win10+VS2017+Cuda10.0环境配置详解

一、安装

1.1硬件支持

首先确定你的电脑显卡是支持Cuda安装的。
右键“我的电脑”，然后点击“设备管理器”。在显示适配器里可以查看显卡型号。
如果包含在官网列表 中，则可以点击对应的型号到下载界面下载Cuda安装包。

1.2 安装VS2017
官网下载VS2017，并安装。

1.3 安装Cuda
在安装过程中，会自动检测本机是否已经安装了配套的VS版本其中之一，如果VS版本和Cuda版本不匹配的话，安装无法进行。
（ 另外，如果电脑安装了360杀毒的话，安装过程中会不断有疑似病毒修改的提示，要全部允许操作，否则无法安装。）

以上步骤无报错通过之后，基本环境已经搭建完成。

二、测试环境是否成功

参考了很多，所以有好几种办法，我全部列出来。

2.1

运行cmd，
输入nvcc --version,即可查看版本号，如图：

set cuda，可以查看cuda设置的环境变量，如图

2.2
开始菜单->NVIDIA Corporation->CUDA Samples->6.5->Browse CUDA Samples,左键单击打开示例代码的位置，
找到下图所示文件，在VS中打开并编译（Build)。

这个过程大约需要四十分钟，编译成功后，你将在VS中方看到如图所示的提示。

（在编译过程中，我的VS报了如下找不到SDK错误：

解决办法为：
无需重装，在开始菜单中找到VS的安装软件点击打开，点击修改（modify），缺少哪个版本安装哪个windows SDK即可。）

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。
结果如下图，我们得到了本机的GPU硬件信息。注意：关注第二行计算能力，可以看到这台机器的计算能力是5.0。

2.3

打开vs2017，（我们可以观察到，在VS2017模板一栏下方出现了“NVIDIA/CUDA 10.0”。）创建一个空win32程序,即cuda_test项目。选择cuda_test，点击右键–>项目依赖项–>自定义生成，选择CUDA9.0。右键源文件文件夹->添加->新建项->选择CUDA C/C++File，取名cuda_main。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

6. 包含目录配置：
  1.右键点击项目属性–>属性–>配置属性–>VC++目录–>包含目录
  2.添加包含目录：$(CUDA_PATH)\include

7. 库目录配置
  1.VC++目录–>库目录
  2.添加库目录：$(CUDA_PATH)\lib\x64

8. 依赖项
  1.配置属性–>链接器–>输入–>附加依赖项
  2.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;
}

运行结果：

2.4

直接新建一个CUDA 10.0 Runtime 项目。如图（注意图中文件命名与本例无关，无需参考），

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;
}

运行结果：

本文主要参考：1. https://blog.csdn.net/u013165921/article/details/77891913
2. https://www.cnblogs.com/wayne793377164/p/8185404.html

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