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CUDA 6.0 安装及配置( WIN7 64位 / 英伟达G卡 / VS2010 )

2024-07-02 23:09:03   224人阅读

前言

　　本文讲解如何在VS 2010开发平台中搭建CUDA开发环境

　　当前配置：

　　　　系统：WIN7 64位

　　　　开发平台：VS 2010

　　　　显卡：英伟达G卡

　　　　CUDA版本：6.0

　　若配置不一样，请勿参阅本文。

第一步

　　点击这里下载 cuda最新版，目前最高版本是6.0。下载完毕后得到 cuda_6.0.37_winvista_win7_win8.1_general_64.exe 文件。

第二步

　　运行安装程序，弹出安装过程中转文件路径设定框：

　　

　　这个路径随便填无所谓，安装完后就会自动删除的，我就直接设置为默认的。

第三步

　　等待系统帮你检测当前平台是否适合搭建CUDA：

　　

第四步

　　检测完毕后，正式进入CUDA安装界面：

　　

　　同意并继续

第五步

　　然后选择安装模式：

　　

　　为了完全安装所有功能，选择自定义模式安装。

第六步

　　接下来勾选要安装的组件：

　　

　　全部勾上

第七步

　　接下来要设置三个安装路径：

　　

　　这三个路径安装的是什么在日后的文章中将会解释，目前先不理会，直接安装到默认路径。点击下一步之后开始正式安装。

第八步

　　安装完毕后，可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V6_0两个环境变量，接下来，还要在系统中添加以下几个环境变量：

　　CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v6.0\common

　　CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%lib\x64

　　CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%bin

　　CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\x64

　　CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64

　　然后，在系统变量末尾添加：

　　;%CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%;

第九步

　　重新启动计算机以使环境变量生效

第十步

　　打开VS2010并建立一个空的win32控制台项目：

　　

　　附加选项那里请把“空项目”打钩：

　　

第十一步

　　右键源文件 -> 添加 -> 新建项 如下图所示：

　　

　　在打开的对话框中选择新建一个CUDA格式的源文件：

　　

第十二步

　　右键工程 -> 生成自定义 如下图所示：

　　

　　在弹出的对话框中勾选“CUDA 6.0 *****"选项：

　　

第十三步

　　右键源代码文件 1.cu -> 属性 如下图所示：

　　

　　项类型选择 C/C++ 编译器：

　　

第十四步

　　右键项目 -> 属性 -> 配置属性 -> VC++目录，添加以下两个包含目录：

　　C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v6.0\include

　　C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v6.0\common\inc

　　再添加以下两个库目录：

　　C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v6.0\lib\x64

　　C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v6.0\common\lib\x64

第十五步

　　右键项目 -> 属性 -> 配置属性 ->连接器 -> 常规 -> 附加库目录，添加以下目录：

　　$(CUDA_PATH_V6_0)\lib\$(Platform)

　　如下图所示：

　　

第十六步

　　右键项目 -> 属性 -> 配置属性 ->连接器 -> 输入 -> 附加依赖项，添加以下库：

　　cudart.lib cublas.lib cublas_device.lib nvblas.lib

　　如下图所示：

　　

第十七步

　　打开配置管理器，如下图所示：

　　

　　点击 新建，如下图所示：

　　

　　选择 X64 平台：

　　

