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Win10+VS2017新CUDA項目配置教程

發布時間:2020-09-15 09:11:13 來源:腳本之家 閱讀:260 作者:生涯現役丶 欄目:編程語言

本文記錄了CUDA項目配置教程,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

一、新建項目

打開VS2017→ 新建項目→Win32控制臺應用程序 → “空項目”打鉤

二、調整配置管理器平臺類型

右鍵項目→ 屬性→ 配置管理器→ 全改為“x64”

Win10+VS2017新CUDA項目配置教程

三、配置生成屬性

右鍵項目 → 生成依賴項→ 生成自定義→ 勾選“CUDA 9.0XXX”

Win10+VS2017新CUDA項目配置教程

四、配置基本庫目錄

注意:后續步驟中出現的目錄地址需取決于你當前的CUDA版本及安裝路徑

右鍵項目→屬性→ 配置屬性→ VC++目錄→ 包含目錄,添加以下目錄:

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0\common\inc

……→ 庫目錄,添加以下目錄:

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0\common\lib\x64

Win10+VS2017新CUDA項目配置教程

五、配置CUDA靜態鏈接庫路徑

右鍵項目→ 屬性→ 配置屬性→ 鏈接器→ 常規→ 附加庫目錄,添加以下目錄:

$(CUDA_PATH_V9_0)\lib\$(Platform)

Win10+VS2017新CUDA項目配置教程

六、選用CUDA靜態鏈接庫

右鍵項目→ 屬性→ 配置屬性→ 鏈接器→ 輸入→ 附加依賴項,添加以下庫:

cublas.lib;cublas_device.lib;cuda.lib;cudadevrt.lib;cudart.lib;cudart_static.lib;cufft.lib;cufftw.lib;curand.lib;cusolver.lib;cusparse.lib;nppc.lib;nppial.lib;nppicc.lib;nppicom.lib;nppidei.lib;nppif.lib;nppig.lib;nppim.lib;nppist.lib;nppisu.lib;nppitc.lib;npps.lib;nvblas.lib;nvcuvid.lib;nvgraph.lib;nvml.lib;nvrtc.lib;OpenCL.lib;

以上為 “第三步” 中添加的庫目錄 “C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64” 中的庫!

Win10+VS2017新CUDA項目配置教程

注意:

kernel32.lib;user32.lib;gdi32.lib;winspool.lib;comdlg32.lib;advapi32.lib;shell32.lib;ole32.lib;oleaut32.lib;uuid.lib;odbc32.lib;odbccp32.lib;%(AdditionalDependencies)
這些庫為原有!

七、配置源碼文件風格

右鍵源文件→ 添加→ 新建項→ 選擇 “CUDA C/C++ File”

右鍵 “xxx.cu" 源文件→ 屬性→ 配置屬性→ 常規→ 項類型→ 設置為“CUDA C/C++”

Win10+VS2017新CUDA項目配置教程

八、測試程序

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <stdio.h>

int main() {
  int deviceCount;
  cudaGetDeviceCount(&deviceCount);

  int dev;
  for (dev = 0; dev < deviceCount; dev++)
  {
    int driver_version(0), runtime_version(0);
    cudaDeviceProp deviceProp;
    cudaGetDeviceProperties(&deviceProp, dev);
    if (dev == 0)
      if (deviceProp.minor = 9999 && deviceProp.major == 9999)
        printf("\n");
    printf("\nDevice%d:\"%s\"\n", dev, deviceProp.name);
    cudaDriverGetVersion(&driver_version);
    printf("CUDA驅動版本:                  %d.%d\n", driver_version / 1000, (driver_version % 1000) / 10);
    cudaRuntimeGetVersion(&runtime_version);
    printf("CUDA運行時版本:                 %d.%d\n", runtime_version / 1000, (runtime_version % 1000) / 10);
    printf("設備計算能力:                  %d.%d\n", deviceProp.major, deviceProp.minor);
    printf("Total amount of Global Memory:         %u bytes\n", deviceProp.totalGlobalMem);
    printf("Number of SMs:                 %d\n", deviceProp.multiProcessorCount);
    printf("Total amount of Constant Memory:        %u bytes\n", deviceProp.totalConstMem);
    printf("Total amount of Shared Memory per block:    %u bytes\n", deviceProp.sharedMemPerBlock);
    printf("Total number of registers available per block: %d\n", deviceProp.regsPerBlock);
    printf("Warp size:                   %d\n", deviceProp.warpSize);
    printf("Maximum number of threads per SM:        %d\n", deviceProp.maxThreadsPerMultiProcessor);
    printf("Maximum number of threads per block:      %d\n", deviceProp.maxThreadsPerBlock);
    printf("Maximum size of each dimension of a block:   %d x %d x %d\n", deviceProp.maxThreadsDim[0],
      deviceProp.maxThreadsDim[1],
      deviceProp.maxThreadsDim[2]);
    printf("Maximum size of each dimension of a grid:    %d x %d x %d\n", deviceProp.maxGridSize[0], deviceProp.maxGridSize[1], deviceProp.maxGridSize[2]);
    printf("Maximum memory pitch:              %u bytes\n", deviceProp.memPitch);
    printf("Texture alignmemt:               %u bytes\n", deviceProp.texturePitchAlignment);
    printf("Clock rate:                   %.2f GHz\n", deviceProp.clockRate * 1e-6f);
    printf("Memory Clock rate:               %.0f MHz\n", deviceProp.memoryClockRate * 1e-3f);
    printf("Memory Bus Width:                %d-bit\n", deviceProp.memoryBusWidth);
  }

  return 0;
}

輸出結果:

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以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持億速云。

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