k-wave使用CUDA加速遇到的问题（MATLABr2019a+CUDA10.1+VS2019）

参考链接：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/478237038

问题描述：

按照上述链接进行，出现了一系列问题，解决了很久才搞好，故作此记录。

前期准备：

按照上述参考链接的内容，进行以下几个步骤：

我的matlab版本为R2019a，亲测R2019b之后的版本与k-wave不太兼容；
安装Visual Studio，注意：我原本使用VS2022，会报错；遂准备安装VS2017，但在官网找不到社区版，故最终我用的是VS2019，这也许和后面我遇到的问题有关，那么在此也为使用VS2019进行仿真的伙伴们提供参考；
下载和安装hdf5，按照参考链接的步骤走即可；
下载和安装CUDA，按照参考链接的步骤走即可；注意：此处因为我以前用过CUDA进行训练，所以没有重复安装。我的情况为：GeForce GTX 1060，Intel® Core™ i7-7700HQ CPU @ 2.80GHz ，CUDA 10.1；
下载k-wave的CUDA源码，进行编译：
1. 下载源码；
2. 解压得到工程；
3. 修改文件中的CUDA版本；
4. 编译；我的问题主要出现在编译这部分，下面会进行详细叙述；

编译中遇到的问题

我们来到编译这块：

按照参考链接所述，用VS打开刚才保存的工程文件，右键属性；
选择release版本；
检查是否把hdf5的路径都包含；

C:\Program Files\HDF_Group\HDF5\1.10.6\include，
C:\Program Files\HDF_Group\HDF5\1.10.6\bin
C:\Program Files\HDF_Group\HDF5\1.10.6\lib

在CUDA C/C++ - Device中，修改“Code Generation”：

这里我出现了第一个问题：我的属性页中没有CUDA C/C++这一选项

解决办法：配置CUDA的环境变量，并在VS中进行CUDA配置
1. 配置CUDA的环境变量：
  
  参考链接：https://blog.csdn.net/caomin1hao/article/details/103672614其中的第二步：二、CUDA环境变量配置
  1. 右键点击“此电脑”-“属性”-“高级系统设置”-“环境变量”
  2. 在环境变量中添加：
```
CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1
CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64
```
    上述路径请按照实际情况进行添加，若找不到CUDA的位置，可以在cmd输入set CUDA寻找
  3. 重启电脑，在cmd中输入set CUDA，能够看到以下界面：
  4. 检查安装情况：
    1. 在cmd输入
      
      cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite
    2. 继续输入deviceQuery.exe
    3. 如果最后一行的Result=PASS则为安装完好，否则重新安装或者更换版本；
2. 在VS中配置CUDA
  参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_43051346/article/details/113696917中的第三步：3 VS中CUDA的配置
  1. 找到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions并将内部的四个文件全都复制到Visual Studio安装目录下的community\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations文件夹中，例如我的文件夹为：F:\ENGapps\Visual Studio\community\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations
  2. 然后在VS中，在之前参考链接中打开的属性页里，选择“通用属性”-“VC++目录”中，分别添加C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include与C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64
  3. 接下来编辑“链接器”-“输入”中的“附加依赖项”
    加入以下内容：
    cublas.lib
    cublasLt.lib
    cuda.lib
    cudadevrt.lib
    cudart.lib
    cudart_static.lib
    cufft.lib
    cufftw.lib
    curand.lib
    cusolver.lib
    cusparse.lib
    nppc.lib
    nppial.lib
    nppicc.lib
    nppicom.lib
    nppidei.lib
    nppif.lib
    nppig.lib
    nppim.lib
    nppist.lib
    nppisu.lib
    nppitc.lib
    npps.lib
    nvblas.lib
    nvgraph.lib
    nvml.lib
    nvrtc.lib
    OpenCL.lib
  4. 全部确定后，关闭VS，重新使用VS打开之前所说的工程kspaceFirstOrder-CUDA.vcxproj，并打开其属性页，可以发现已经具有CUDA C/C++这一项；
在CUDA C/C++ - Device中，修改“Code Generation”，

注意：这个地方需要查看自己的显卡对应的算力：

参考链接：https://blog.csdn.net/qq_41070955/article/details/108269915

比如我的显卡是1060，对应算力为6.1，所以我最终留下了compute_30,sm_30和compute_61,sm_61；前面的30我是看别人保留我才留的，后面的61是对应了我自己显卡的算力：
生成

