Instalación de programación CUDA (1)

prefacio

¿Qué es una CPU?
Una CPU, que consta de millones de transistores y puede tener múltiples núcleos de procesamiento, a menudo se la conoce como el cerebro de la computadora. Es un componente esencial de todos los sistemas informáticos modernos, ya que ejecuta los comandos y procesos requeridos por las computadoras y los sistemas operativos. La CPU también es importante cuando se trata de determinar qué tan rápido se ejecutan los programas, desde la navegación web hasta la creación de hojas de cálculo.
¿Qué es una GPU?
Una GPU es un procesador compuesto por muchos núcleos más pequeños y especializados. Trabajando juntos, estos núcleos pueden ofrecer un rendimiento potente al dividir y ejecutar una tarea de procesamiento entre varios núcleos.
¿Por qué usamos GPU?
En la era del auge de la IA, la computación científica a menudo implica cálculos matriciales de muy altas dimensiones, y la computación en serie basada en CPU es difícil de cumplir con sus requisitos de rendimiento, por lo que la computación paralela basada en GPU surgió como los tiempos lo requieren. Obviamente, la computación paralela requiere procesar una gran cantidad de datos al mismo tiempo, lo que requiere hardware con muchos núcleos. Por lo tanto, en el mismo rango de precio y potencia, proporciona un mayor rendimiento de instrucciones y ancho de banda de memoria que la CPU.

Instalar

1. Entorno de instalación

ganar10

vs2019

milagros 11.1

2. Abra VS y cree un nuevo proyecto vacío.

Cree un archivo .cu para CUDA en el archivo fuente. Entre ellos, cuando se complete la instalación de CUDA, aparecerá el área CUDA correspondiente. (Si no existe dicha área, consulte https://blog.csdn.net/weixin_39591031/article/details/124462430)

3. Configurar el entorno

Agregue C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\include en el directorio VC++---directorio de inclusión

Agregue C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib\x64 en el directorio VC++---directorio de biblioteca

Agregue lib en el vinculador --- entrada --- dependencias adicionales y agregue todos los .libs en la carpeta C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib\x64.

Haga clic derecho en el proyecto --- generar dependencias --- generar personalización --- verificar el CUDA correspondiente (si no hay una solución cuda en la personalización https://blog.csdn.net/a7_aaaaa/article/details/ 122470988)

Haga clic derecho en el archivo .cu---Propiedades---Propiedades de configuración---General---Tipo de elemento---CUDA C/C++

Herramientas---Opciones---Editor de texto---Extensión de archivo---Agregar cu y cuh

Herramientas --- Opciones --- Configuración del proyecto VC++ Agregar ---.cu.cuh

Pruebe si la instalación es exitosa

código de prueba

#include<iostream>
using namespace std;
#include"cuda_runtime.h"
#include<cudnn.h>
#include<cuda.h>
#include<device_functions.h>


int main()
{
  int dev = 0;
  cudaDeviceProp devProp;
  cudaGetDeviceProperties(&devProp, dev);
  std::cout << "使用GPU device " << dev << ": " << devProp.name << std::endl;


  cout << "柯西的笔" << endl;
  return 0;
}

Si no se informa ningún error y el tipo de tarjeta gráfica aparece normalmente, la instalación se realizó correctamente. Los siguientes artículos explicarán la programación de Cuda de simple a difícil.

Instalación de programación CUDA (1)

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