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Win10+VS2017新CUDA项目配置教程

转载作者：qq735679552 更新时间：2022-09-28 22:32:09

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本文记录了CUDA项目配置教程，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下。

1、新建项目。

打开VS2017→ 新建项目→Win32控制台应用程序 → “空项目”打钩。

2、调整配置管理器平台类型。

右键项目→ 属性→ 配置管理器→ 全改为“x64” 。

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3、配置生成属性。

右键项目 → 生成依赖项→ 生成自定义→ 勾选“CUDA 9.0XXX” 。

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4、配置基本库目录。

注意：后续步骤中出现的目录地址需取决于你当前的CUDA版本及安装路径。

右键项目→属性→ 配置属性→ VC++目录→ 包含目录，添加以下目录:

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include 。

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0\common\inc 。

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64 。

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0\common\lib\x64 。

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5、配置CUDA静态链接库路径。

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_V9_0)\lib\$(Platform) 。

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6、选用CUDA静态链接库。

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:

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;nppial.lib;nppicc.lib;nppicom.lib;nppidei.lib;nppif.lib;nppig.lib;nppim.lib;nppist.lib;nppisu.lib;nppitc.lib;npps.lib;nvblas.lib;nvcuvid.lib;nvgraph.lib;nvml.lib;nvrtc.lib;OpenCL.lib,

以上为 “第三步” 中添加的库目录 “C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64” 中的库！。

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注意:

kernel32.lib;user32.lib;gdi32.lib;winspool.lib;comdlg32.lib;advapi32.lib;shell32.lib;ole32.lib;oleaut32.lib;uuid.lib;odbc32.lib;odbccp32.lib;%(AdditionalDependencies) 这些库为原有！。

7、配置源码文件风格。

右键源文件→ 添加→ 新建项→ 选择 “CUDA C/C++ File” 。

右键 “xxx.cu" 源文件→ 属性→ 配置属性→ 常规→ 项类型→ 设置为“CUDA C/C++” 。

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8、测试程序。

 
    ? 
   
         #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; 
        
         }

输出结果:

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以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.

原文链接：https://www.cnblogs.com/wayne793377164/p/8185404.html 。

最后此篇关于Win10+VS2017新CUDA项目配置教程的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Win10+VS2017新CUDA项目配置教程的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！。

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