好了，至此平台已经完全搭建完毕，可用以下代码进行测试：

  1 /* Includes, system */
  2 #include <stdio.h>
  3 #include <stdlib.h>
  4 #include <string.h>
  5 
  6 /* Includes, cuda */
  7 #include <cuda_runtime.h>
  8 #include <cublas_v2.h>
  9 #include <helper_cuda.h>
 10 
 11 /* Matrix size */
 12 #define N  (275)
 13 
 14 /* Host implementation of a simple version of sgemm */
 15 static void simple_sgemm(int n, float alpha, const float *A, const float *B,
 16                          float beta, float *C)
 17 {
 18     int i;
 19     int j;
 20     int k;
 21 
 22     for (i = 0; i < n; ++i)
 23     {
 24         for (j = 0; j < n; ++j)
 25         {
 26             float prod = 0;
 27 
 28             for (k = 0; k < n; ++k)
 29             {
 30                 prod += A[k * n + i] * B[j * n + k];
 31             }
 32 
 33             C[j * n + i] = alpha * prod + beta * C[j * n + i];
 34         }
 35     }
 36 }
 37 
 38 /* Main */
 39 int main(int argc, char **argv)
 40 {
 41     cublasStatus_t status;
 42     float *h_A;
 43     float *h_B;
 44     float *h_C;
 45     float *h_C_ref;
 46     float *d_A = 0;
 47     float *d_B = 0;
 48     float *d_C = 0;
 49     float alpha = 1.0f;
 50     float beta = 0.0f;
 51     int n2 = N * N;
 52     int i;
 53     float error_norm;
 54     float ref_norm;
 55     float diff;
 56     cublasHandle_t handle;
 57 
 58     int dev = findCudaDevice(argc, (const char **) argv);
 59 
 60     if (dev == -1)
 61     {
 62         return EXIT_FAILURE;
 63     }
 64 
 65     /* Initialize CUBLAS */
 66     printf("simpleCUBLAS test running..\n");
 67 
 68     status = cublasCreate(&handle);
 69 
 70     if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS)
 71     {
 72         fprintf(stderr, "!!!! CUBLAS initialization error\n");
 73         return EXIT_FAILURE;
 74     }
 75 
 76     /* Allocate host memory for the matrices */
 77     h_A = (float *)malloc(n2 * sizeof(h_A[0]));
 78 
 79     if (h_A == 0)
 80     {
 81         fprintf(stderr, "!!!! host memory allocation error (A)\n");
 82         return EXIT_FAILURE;
 83     }
 84 
 85     h_B = (float *)malloc(n2 * sizeof(h_B[0]));
 86 
 87     if (h_B == 0)
 88     {
 89         fprintf(stderr, "!!!! host memory allocation error (B)\n");
 90         return EXIT_FAILURE;
 91     }
 92 
 93     h_C = (float *)malloc(n2 * sizeof(h_C[0]));
 94 
 95     if (h_C == 0)
 96     {
 97         fprintf(stderr, "!!!! host memory allocation error (C)\n");
 98         return EXIT_FAILURE;
 99     }
100 
101     /* Fill the matrices with test data */
102     for (i = 0; i < n2; i++)
103     {
104         h_A[i] = rand() / (float)RAND_MAX;
105         h_B[i] = rand() / (float)RAND_MAX;
106         h_C[i] = rand() / (float)RAND_MAX;
107     }
108 
109     /* Allocate device memory for the matrices */
110     if (cudaMalloc((void **)&d_A, n2 * sizeof(d_A[0])) != cudaSuccess)
111     {
112         fprintf(stderr, "!!!! device memory allocation error (allocate A)\n");
113         return EXIT_FAILURE;
114     }
115 
116     if (cudaMalloc((void **)&d_B, n2 * sizeof(d_B[0])) != cudaSuccess)
117     {
118         fprintf(stderr, "!!!! device memory allocation error (allocate B)\n");
119         return EXIT_FAILURE;
120     }
121 
122     if (cudaMalloc((void **)&d_C, n2 * sizeof(d_C[0])) != cudaSuccess)
123     {
124         fprintf(stderr, "!!!! device memory allocation error (allocate C)\n");
125         return EXIT_FAILURE;
126     }
127 
128     /* Initialize the device matrices with the host matrices */
129     status = cublasSetVector(n2, sizeof(h_A[0]), h_A, 1, d_A, 1);
130 
131     if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS)
132     {
133         fprintf(stderr, "!!!! device access error (write A)\n");
134         return EXIT_FAILURE;
135     }
136 
137     status = cublasSetVector(n2, sizeof(h_B[0]), h_B, 1, d_B, 1);
138 
139     if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS)
140     {
141         fprintf(stderr, "!!!! device access error (write B)\n");
142         return EXIT_FAILURE;
143     }
144 
145     status = cublasSetVector(n2, sizeof(h_C[0]), h_C, 1, d_C, 1);
146 
147     if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS)
148     {
149         fprintf(stderr, "!!!! device access error (write C)\n");
150         return EXIT_FAILURE;
151     }
152 
153     /* Performs operation using plain C code */
154     simple_sgemm(N, alpha, h_A, h_B, beta, h_C);
155     h_C_ref = h_C;
156 
157     /* Performs operation using cublas */
158     status = cublasSgemm(handle, CUBLAS_OP_N, CUBLAS_OP_N, N, N, N, &alpha, d_A, N, d_B, N, &beta, d_C, N);
159 
160     if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS)
161     {
162         fprintf(stderr, "!!!! kernel execution error.\n");
163         return EXIT_FAILURE;
164     }
165 
166     /* Allocate host memory for reading back the result from device memory */
167     h_C = (float *)malloc(n2 * sizeof(h_C[0]));
168 
169     if (h_C == 0)
170     {
171         fprintf(stderr, "!!!! host memory allocation error (C)\n");
172         return EXIT_FAILURE;
173     }
174 
175     /* Read the result back */
176     status = cublasGetVector(n2, sizeof(h_C[0]), d_C, 1, h_C, 1);
177 
178     if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS)
179     {
180         fprintf(stderr, "!!!! device access error (read C)\n");
181         return EXIT_FAILURE;
182     }
183 
184     /* Check result against reference */
185     error_norm = 0;
186     ref_norm = 0;
187 
188     for (i = 0; i < n2; ++i)
189     {
190         diff = h_C_ref[i] - h_C[i];
191         error_norm += diff * diff;
192         ref_norm += h_C_ref[i] * h_C_ref[i];
193     }
194 
195     error_norm = (float)sqrt((double)error_norm);
196     ref_norm = (float)sqrt((double)ref_norm);
197 
198     if (fabs(ref_norm) < 1e-7)
199     {
200         fprintf(stderr, "!!!! reference norm is 0\n");
201         return EXIT_FAILURE;
202     }
203 
204     /* Memory clean up */
205     free(h_A);
206     free(h_B);
207     free(h_C);
208     free(h_C_ref);
209 
210     if (cudaFree(d_A) != cudaSuccess)
211     {
212         fprintf(stderr, "!!!! memory free error (A)\n");
213         return EXIT_FAILURE;
214     }
215 
216     if (cudaFree(d_B) != cudaSuccess)
217     {
218         fprintf(stderr, "!!!! memory free error (B)\n");
219         return EXIT_FAILURE;
220     }
221 
222     if (cudaFree(d_C) != cudaSuccess)
223     {
224         fprintf(stderr, "!!!! memory free error (C)\n");
225         return EXIT_FAILURE;
226     }
227 
228     /* Shutdown */
229     status = cublasDestroy(handle);
230 
231     if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS)
232     {
233         fprintf(stderr, "!!!! shutdown error (A)\n");
234         return EXIT_FAILURE;
235     }
236 
237     exit(error_norm / ref_norm < 1e-6f ? EXIT_SUCCESS : EXIT_FAILURE);
238 }

小结

　　不论什么开发环境的搭建，都应该确保自己电脑的硬件配置，软件版本和参考文档的一致，这样才能确保最短的时间内完成搭建，进入到具体的开发环节。

　　


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