windows下cuda的安装
1. cuda的安装
到 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads (旧：URL )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:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA 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)\lib\x64
（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：
#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：
$(CUDA_PATH_V10_0)\lib$(Platform)
示例代码如下：
#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("\n");
printf("\nDevice%d:\"%s\"\n", dev, deviceProp.name);
cudaDriverGetVersion(&driver_version);
printf("CUDA驱动版本: %d.%d\n", driver_version / 1000, (driver_version % 1000) / 10);
cudaRuntimeGetVersion(&runtime_version);
printf("CUDA运行时版本: %d.%d\n", runtime_version / 1000, (runtime_version % 1000) / 10);
printf("设备计算能力: %d.%d\n", deviceProp.major, deviceProp.minor);
printf("Total amount of Global Memory: %u bytes\n", deviceProp.totalGlobalMem);
printf("Number of SMs: %d\n", deviceProp.multiProcessorCount);
printf("Total amount of Constant Memory: %u bytes\n", deviceProp.totalConstMem);
printf("Total amount of Shared Memory per block: %u bytes\n", deviceProp.sharedMemPerBlock);
printf("Total number of registers available per block: %d\n", deviceProp.regsPerBlock);
printf("Warp size: %d\n", deviceProp.warpSize);
printf("Maximum number of threads per SM: %d\n", deviceProp.maxThreadsPerMultiProcessor);
printf("Maximum number of threads per block: %d\n", deviceProp.maxThreadsPerBlock);
printf("Maximum size of each dimension of a block: %d x %d x %d\n", deviceProp.maxThreadsDim[0],
deviceProp.maxThreadsDim[1],
deviceProp.maxThreadsDim[2]);
printf("Maximum size of each dimension of a grid: %d x %d x %d\n", deviceProp.maxGridSize[0], deviceProp.maxGridSize[1], deviceProp.maxGridSize[2]);
printf("Maximum memory pitch: %u bytes\n", deviceProp.memPitch);
printf("Texture alignmemt: %u bytes\n", deviceProp.texturePitchAlignment);
printf("Clock rate: %.2f GHz\n", deviceProp.clockRate * 1e-6f);
printf("Memory Clock rate: %.0f MHz\n", deviceProp.memoryClockRate * 1e-3f);
printf("Memory Bus Width: %d-bit\n", deviceProp.memoryBusWidth);
}
return 0;
}
参考文章
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没有整理与归纳的知识，一文不值！高度概括与梳理的知识，才是自己真正的知识与技能。 永远不要让自己的自由、好奇、充满创造力的想法被现实的框架所束缚，让创造力自由成长吧！ 多花时间，关心他（她）人，正如别人所关心你的。理想的腾飞与实现，没有别人的支持与帮助，是万万不能的。
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