【CUDA】CUDA9.0+VS2017+win10详细配置

时间  2020-08-08 标签 CUDA cuda9.0+vs2017+win10 cuda win 详细 配置

  CUDA9.0是目前最新的Cuda版本，VS2017也是目前最新的Visual Studio版本，当前（2017/09）网上不多有CUDA9.0+VS2017的配置。ios

  为何非要用CUDA9.0呢？由于CUDA8.0是与VS2017不兼容的，就是说若是想用CUDA8.0，必须使用VS2015如下的VS版本。好消息是CUDA9.0开始兼容VS2017，之后CUDA9.0+VS2017将会成为一种趋势。web

  在参考之前的成功配置案例后，博主决定写写最新的配置教程，以供你们参考。编程

CUDA9.0安装：

  CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU可以解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员如今可使用C语言来为CUDA™架构编写程序，C语言是应用最普遍的一种高级编程语言。所编写出的程序因而就能够在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。数组

  首先是CUDA9.0RC的下载：https://developer.nvidia.com/cuda-release-candidate-download，因为仍是测试版，因此须要NVIDIA开发人员计划的成员资格。需登陆以获取访问权限并完成此免费加入程序的简短申请(网盘或者贴吧是很好的资源…）。架构

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  下载后咱们将会获得这个exe文件：
编程语言

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  下面是安装过程（按照默认安装）：
svg

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  在安装CUDA9.0以前，本人已是安装好了VS2017,因此系统检查时显示无误，绿灯经过。
函数

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  接下来就是赞成继续下一步，等待CUDA安装的结束。性能

  PS:若是要卸载旧版本的CUDA，可在控制面板中选择“程序和功能”，选择应用程序后右键卸载。至于注册表问题是否须要变更，博主卸载CUDA8.0后安装CUDA9.0并未发现问题。若是你们在安装过程当中遇到问题，可百度或谷歌如何操做。测试

设置环境变量：

  安装结束后，咱们在计算机上点右键，打开属性->高级系统设置->环境变量，能够看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V9_0两个环境变量。

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  咱们还须要在环境变量中添加以下几个变量：

CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0 
CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64 
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin 
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64 
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64

  设置完成以后，咱们能够打开cmd来查看。

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  下一步是监测cuda安装成功与否:

  在cuda安装文件夹中有deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe两个程序。首先启动cmd DOS命令窗口，默认进来的是c:\users\Admistrator>路径，输入 cd .. 两次，来到c:目录下输入dir 找到安装的cuda文件夹。

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  分别输入deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe，运行结果如图所示。Rsult=PASS则说明经过，反之，Rsult=Fail 则须要从新安装。

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  若是以上都没问题，则说明CUDA9.0安装成功。下一步是在VS2017平台上配置CUDA9.0。

VS2017配置：

  1.打开vs2017，咱们能够观察到，在VS2017模板一栏下方出现了“NVIDIA/CUDA 9.0”。建立一个空win32程序,即cuda_test项目。

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  2.右键源文件文件夹->添加->新建项->选择CUDA C/C++File，取名cuda_main。

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  3.选择cuda_test，点击右键–>项目依赖项–>自定义生成，选择CUDA9.0。

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  4.点击cuda_main.cu的属性,在配置属性–>常规–>项类型–>选择“CUDA C/C++”。

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项目配置：

1.x64

 1.1 包含目录配置
  1.右键点击项目属性–>属性–>配置属性–>VC++目录–>包含目录
  2.添加包含目录：
   $(CUDA_PATH)\include

 1.2 库目录配置
  1.VC++目录–>库目录
  2.添加库目录：
   $(CUDA_PATH)\lib\x64

 1.3 依赖项
   配置属性–>连接器–>输入–>附加依赖项
   添加库文件：
    cublas.lib
    cuda.lib
    cudadevrt.lib
    cudart.lib
    cudart_static.lib
    nvcuvid.lib
    OpenCL.lib

  注意：添加nvcuvenc.lib库文件，编译时，报找不到该文件的错误。去掉后，程序也能运行

2.x86(win32)

 2.1 包含目录配置

  右键点击项目属性–>属性–>配置属性–>VC++目录–>包含目录
  添加包含目录：
   $(CUDA_PATH)\include

 2.2 库目录配置
  1.VC++目录–>库目录
  2.添加库目录：
   $(CUDA_PATH)\lib\Win32

 2.3 依赖项
   配置属性–>链接器–>输入–>附加依赖项
   添加库文件：
    cuda.lib
    cudadevrt.lib
    cudart.lib
    cudart_static.lib
    nvcuvid.lib
    OpenCL.lib

  备注： win32和x64位的lib库有差异，配置时需注意，除了上述添加的lib文件外，x64还有其余的lib库文件，如cublas.lib,如运行1.6的样例时，要添加这个库，否则会编译失败。

