CUDA8.0+VS2013的安装和配置

Posted 2020-08-25 辰空

　　首先声明，本文借鉴自：http://blog.csdn.net/u011314529/article/details/51505029

所以，可参考链接的博文。但原文有个瑕疵就是，cublas.lib错写成了cudlas.lib。

　　其次，我还是记下我的CUDA8.0的安装和测试过程，是为备忘。

　　步骤如下：

    1.下载安装CUDA：

       1.1  下载。请到 cuda官网，选择合适的版本。如果版本不合适，安装的时候会提示的，但还是下载最新的比较好；

       1.2  安装。双击cuda_7.5.18_win10.exe,一步步来就好。

 

    2.VS2013配置和测试

       2.1 重启计算机。关于是否添加环境变量，笔者安装的时候系统已自动添加好对应的环境变量，如果没有，请查看上文链接的博文；

       2.2 配置VS。也请参考上述博文，不再赘述。

 

    3.测试

    上两个测试文件。

    3.1

 1 #include< stdio.h> 
 2     #include "cuda_runtime.h" 
 3     #include "device_launch_parameters.h" 
 4     bool InitCUDA() 
 5     { 
 6         int count; 
 7         cudaGetDeviceCount(&count); 
 8         if(count == 0) 
 9         { 
10             fprintf(stderr, "There is no device.\n"); 
11             return false; 
12         } 
13         int i; 
14         for(i = 0; i < count; i++) 
15         { 
16             cudaDeviceProp prop; 
17             if(cudaGetDeviceProperties(&prop, i) == cudaSuccess) 
18             { 
19                 if(prop.major >= 1) 
20                 { 
21                     break; 
22                 } 
23             } 
24         } 
25         if(i == count) 
26         { 
27             fprintf(stderr, "There is no device supporting CUDA 1.x.\n"); 
28             return false; 
29         } 
30         cudaSetDevice(i); 
31         return true; 
32     } 
33      
34     int main() 
35     { 
36         if(!InitCUDA()) 
37         { 
38             return 0; 
39         } 
40         printf("HelloWorld, CUDA has been initialized.\n"); 
41         return 0; 
42     } 

 

 

      3.2

  1 // CUDA runtime 库 + CUBLAS 库 
  2 #include "cuda_runtime.h"
  3 #include "cublas_v2.h"
  4 
  5 #include <time.h>
  6 #include <iostream>
  7 
  8 using namespace std;
  9 
 10 // 定义测试矩阵的维度
 11 int const M = 5;
 12 int const N = 10;
 13 
 14 int main() 
 15 {   
 16     // 定义状态变量
 17     cublasStatus_t status;
 18 
 19     // 在 内存 中为将要计算的矩阵开辟空间
 20     float *h_A = (float*)malloc (N*M*sizeof(float));
 21     float *h_B = (float*)malloc (N*M*sizeof(float));
 22     
 23     // 在 内存 中为将要存放运算结果的矩阵开辟空间
 24     float *h_C = (float*)malloc (M*M*sizeof(float));
 25 
 26     // 为待运算矩阵的元素赋予 0-10 范围内的随机数
 27     for (int i=0; i<N*M; i++) {
 28         h_A[i] = (float)(rand()%10+1);
 29         h_B[i] = (float)(rand()%10+1);
 30     
 31     }
 32     
 33     // 打印待测试的矩阵
 34     cout << "矩阵 A :" << endl;
 35     for (int i=0; i<N*M; i++){
 36         cout << h_A[i] << " ";
 37         if ((i+1)%N == 0) cout << endl;
 38     }
 39     cout << endl;
 40     cout << "矩阵 B :" << endl;
 41     for (int i=0; i<N*M; i++){
 42         cout << h_B[i] << " ";
 43         if ((i+1)%M == 0) cout << endl;
 44     }
 45     cout << endl;
 46     
 47     /*
 48     ** GPU 计算矩阵相乘
 49     */
 50 
 51     // 创建并初始化 CUBLAS 库对象
 52     cublasHandle_t handle;
 53     status = cublasCreate(&handle);
 54     
 55     if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS)
 56     {
 57         if (status == CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED) {
 58             cout << "CUBLAS 对象实例化出错" << endl;
 59         }
 60         getchar ();
 61         return EXIT_FAILURE;
 62     }
 63 
 64     float *d_A, *d_B, *d_C;
 65     // 在 显存 中为将要计算的矩阵开辟空间
 66     cudaMalloc (
 67         (void**)&d_A,    // 指向开辟的空间的指针
 68         N*M * sizeof(float)    //　需要开辟空间的字节数
 69     );
 70     cudaMalloc (
 71         (void**)&d_B,    
 72         N*M * sizeof(float)    
 73     );
 74 
 75     // 在 显存 中为将要存放运算结果的矩阵开辟空间
 76     cudaMalloc (
 77         (void**)&d_C,
 78         M*M * sizeof(float)    
 79     );
 80 
 81     // 将矩阵数据传递进 显存 中已经开辟好了的空间
 82     cublasSetVector (
 83         N*M,    // 要存入显存的元素个数
 84         sizeof(float),    // 每个元素大小
 85         h_A,    // 主机端起始地址
 86         1,    // 连续元素之间的存储间隔
 87         d_A,    // GPU 端起始地址
 88         1    // 连续元素之间的存储间隔
 89     );
 90     cublasSetVector (
 91         N*M, 
 92         sizeof(float), 
 93         h_B, 
 94         1, 
 95         d_B, 
 96         1
 97     );
 98 
 99     // 同步函数
100     cudaThreadSynchronize();
101 
102     // 传递进矩阵相乘函数中的参数，具体含义请参考函数手册。
103     float a=1; float b=0;
104     // 矩阵相乘。该函数必然将数组解析成列优先数组
105     cublasSgemm (
106         handle,    // blas 库对象 
107         CUBLAS_OP_T,    // 矩阵 A 属性参数
108         CUBLAS_OP_T,    // 矩阵 B 属性参数
109         M,    // A, C 的行数 
110         M,    // B, C 的列数
111         N,    // A 的列数和 B 的行数
112         &a,    // 运算式的 α 值
113         d_A,    // A 在显存中的地址
114         N,    // lda
115         d_B,    // B 在显存中的地址
116         M,    // ldb
117         &b,    // 运算式的 β 值
118         d_C,    // C 在显存中的地址(结果矩阵)
119         M    // ldc
120     );
121     
122     // 同步函数
123     cudaThreadSynchronize();
124 
125     // 从 显存 中取出运算结果至 内存中去
126     cublasGetVector (
127         M*M,    //  要取出元素的个数
128         sizeof(float),    // 每个元素大小
129         d_C,    // GPU 端起始地址
130         1,    // 连续元素之间的存储间隔
131         h_C,    // 主机端起始地址
132         1    // 连续元素之间的存储间隔
133     );
134     
135     // 打印运算结果
136     cout << "计算结果的转置 ( (A*B)的转置 )：" << endl;
137 
138     for (int i=0;i<M*M; i++){
139             cout << h_C[i] << " ";
140             if ((i+1)%M == 0) cout << endl;
141     }
142     
143     // 清理掉使用过的内存
144     free (h_A);
145     free (h_B);
146     free (h_C);
147     cudaFree (d_A);
148     cudaFree (d_B);
149     cudaFree (d_C);
150 
151     // 释放 CUBLAS 库对象
152     cublasDestroy (handle);
153 
154     getchar();
155     
156     return 0;
157 }

 

特别注意，是cublas.lib，不是cudlas.lib

祝好运。