cuda安装-01
??CPU和GPU 當代計算機的兩個核心,GPU計算與CPU計算的結合,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的異構并行計算得到快速發展。為了支持使用CPU+GPU異構架構來執行應用程序,核廠設計了被稱為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–> 系統信息–> 組件:
1.2、安裝成功后查看nvcc的安裝版本
1.3、配置環境變量
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
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- 3
- 4
1.4、安裝驗證
??驗證安裝是否成功,在官方的guideline中關于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
??執行deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe進行驗證。
兩次的運行結果都是PASS,則有關系統的環境配置就完成了。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 并將編輯器設置為:Microsoft Visual C++。
2.1.2、工具–>選項–>項目和解決方案–>VC++項目設置,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置為 CUDA c/c++。
2.2.3、運行測試用例。VS會調用nvcc編譯器,編譯.cu代碼。
OK,基本環境我們搭建成功了,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__表明這個函數是將會從CPU中調用,在GPU中進行執行。
并借此函數來啟動內核函數。
*/
global void hello_world_from_gpu(void)
{
printf(“Hello World from GPU\n”);
return;
}
int main(void)
{
printf(“Hello World from CPU\n”);
}
測試結果:
參考書籍:
1、《CUDA C權威編程指南》
2、CUDA Installation Guide for Microsoft Windows
參考博文:
1、 Win10 系統在 Visual Studio 2019 環境下配置 CUDA 10.1 + TensorFlow-GPU 1.14.0
2、 vs2017 配置cuda 項目
總結
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