玩玩CUBLAS(1)——hello cublas

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* 度假中，在青岛这块曾经应该很熟悉的土地上，另一半在围着病人们转悠

* 所以自己在酒店里，也不想出去，听听歌，写写文章。

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cublas是NVIDIA的一个GPU的blas库，提供的计算函数都在GPU上执行。

本文是cublas库介绍的第一篇文章，我们从基本开始学起。本文主要学习如何配置使用cublas的环境，并写一个hello cublas的小程序。

1.1 平台配置

硬件要求：GPU支持CUDA，并且计算能力越高越好，至于如何知道GPU的计算能力，请移步这里，当然，计算能力不能代表你的显卡的性能，这一点应该注意。

软件要求：操作系统使用Windows 7，因为Linux上的配置比Windows简单点，所以我在这里选择用Windows写。需要Visual Studio，最好是9.0（VS2008）之后的版本。我使用VS10.0（VS2010），为例讲解。CUDA toolkit 5.0。

1.2 CUBLAS环境配置

第一步：创建一个新的win32控制台应用程序（win32 console application）空项目，如图1所示。这里我添加一个新的cublas01项目。

图1 创建空项目

第二步：添加新建源程序，如图2所示，这里源文件我起名为cubals00.c （啥名没啥可说的，我自己老想从0开始，写C写多了。。）

图2 添加新文件

第三步：添加包含库目录，就是包含cublas头文件的目录，这样是为了能让VS在编译的时候能找到相应的头文件，如图3所示。这里我使用宏变量，这样会增加程序的可移植性。

图3，添加include路径

第四步：添加库目录，这一步添加的目录里面包含了cubals的静态库，同样也使用宏变量，看图4。在链接器中添加cublas.lib的依赖。

图4 添加lib路径

图5 添加附加依赖项

第五步：写点代码测试下环境是否配置成功。

将下面的代码贴到cubals01.c文件中。

/*
* test for cublas
*/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include "cublas_v2.h"
int main(int argc, char **argv)
{
	cublasHandle_t cubhandle;
	int version;
	cublasCreate(&cubhandle);
	cublasGetVersion(cubhandle, &version);
	printf("hello cublas v %d\n", version);
	cublasDestroy(cubhandle);
	return 0;
}

生成项目，如果生成失败，请把你的问题给我留言。

执行，你可以两种方式测试：方式一，直接在VS中按下F5；方式二，在CMD下执行。他们的区别我不确定，但是这样是为了以防万一。

如果执行时说缺少某个DLL，你有两个方案可选，不管怎样你必须在你的计算机里找到这个dll，方案一，将此dll拷贝到你的可执行文件目录下，方案二，在把dll的目录添加到环境变量PATH中。

一切OK了。

第六步，看看我的执行结果。