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cuda安装-01

發(fā)布時間：2024/1/18 编程问答 23 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 cuda安装-01 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

??CPU和GPU 當(dāng)代計算機的兩個核心，GPU計算與CPU計算的結(jié)合，使得原本的計算性能得到大幅度的提高，兩者功能的互補性使得CPU+GPU的異構(gòu)并行計算得到快速發(fā)展。為了支持使用CPU+GPU異構(gòu)架構(gòu)來執(zhí)行應(yīng)用程序，核廠設(shè)計了被稱為CUDA的一種通用并行計算平臺和編程模型。
??CUDA Toolkit官方下載傳送門！

操作系統(tǒng)版本：Win10
Visual Studio版本：Visual Studio 2019
CUDA版本：CUDA Toolkit 11.0 RC

1、CUDA的安裝

1.1、查看電腦顯卡支持的CUDA的版本:

NVIDIA 控制面板–> 幫助–> 系統(tǒng)信息–> 組件：

1.2、安裝成功后查看nvcc的安裝版本

1.3、配置環(huán)境變量

CUDA_PATH: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0 CUDA_PATH_V11_0: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0

??上述兩項是安裝完成Cuda后，已自動生成的環(huán)境變量的配置，我們需要自行添加的下述變量：

CUDA_BIN_PATH: %CUDA_PATH%\bin CUDA_LIB_PATH: %CUDA_PATH%\lib\x64 CUDA_SDK_PATH: C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.0 CUDA_SDK_BIN_PATH: %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64 CUDA_SDK_LIB_PATH: %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64

??并在系統(tǒng)變量Path中，添加一下四個信息：

%CUDA_BIN_PATH% %CUDA_LIB_PATH% %CUDA_SDK_BIN_PATH% %CUDA_SDK_LIB_PATH%

1.4、安裝驗證

??驗證安裝是否成功，在官方的guideline中關(guān)于deviceQuery sample program指明的路徑是：
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\bin\win64\Release
但是實際驗證中，該程序的路徑在：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\extras\demo_suite
??執(zhí)行deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe進行驗證。

兩次的運行結(jié)果都是PASS，則有關(guān)系統(tǒng)的環(huán)境配置就完成了。接下來運行安裝Cuda之后的測試用例，測試用例所在路徑根據(jù)你安裝Cuda的路徑，如：C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.0…

2、VS2019 配置CUDA工程(默認已安裝VS，安裝VS部分不再贅述)

??本部分將運行0_Simple\路徑下的測試用例simplePrintf，需先打開工程后，在VS中完善相關(guān)配置。

2.1、增加.cu文件拓展名

2.1.1、工具–>選項–>文本編輯器–>文件拓展名, 新增擴展名 .cu 并將編輯器設(shè)置為：Microsoft Visual C++。

2.1.2、工具–>選項–>項目和解決方案–>VC++項目設(shè)置，添加要包括的擴展名".cu"。

2.2、配置生成依賴項

2.2.1、配置生成自定義：右鍵打開的項目–>生成依賴項–>生成自定義–>勾選CUDA v11.0。

2.2.2、配置.cu文件的配置屬性：右鍵點擊.cu文件–>將該類型文件的屬性設(shè)置為 CUDA c/c++。

2.2.3、運行測試用例。VS會調(diào)用nvcc編譯器，編譯.cu代碼。

OK，基本環(huán)境我們搭建成功了，接下來就來試試如何使用GPU來say Hello World!吧。

3、GPU編程測試demo

??使用VS新建空項目即可，并按上述步驟2.2配置項目。

#include "stdio.h"

/*
修飾符__global__表明這個函數(shù)是將會從CPU中調(diào)用，在GPU中進行執(zhí)行。
并借此函數(shù)來啟動內(nèi)核函數(shù)。
*/
global void hello_world_from_gpu(void)
{
printf(“Hello World from GPU\n”);
return;
}

int main(void)
{
printf(“Hello World from CPU\n”);

hello_world_from_gpu <<<1, 5 >>> (); /* 三重尖括號里的參數(shù)表明的是相關(guān)的執(zhí)行配置，用來表明使用多少線程來執(zhí)行內(nèi)核函數(shù)，在本例子中有5個GPU線程被系統(tǒng)所調(diào)用。 */ cudaDeviceReset(); /* 執(zhí)行完成后調(diào)用cudaDeviceReset()函數(shù)釋放和清空與當(dāng)前進程運行相關(guān)的資源。 */ return 0;

}

測試結(jié)果：

參考書籍：
1、《CUDA C權(quán)威編程指南》
2、CUDA Installation Guide for Microsoft Windows
參考博文：
1、 Win10 系統(tǒng)在 Visual Studio 2019 環(huán)境下配置 CUDA 10.1 + TensorFlow-GPU 1.14.0
2、 vs2017 配置cuda 項目

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的cuda安装-01的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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