测试

// CUDA runtime 库 + CUBLAS 库 
#include "cuda_runtime.h" 
#include "cublas_v2.h" 

#include <time.h> 
#include <iostream> 

using namespace std;  

// 定义测试矩阵的维度 
int const M = 5;  
int const N = 10;  

int main()   
{     
    // 定义状态变量 
    cublasStatus_t status;  

    // 在 内存 中为将要计算的矩阵开辟空间 
    float *h_A = (float*)malloc (N*M*sizeof(float));  
    float *h_B = (float*)malloc (N*M*sizeof(float));  

    // 在 内存 中为将要存放运算结果的矩阵开辟空间 
    float *h_C = (float*)malloc (M*M*sizeof(float));  

    // 为待运算矩阵的元素赋予 0-10 范围内的随机数 
    for (int i=0; i<N*M; i++) {  
        h_A[i] = (float)(rand()%10+1);  
        h_B[i] = (float)(rand()%10+1);  

    }  

    // 打印待测试的矩阵 
    cout << "矩阵 A :" << endl;  
    for (int i=0; i<N*M; i++){  
        cout << h_A[i] << " ";  
        if ((i+1)%N == 0) cout << endl;  
    }  
    cout << endl;  
    cout << "矩阵 B :" << endl;  
    for (int i=0; i<N*M; i++){  
        cout << h_B[i] << " ";  
        if ((i+1)%M == 0) cout << endl;  
    }  
    cout << endl;  

    /* ** GPU 计算矩阵相乘 */  

    // 建立并初始化 CUBLAS 库对象 
    cublasHandle_t handle;  
    status = cublasCreate(&handle);  

    if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS)  
    {  
        if (status == CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED) {  
            cout << "CUBLAS 对象实例化出错" << endl;  
        }  
        getchar ();  
        return EXIT_FAILURE;  
    }  

    float *d_A, *d_B, *d_C;  
    // 在 显存 中为将要计算的矩阵开辟空间 
    cudaMalloc (  
        (void**)&d_A,    // 指向开辟的空间的指针 
        N*M * sizeof(float)    //　须要开辟空间的字节数 
    );  
    cudaMalloc (  
        (void**)&d_B,      
        N*M * sizeof(float)      
    );  

    // 在 显存 中为将要存放运算结果的矩阵开辟空间 
    cudaMalloc (  
        (void**)&d_C,  
        M*M * sizeof(float)      
    );  

    // 将矩阵数据传递进 显存 中已经开辟好了的空间 
    cublasSetVector (  
        N*M,    // 要存入显存的元素个数 
        sizeof(float),    // 每一个元素大小 
        h_A,    // 主机端起始地址 
        1,    // 连续元素之间的存储间隔 
        d_A,    // GPU 端起始地址 
        1    // 连续元素之间的存储间隔 
    );  
    cublasSetVector (  
        N*M,   
        sizeof(float),   
        h_B,   
        1,   
        d_B,   
        1  
    );  

    // 同步函数 
    cudaThreadSynchronize();  

    // 传递进矩阵相乘函数中的参数，具体含义请参考函数手册。 
    float a=1; float b=0;  
    // 矩阵相乘。该函数必然将数组解析成列优先数组 
    cublasSgemm (  
        handle,    // blas 库对象 
        CUBLAS_OP_T,    // 矩阵 A 属性参数 
        CUBLAS_OP_T,    // 矩阵 B 属性参数 
        M,    // A, C 的行数 
        M,    // B, C 的列数 
        N,    // A 的列数和 B 的行数 
        &a,    // 运算式的 α 值 
        d_A,    // A 在显存中的地址 
        N,    // lda 
        d_B,    // B 在显存中的地址 
        M,    // ldb 
        &b,    // 运算式的 β 值 
        d_C,    // C 在显存中的地址(结果矩阵) 
        M    // ldc 
    );  

    // 同步函数 
    cudaThreadSynchronize();  

    // 从 显存 中取出运算结果至 内存中去 
    cublasGetVector (  
        M*M,    // 要取出元素的个数 
        sizeof(float),    // 每一个元素大小 
        d_C,    // GPU 端起始地址 
        1,    // 连续元素之间的存储间隔 
        h_C,    // 主机端起始地址 
        1    // 连续元素之间的存储间隔 
    );  

    // 打印运算结果 
    cout << "计算结果的转置 ( (A*B)的转置 )：" << endl;  

    for (int i=0;i<M*M; i++){  
            cout << h_C[i] << " ";  
            if ((i+1)%M == 0) cout << endl;  
    }  

    // 清理掉使用过的内存 
    free (h_A);  
    free (h_B);  
    free (h_C);  
    cudaFree (d_A);  
    cudaFree (d_B);  
    cudaFree (d_C);  

    // 释放 CUBLAS 库对象 
    cublasDestroy (handle);  

    getchar();  

    return 0;  
}

  运行结果如图所示，说明配置已经完成且能正常运行程序。

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