CUDA在Windows/Linux平臺的配置及編譯
前段時間，在TX2上裝了OpenCV3.4，TX2更新源失敗的問題，OpenCV內部很多函數都已經實現了GPU加速，但是我們手動寫的函數，想要通過GPU加速就需要手動調用CUDA進行加速。下面分別從Windows平臺和Linux平臺介紹CUDA的環境配置和編譯。
1 Windows下VS2013 + CUDA配置
1.1 確認CUDA安裝
命令行下輸入
nvcc
如果出現下面的打印，說明安裝完成
1.2 創建CUDA項目
然後打開vs2013，新建一個空項目
然後在項目中添加CUDA依賴，解決方案右擊：生成依賴項->生成自定義，添加CUDA
添加依賴項之後，可以新建一個.cu文件，然後右擊該文件：屬性->配置屬性->常規->項類型->CUDA C/C++。
CUDA在Windows/Linux平臺的配置及編譯
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