【CUDA】CUDA9.0+VS2017+win10详细配置

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CUDA9.0下载地址:链接：https://pan.baidu.com/s/1acwBDuGHac-C-qDhyeid7w 密码：4x16

CUDA9.0是目前最新的Cuda版本，VS2017也是目前最新的Visual Studio版本，当前（2017/09）网上很少有CUDA9.0+VS2017的配置。

为什么非要用CUDA9.0呢？因为CUDA8.0是与VS2017不兼容的，就是说如果想用CUDA8.0，必须使用VS2015以下的VS版本。好消息是CUDA9.0开始兼容VS2017，以后CUDA9.0+VS2017将会成为一种趋势。

在参考以前的成功配置案例后，博主决定写写最新的配置教程，以供大家参考。

CUDA9.0安装：

CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。开发人员现在可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序于是就可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。

首先是CUDA9.0RC的下载：https://developer.nvidia.com/cuda-release-candidate-download，由于还是测试版，所以需要NVIDIA开发人员计划的成员资格。需登录以获取访问权限并完成此免费加入程序的简短申请(网盘或者贴吧是很好的资源…）。

下载后我们将会得到这个exe文件：

下面是安装过程（按照默认安装）：

在安装CUDA9.0之前，本人已经是安装好了VS2017,所以系统检查时显示无误，绿灯通过。

接下来就是同意继续下一步，等待CUDA安装的结束。

PS:如果要卸载旧版本的CUDA，可在控制面板中选择“程序和功能”，选择应用程序后右键卸载。至于注册表问题是否需要变动，博主卸载CUDA8.0后安装CUDA9.0并未发现问题。如果大家在安装过程中遇到问题，可百度或谷歌如何操作。

设置环境变量：

安装结束后，我们在计算机上点右键，打开属性->高级系统设置->环境变量，可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V9_0两个环境变量。

我们还需要在环境变量中添加如下几个变量：

CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0 
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

设置完成之后，我们可以打开cmd来查看。

下一步是监测cuda安装成功与否:

在cuda安装文件夹中有deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe两个程序。首先启动cmd DOS命令窗口，默认进来的是c:\users\Admistrator>路径，输入 cd .. 两次，来到c:目录下输入dir 找到安装的cuda文件夹。

分别输入deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe，运行结果如图所示。Rsult=PASS则说明通过，反之，Rsult=Fail 则需要重新安装。

如果以上都没问题，则说明CUDA9.0安装成功。下一步是在VS2017平台上配置CUDA9.0。

VS2017配置：

1.打开vs2017，我们可以观察到，在VS2017模板一栏下方出现了“NVIDIA/CUDA 9.0”。创建一个空win32程序,即cuda_test项目。

2.右键源文件文件夹->添加->新建项->选择CUDA C/C++File，取名cuda_main。

3.选择cuda_test，点击右键–>项目依赖项–>自定义生成，选择CUDA9.0。

4.点击cuda_main.cu的属性,在配置属性–>常规–>项类型–>选择“CUDA C/C++”。

项目配置：

1.x64

1.1 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

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

1.3 依赖项
配置属性–>链接器–>输入–>附加依赖项
添加库文件：
cublas.lib
cuda.lib
cudadevrt.lib
cudart.lib
cudart_static.lib
nvcuvid.lib
OpenCL.lib

注意：添加nvcuvenc.lib库文件，编译时，报找不到该文件的错误。去掉后，程序也能运行

2.x86(win32)

2.1 包含目录配置

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

2.2 库目录配置
1.VC++目录–>库目录
2.添加库目录：
$(CUDA_PATH)\lib\Win32

2.3 依赖项
配置属性–>连接器–>输入–>附加依赖项
添加库文件：
cuda.lib
cudadevrt.lib
cudart.lib
cudart_static.lib
nvcuvid.lib
OpenCL.lib

备注： win32和x64位的lib库有差别，配置时需注意，除了上述添加的lib文件外，x64还有其他的lib库文件，如cublas.lib,如运行1.6的样例时，要添加这个库，不然会编译失败。

测试

// CUDA runtime 库 + CUBLAS 库   
#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;  
}

运行结果如图所示，说明配置已经完成且能正常运行程序。