windows下cuda的安装

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:\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

win10+VS2017+Cuda10.0环境配置