博客链接:https://blog.csdn.net/sinat_23619409/article/details/84202651
1. cuda的安装
到 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 去下载。在安装的时候一定要自定义安装，否则将会安装很多无用的东西。安装的选项，可以选择不更新驱动程序。
或者下载离线文件安装
安装，选择自定义安装。
安装后，和英伟达cuda相关的程序如下图所示。
注意，千万不要勾选 Nsight Visual Studio Edition 2019.2等类似的无用的东西。
2. 测试环境是否安装成功
运行cmd，输入nvcc --version 即可查看版本号；
set cuda，可以查看cuda设置的环境变量。
3. 运行官方自带的demo
在任务管理器中搜索，Browse CUDA Samples。 或者一般位于 C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samples
未编译前，Debug文件夹中只有三个文件，如图。
成功编译后这个位置（具体路径见上图）将生成很多文件，在其中找到deviceQueryDrv.exe的程序拖入到cmd中，回车运行。
4. 自己配置cuda项目
（1）打开vs2017，创建一个空win32程序,即cuda_test项目。
（2）选择cuda_test，点击右键–>项目依赖项–>自定义生成，选择CUDA10.1。
（3）右键源文件文件夹->添加->新建项->选择CUDA C/C++File，取名cuda_main。
（4）点击cuda_main.cu的属性,在配置属性–>常规–>项类型–>选择“CUDA C/C++”。
注意：以下步骤中的项目属性设置均针对x64。
（5）包含目录配置：
右键点击项目属性–>属性–>配置属性–>VC++目录–>包含目录
添加包含目录：$(CUDA_PATH)include
（6）库目录配置
VC++目录–>库目录
添加库目录：$(CUDA_PATH)libx64
（7）依赖项
配置属性–>链接器–>输入–>附加依赖项
添加库文件：cublas.lib;cuda.lib;cudadevrt.lib;cudart.lib;cudart_static.lib;OpenCL.lib
cuda_main.cu代码如下：
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#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 // ldc ); // 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;} |
5 使用VS下的模板创建
打开VS 2017，我们可以观察到，在VS2017模板一栏下方出现了“NVIDIA/CUDA 10.1”。
直接新建一个CUDA 10.1 Runtime 项目。
右键项目 → 属性 → 配置属性 → 链接器 → 常规 → 附加库目录，添加以下目录：
(CUDAPATHV100)lib(CUDAPATHV100)lib(Platform)
示例代码如下：
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#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("
"); printf("
Device%d:"%s"
", dev, deviceProp.name); cudaDriverGetVersion(&driver_version); printf("CUDA驱动版本: %d.%d
", driver_version / 1000, (driver_version % 1000) / 10); cudaRuntimeGetVersion(&runtime_version); printf("CUDA运行时版本: %d.%d
", runtime_version / 1000, (runtime_version % 1000) / 10); printf("设备计算能力: %d.%d
", deviceProp.major, deviceProp.minor); printf("Total amount of Global Memory: %u bytes
", deviceProp.totalGlobalMem); printf("Number of SMs: %d
", deviceProp.multiProcessorCount); printf("Total amount of Constant Memory: %u bytes
", deviceProp.totalConstMem); printf("Total amount of Shared Memory per block: %u bytes
", deviceProp.sharedMemPerBlock); printf("Total number of registers available per block: %d
", deviceProp.regsPerBlock); printf("Warp size: %d
", deviceProp.warpSize); printf("Maximum number of threads per SM: %d
", deviceProp.maxThreadsPerMultiProcessor); printf("Maximum number of threads per block: %d
", deviceProp.maxThreadsPerBlock); printf("Maximum size of each dimension of a block: %d x %d x %d
", deviceProp.maxThreadsDim[0], deviceProp.maxThreadsDim[1], deviceProp.maxThreadsDim[2]); printf("Maximum size of each dimension of a grid: %d x %d x %d
", deviceProp.maxGridSize[0], deviceProp.maxGridSize[1], deviceProp.maxGridSize[2]); printf("Maximum memory pitch: %u bytes
", deviceProp.memPitch); printf("Texture alignmemt: %u bytes
", deviceProp.texturePitchAlignment); printf("Clock rate: %.2f GHz
", deviceProp.clockRate * 1e-6f); printf("Memory Clock rate: %.0f MHz
", deviceProp.memoryClockRate * 1e-3f); printf("Memory Bus Width: %d-bit
", deviceProp.memoryBusWidth); } return 0;} |
参考文章