VS2022 CUDA环境配置的实现步骤

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• 安装准备
• 新建项目

安装准备

配置Cuda环境主要分为以下几个步骤

• 安装VS 这个应该不用太说，直接装最新版
• 安装CUDA 下载地址：Cuda Toolkit
• 安装cuDNN 下载地址：cuDNN archieve

这个安装顺序非常重要，一定是先装VS后装CUDA Toolkit，否则CUDA不可能未卜先知地在VS目录中创建项目模板。

为了确认Cuda的安装版本，可在命令行中输入nvidia-smi，其返回值如下，表头中的CUDA Version便是Cuda版本，我这里是12.1，所以选择CUDA Toolkit 12.1.0，cuDNN选择最新的v8.8.1 for CUDA 12.x

>nvidia-smi
Tue Apr 25 11:52:50 2023
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 531.14                 Driver Version: 531.14       CUDA Version: 12.1     |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name                      TCC/WDDM | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf            Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                      |               MIhttp://www.devze.comG M. |
|===================python======================+======================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce RTX 4060 L...  WDDM | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
| N/A   36C    P8                3W /  N/A|    250MiB /  8188MiB |      1%      Default |
|                                         |                      |                  N/A |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                            |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |
|        ID   ID                                                             Usage      |
|=======================================================================================|
|    0   N/A  N/A     10556    C+androidG   ...auncher\PowerToys.PowerLauncher.exe    N/A      |
|    0   N/A  N/A     10980    C+G   ...rPicker\PowerToys.ColorPickerUI.exe    N/A      |
+---------------------------------------------------------------------------------------+

Cuda toolkit安装的第一步是解压，可以编程客栈选择一个临时地址，直到NVIDIA安装程序的界面弹出后，才开始真正安装。在安装过程中，选择自定义可以自行选择安装路径，剩下没什么好说的，安装成功之后，在命令行中输入nvcc -V可返回版本呢信息。

>nvcc -V
nvjavascriptcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Feb__8_05:53:42_Coordinated_Universal_Time_2023
Cuda compilation tools, release 12.1, V12.1.66
Build cuda_12.1.r12.1/compiler.32415258_0

cuDNN在安装时需要注册，下载完成后将压缩包中的三个文件夹解压到Cuda安装目录中，然后就能用了。

新建项目

安装成功之后，打开VS2022，就可以看到CUDA12.1的项目模板，点进去之后就能创建CUDA程序了

CUDA，或者说GPU的编程逻辑是，先将内存中的数组写入到显存中，然后再执行操作。

其自带的模板程序非常简单，就是对两个数组进行并行求和，用到的是一个自定义函数

__global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b)
{
    int i = threadIdx.x;
    c[i] = a[i] + b[i];
}

但在具体调用时，用到了<<<>>>这个语法，表示GPU调用的线程块，示例程序在调用自定义函数addKernel时，用到了下面的代码，表示调用1个线程块，每个线程块中有5个线程。

//size=5
addKernel<<<1, size>>>(dev_c, dev_a, dev_b);

到此这篇关于VS2022 CUDA环境配置的实现步骤的文章就介绍到这了,更多相关VS2022 CUDA环境配置内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！