手把手教你cuda5.5与VS2010的编译环境搭建
来源:互联网 发布:java研发工程师待遇 编辑:程序博客网 时间:2024/06/04 18:28
目前版本的cuda是很方便的,它的一个安装里面包括了Toolkit`SDK`document`Nsight等等,而不用你自己去挨个安装,这样也避免了版本的不同步问题。
1 cuda5.5的下载地址,官方网站即可:
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 在里面选择你所对应的电脑版本即可。
2 VS2010这个没什么说的了,网上各种的免费资源,下载一个不需要钱的就行。
3 Cuda的安装:(win7版32bit)
安装cuda
3.1 cuda的安装文件
直接双击exe文件,弹出后,首先会监测一下你的运行环境,如果找不到Nividia对应的显卡设备,他会提示你是否要继续安装。这里面nvidia的显卡,最起码也是8800以上的,要不是无法编写CUDA的。千万不要电脑上面是intel或者AMD的显卡,却要编写cuda,除非你有钱买一个cuda-x86这个编译器。
3.2 弹出的对话框直接OK就行,这个是CUDA的一些安装文件,无所谓的:
3.3 他会监测你的电脑是否支持cuda的搭建,等待就行
3.4 系统检查
3.5 选择同意并继续
3.6 推荐先选择自定义安装
3.7 最主要的是cuda document\cuda Toolkit \cuda samples(SDK),Nsight\图形驱动程序,3D如果需要的话安装,不安装也无所谓。这里主要就是能看见都有什么,免得漏掉了,博主当初就因为选了精简安装,没安装上SDK。
3.7 安装的位置,推荐自己建三个好找的文件夹,不用他默认的路径,免得稍后配置环境变量麻烦。
博主的安装路径为:
3.8 下一步安装就行了。
至此,cuda的安装就搞定了。
4 接下来配置cuda的环境变量,默认安装好后,他会自动帮你设置好2个环境变量,但是最好还自己添加下其他的几个,方便日后配置vs使用
上面的两个环境变量是cuda默认配置的,接下来添加
CUDA_BIN_PATH %CUDA_PATH%\binCUDA_LIB_PATH %CUDA_PATH%\lib\Win32CUDA_SDK_BIN %CUDA_SDK_PATH%\bin\Win32CUDA_SDK_LIB %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\Win32CUDA_SDK_PATH C:\cuda\cudasdk\common
添加完就行了
5 接下来是cuda的安装成功与否的监测了,这个步骤我们用到两个东西,这两个东西,都是cuda为我们准备好的。
deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe
首先启动cmd DOS命令窗口(博主的cuda安装到c:\cuda文件夹下)
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
进入Release文件夹后,直接执行bandwithTest.exe
再执行deviceQuery.exe
得到以上信息,因为我的显卡比较古老9300属于第一代的cuda显卡了。Rsult=PASS及说明,都通过了。如果Rsult=Fail 那不好意思,重新安装吧(或者是您的显卡真心不给力)。
关于VS项目测试(推荐)
打开VS,新建项目
利用安装好的cuda向导,直接建立工程,里面会自动有一段kernel累加的代码
在main函数return之前加入getchar(),停止自动退出,以便观测效果
进入后,点击运行按钮,可能发生LINK错误(如果没有错误,跳过此段)
这时进入-》项目-》属性-》通用配置-》输入和输出-》嵌入清单 ---- 修改成否,原来可能为“是”
再次编译,成功运行后,会显示下面的结果
恭喜,cuda已经在您的机器上安装成功了。
如果是新手,推荐这样新建工程后,在里面修改代码成为自己的工程,配置属性不会出错。
如果想要自己手动配置也可以参考下面的例子。
手动配置VS项目(不推荐)
最后就是VS的配置了(这个是自己手动配置的,有时候容易出现问题,不是很推荐,建议用上面的方法建立项目进行测试)
5.1 启动VS2010
5.2 新建一个win32的控制台工程,空的。
5.3 右键源文件文件夹->新建项->选择cuda c/c++->新建一个以.cu结尾的文件
5.4 右键工程-》生成自定义-》选择cuda生成
5.5 右键test.cu-》属性-》选择cuda c/c++编译器
5.6 右键工程-》属性-》链接器-》常规-》附加库目录-》添加目录 $(CUDA_PATH_V5_5)\lib\$(Platform);
5.7 在链接器-》输入中添加 cudart.lib
5.8 在工具-》选项-》文本编辑器-》文件扩展名-》添加cu \cuh两个文件扩展名
至此,编译环境的相关搭建就完成了。
下面提供了一段test.cu的代码,供测试使用:
1 #include <stdio.h> 2 #include <stdlib.h> 3 #include <cuda_runtime.h> 4 5 #define DATA_SIZE 1024 6 #define checkCudaErrors(err) __checkCudaErrors (err, __FILE__, __LINE__) 7 #define getLastCudaError(msg) __getLastCudaError (msg, __FILE__, __LINE__) 8 9 int data[DATA_SIZE];10 11 ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////12 // These are CUDA Helper functions13 14 // This will output the proper CUDA error strings in the event that a CUDA host call returns an error15 16 17 inline void __checkCudaErrors(cudaError err, const char *file, const int line )18 {19 if(cudaSuccess != err)20 {21 fprintf(stderr, "%s(%i) : CUDA Runtime API error %d: %s.\n",file, line, (int)err, cudaGetErrorString( err ) );22 return ; 23 }24 }25 26 // This will output the proper error string when calling cudaGetLastError27 28 29 inline void __getLastCudaError(const char *errorMessage, const char *file, const int line )30 {31 cudaError_t err = cudaGetLastError();32 if (cudaSuccess != err)33 {34 fprintf(stderr, "%s(%i) : getLastCudaError() CUDA error : %s : (%d) %s.\n",35 file, line, errorMessage, (int)err, cudaGetErrorString( err ) );36 return ;37 }38 }39 40 // end of CUDA Helper Functions41 42 __global__ static void sumOfSquares(int *num, int * result){43 int sum=0;44 int i;45 for(i=0;i<DATA_SIZE;i++) {46 sum += num[i]*num[i];47 }48 *result = sum;49 }50 void GenerateNumbers(int *number, int size){51 for(int i = 0; i < size; i++) {52 number[i] = rand() % 10;53 printf("number[%d] is %d\n",i,number[i]);54 }}55 56 int main(){57 58 cudaSetDevice(0);59 cudaDeviceSynchronize();60 cudaThreadSynchronize();61 62 GenerateNumbers(data, DATA_SIZE);63 64 int * gpudata, * result;65 int sum;66 67 checkCudaErrors( cudaMalloc((void**) &gpudata, sizeof(int)*DATA_SIZE));68 checkCudaErrors(cudaMalloc((void**) &result, sizeof(int)));69 checkCudaErrors(cudaMemcpy(gpudata, data, sizeof(int)*DATA_SIZE,cudaMemcpyHostToDevice));70 71 sumOfSquares<<<1, 1, 0>>>(gpudata, result);72 73 checkCudaErrors(cudaMemcpy(&sum, result, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost));74 75 cudaFree(gpudata);76 cudaFree(result);77 78 printf("-----------sum: %d\n",sum);79 80 sum = 0;81 for(int i = 0; i < DATA_SIZE; i++) {82 sum += data[i] * data[i];83 }84 printf("sum (CPU): %d\n", sum);85 86 getchar();87 return 0;88 }
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