VS2015 配置cuda8.0

总结如下：

1  官网下载和系统匹配的cuda 软件  https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

2  直接使用默认选项安装 

3 设置环境变量： 
安装完毕后，在计算机上点右键，打开属性->高级系统设置->环境变量，可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V8_0两个环境变量，接下来，还要在系统中添加以下几个环境变量： 
　　CUDA_SDK_PATH = C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv8.0 
　　CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%libx64 
　　CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%in 
　　CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%inwin64 
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%commonlibx64 
因为安装路径是默认的，所以添加的路径分别是下面这样的： 
CUDA_PATH 
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv8.0 
CUDA_PATH_V8_0 
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv8.0 
CUDA_SDK_PATH 
C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv8.0 
CUDA_LIB_PATH 
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv8.0libx64 
CUDA_BIN_PATH 
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv8.0in 
CUDA_SDK_BIN_PATH 
C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv8.0inwin64 
CUDA_SDK_LIB_PATH 
C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv8.0commonlibx64 
然后，在系统变量 PATH 的末尾添加： 
　;%CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%; 
；C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv8.0libx64；C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv8.0in；C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv8.0commonlibx64；C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv8.0inwin64； 
重新启动计算机

4 VS 配置：

• 1.打开vs2013并创建一个空win32程序,创建一个cuda_samples的解决方案和cuda_test1项目： 
  
• 2.右键源文件–>添加–>新建项，如下图所示：

• 3.选择NIVIDIA CUDA7.5中 CUDA C/C++file，并在名称那填上cuda_main

• 4.选择cuda_test1，点击右键–>项目依赖项–>自定义生成

• 5.选择CUDA7.5

• 6.点击cuda_main.cu的属性

• 1. 在配置属性–>常规–>项类型–>选择“CUDA C/C++”

5 项目配置 

5.1 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

5.2 库目录配置

• 1.VC++目录–>库目录
• 2.添加库目录： 
  $(CUDA_PATH)libx64

5.3 依赖项

• 1. 配置属性–>连接器–>输入–>附加依赖项
• 1. 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

6 测试程序

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// 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     */ // 创建并初始化 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) //　需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 //     ); // 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; }

7 运行结果：

运行结果如下图所示：

8 注意事项：

注意选择VS编译选项为X64