VS2013+CUDA7.5配置

随笔 2015-12-30

  想要研究GPU编程,很多人都在配置上卡住了,所以我把我的配置过程分享出来,希望能给大家提供参考。

电脑配置:     系统:WIN10 64位     开发平台:VS 2013     显卡:英伟达 GeForce GT 740M     CUDA版本:7.5

1.安装最新版CUDA    CUDA官方下载地址    默认安装在C盘

2.配置环境变量        CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5 CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64  CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin   CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\x64   CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64     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%;

备注:ProgramData为隐藏目录,要设置为显示

3.打开VS2013并建立一个空的win32控制台项目

   a.右键源文件 -> 添加 -> 新建项  选择CUDA C++/C文件

   b.右键工程 -> 生成自定义,选择CUDA 7.5

 c.右键项目 -> 属性 -> 配置属性 -> VC++目录,添加以下两个包含目录:  C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\include     C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5\common\inc     再添加以下两个库目录:   C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\lib\x64  C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5\common\lib\x64

   d.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:   $(CUDA_PATH_V7_5)\lib\$(Platform)

   e.右键项目 -> 属性 -> 配置属性 ->链接器 -> 输入 -> 附加依赖项,添加以下库:   其实就是  C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\lib\x64 目录下的库 cublas.lib      cublas_device.lib      cuda.lib      cudadevrt.lib      cudart.lib      cudart_static.lib      cufft.lib      cufftw.lib      curand.lib    cusolver.lib    cusparse.lib      nppc.lib    nppi.lib    npps.lib      nvblas.lib    nvcuvid.lib      nvrtc.lib      OpenCL.lib

   f.右键项目 -> 属性->项类型  选CUDA C/C++

   g.打开配置管理器    1.png            平台改为x64     4.测试       

// 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    // 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;
}

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