（版本3.8致命错误）
set（CMAKE_CUDA_COMPILER“ C：/thirdparty/CUDA/10.0/bin/nvcc.exe”） 项目（cmake_and_cuda语言CXX CUDA）
include（CTest）
add_library（粒子STATIC randomize.cpp randomize.h
粒子.cu粒子.h v3.cu v3.h）＃请求使用-std = c ++ 11构建粒子 ＃由于这是一个公共编译功能，因此任何链接到粒子的内容 ＃也将使用-std = c ++ 11 target_compile_features（particles PUBLIC cxx_std_11）进行构建
＃我们需要明确声明我们需要粒子中的所有CUDA文件 ＃库将使用-dc构建，因为成员函数可以由 ＃其他库和可执行文件set_target_properties（粒子 开启CUDA_SEPARABLE_COMPILATION ）
如果（BUILD_TESTING）
add_executable（particle_test test.cu）
set_target_properties（粒子测试属性 CUDA_SEPARABLE_COMPILATION ON）target_link_libraries（particle_test PRIVATE粒子）
add_test（NAME个粒子_10k COMMAND粒子_测试10000）
add_test（NAME particle_test 256k COMMAND particle_test 256000）如果（苹果） ＃我们需要将默认路径作为rpath添加到驱动程序（libcuda.dylib）， ＃，以便静态cuda运行时可以在运行时找到它。 set_property（TARGET particle_test PROPERTY BUILD_RPATH $ {CMAKE_CUDA_IMPLICIT_LINK_DIRECTORIES}）endif（）endif（）
答案 0 :(得分：0)
这很有可能。 CUDA安装（与nVIDIA驱动程序安装相反）只是磁盘上的一堆文件。如果您甚至愿意将它们全部放入一个公共目录中，则实际上是C:\Program Files\CUDA（或Windows上的默认值）还是C:\thirdparty\cuda都没关系。
您的“唯一”问题是您的相关环境变量和某些注册表项（不确定，因为我的Linux经验）。环境变量可以（或可以不包括）以下一些变量：CUDA_DIR，LD_LIBRARY_PATH，C_INCLUDE_PATH，LIBRARY_PATH，{{1} }。环境变量肯定地包括CPLUSINCLUDE_PATH。
注意：我只有将CUDA放在Linux上任意位置的经验。
答案 1 :(得分：0)
是的，我在Windows上这样做是因为构建机器没有Nvidia图形卡，因此无法运行CUDA安装程序或驱动程序安装。
我只是从工作PC复制了文件夹，并为以下项添加了环境变量：
CUDA工具包-CUDA_PATH（C：\ Program Files \ NVIDIA GPU Computing Toolkit \ CUDA \ v10.0）
CUDA示例-NVCUDASAMPLES_ROOT（C：\ ProgramData \ NVIDIA Corporation \ CUDA Samples \ v10.0）
（当然，这取决于您在代码项目中的需求，这就是我所需要的）
这对我来说适用于CUDA 9.2（MVS 2015）和10.0（MVS 2017）。