我在这里出现了编译错误

详细错误log在VS下方可以看到，如果没有显示详细错误，可以在C:\Users\你的用户名\AppData\Local\Temp中打开最新产生的.log文件中查看。

我的报错主要有两种，分别截取两种报错其中的一个出来看：
1. ```
F:\ENGapps\k_wave_tools\k-wave-toolbox-version-1.3-cpp-windows-source\kspaceFirstOrder-CUDA\Sources\Hdf5/Hdf5File.h(471): error : namespace "std" has no member "string"
```
2. ```
F:\ENGapps\Visual Studio\community\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations\CUDA 10.1.targets(764,9): error MSB3721: 命令“"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin\nvcc.exe" -gencode=arch=compute_30,code=\"sm_30,compute_30\" -gencode=arch=compute_61,code=\"sm_61,compute_61\" --use-local-env -ccbin "F:\ENGapps\Visual Studio\community\VC\Tools\MSVC\14.29.30133\bin\HostX64\x64" -x cu -rdc=true -I"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include" -I"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include"     --keep-dir x64\Release   --machine 64 --compile -cudart static    -use_fast_math -DWIN64 -DNDEBUG -D_CONSOLE -D_MBCS -D"__KWAVE_GIT_HASH__=\"468dc31c2842a7df5f2a07c3a13c16c9b0b2b770\"" -Xcompiler "/EHsc /W3 /nologo /O2 /Fdx64\Release\vc142.pdb /FS /Zi  /MD " -o x64\Release\OutputStreamsCudaKernels.cu.obj "F:\ENGapps\k_wave_tools\k-wave-toolbox-version-1.3-cpp-windows-source\kspaceFirstOrder-CUDA\Sources\OutputStreams\OutputStreamsCudaKernels.cu"”已退出，返回代码为 1。
```
（1）我首先对错误2，也就是MSB3721进行了查询，在链接中，得到说错误MSB3721只是一个VS的非特定错误，只是告诉我们它运行了nvcc.exe，然后返回了错误。至于实际产生的错误，是在报MSB3721之前输出的详细错误。

所以我们需要解决的实际上是错误1。

（2）遂我们找到每一次报错误1的error，发现全都是在\k-wave-toolbox-version-1.3-cpp-windows-source\kspaceFirstOrder-CUDA\Sources\Hdf5/Hdf5File.h中出现了error : namespace "std" has no member "string"。

（3）对此，我们需要打开该.h文件（注意保留原本的版本哦，以防出问题TAT），找到466行，也就是#include <map>，然后在其后加上
```
#include <string>
#include <stack>
```
然后在之后的#include <Utils/DimensionSizes.h>后面，加上
```
using namespace std;
```
（5）保存。

这一解决方法我查自：https://www.codeproject.com/Questions/5250868/Namespace-std-has-no-member-string-error-in-a-Cplu

（6）重新生成，可以发现两种error都解决了，虽然还有很多warnings- -，但是确实在k-wave-toolbox-version-1.3-cpp-windows-source\kspaceFirstOrder-CUDA\x64\Release文件下生成了可执行文件。

按照参考链接所述，将

kspaceFirstOrder-CUDA\x64\Release（上文编译的工程的位置）
c:\Program Files\HDF_Group\HDF5\1.10.6\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\bin

这三个文件夹下的内容全都移动到k-wave工具包下的binaries文件夹下：

在这里插入图片描述

打开MATLAB，并将仿真的最后一句改为加G的形式

sensor_data = kspaceFirstOrder2DG(kgrid, medium, source, sensor);

运行，如果出现以下输出则说明加速成功：

U1S1，确实快，之前我需要几十分钟才能够仿真的东西，现在只需要一分多钟。

这些问题花了我不少时间，中间兜兜转转试了很多没有用的办法，感觉要解决问题还是一定要定义到问题本身中去。

不过终于大功告成了，开心！

【k-wave使用日记】使用CUDA加速遇到的问题（MATLABr2019a+CUDA10.1+VS2019）

k-wave使用CUDA加速遇到的问题（MATLABr2019a+CUDA10.1+VS2019）

前期准备：

编译中遇到的问题

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