Windows 10 + Cuda 8.0 + vs 2013 环境搭建

小白一个，从开始从老师那里听说了GPU编程这一回事，回去就自己尝试配置编程环境。虽然在博客上看了大佬们的教程，对我这个菜鸟来说很困难，感觉不是很详细。

按照其中一个的教程配置了不下10次，我同学的是配置好了，但是我的怎么都运行不了。

但在我的坚持下，环境总算是搭建成功了，我这篇博客主要参考了 https://blog.csdn.net/kyocen/article/details/51424161 和 https://blog.csdn.net/qq_31932151/article/details/76430184 两篇博客，感谢大佬们的帮助！！！

我就用我亲身体验，写下这篇博客，以供初学者参考，希望大家能指出其中不足之处，谢谢！

我的电脑配置是Windows 10 家庭版64位

一、准备工作

1.下载Cuda

1.查看你的显卡是否支持Cuda

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 如果能在这个页面中能找到你的GPU，便支持Cuda

2.查看GPU支持最高版本Cuda

打开  NVIDIA控制面板——帮助——系统信息——组件

我得显卡是NVIDIA GeForce GTX 950M，最高可以支持到 Cuda 8.0.44

3.下载Cuda

去官网下载对应的版本的Cuda

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

选择好正确的平台下载

2.下载vs2013

可以去官网：https://visualstudio.microsoft.com/vs/older-downloads/ 登陆微软账号后下载，或者去msdn：https://msdn.itellyou.cn/ 下载 vs2013

二、安装

1.安装vs2013

按照步骤安装就行

2.安装Cuda

自定义安装

全选

然后等待一段时间，时间比较长

三、配置

1.配置系统环境变量

右键此电脑——属性——高级系统设置——环境变量——系统变量——新建

变量名	变量值
CUDA_BIN_PATH	%CUDA_PATH%in
CUDA_LIB_PATH	%CUDA_PATH%libx64
CUDA_PATH	C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv8.0
CUDA_PATH_V8_0	C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv8.0
CUDA_SDK_BIN_PATH	%CUDA_SDK_PATH%inwin64
CUDA_SDK_LIB_PATH	%CUDA_SDK_PATH%commonlibx64
CUDA_SDK_PATH	C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv8.0

添加系统变量，将以上变量名和变量值分别添加到系统变量里面

找到Path系统变量

编辑——新建

分别把

%CUDA_LIB_PATH%

%CUDA_BIN_PATH%

%CUDA_SDK_BIN_PATH%

%CUDA_SDK_LIB_PATH%

添加进去

添加完毕后，切记重启电脑使系统环境变量生效！！

2.配置vs2013

1.创建一个Visual C++ 空项目

2.添加源文件右键源文件——添加——新建项

 

把 .cpp后缀改为.cu，取名为test

3.右键工程——生成依赖项——生成自定义

 4.选择Cuda 8.0

5.右键源文件：test.cu——>属性，打开属性对话框，在常规属性页下， 将项类型改为：CUDA C/C++

6.右键工程——>属性——>配置属性——>链接器——>输入——>附加依赖项。

cublas.lib
cuda.lib
cudadevrt.lib
cudart.lib
cudart_static.lib
nvcuvid.lib
OpenCL.lib

7.然后点击“常规”——>附加库目录

我的库目录为：C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv8.0lib  ，图如下

8.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

 9..cu文件中C/C++关键字高亮

让CUDA的关键字，如__device__、dim3之类的文字高亮，头文件中引入device_launch_parameters.h文件

10.简单测试

#include <iostream>  
 
#include "cuda_runtime.h"  
#include "device_launch_parameters.h"  
 
using namespace std;
 
 
__global__ void add(int a, int b, int *c)
{
    *c = a + b;
}
 
 
int main(){
    int c;
    int *dev_c;
    cudaMalloc((void**)&dev_c, sizeof(int));
 
 
 
    add << <1, 1 >> >(2, 7, dev_c);
 
    cudaMemcpy(&c, dev_c, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
    cout << "2+7=" << c << endl;
    cudaFree(dev_c);
 
    system("pause");
    return 0;
}

运行结果：