CUDA7.5安装和vs2013配置

1.VS2013 + CUDA7.5 安装和配置

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1.1 CUDA 7.5 安装

• 1.cuda官方下载网址，目前最新版本为cuda7.5，选择自己系统对应的版本下载安装程序。
• 2.运行cuda_ 7.5.18_windows.exe，程序会检测系统的兼容性如下图：
  

• 3.选择“同意并继续”，进入下图安装过程 （备注：安装cuda时，要关闭所有的vs程序）
  

• 4.等待大概半个小时后，安装程序终于完成了。

1.2 添加环境变量

CUDA_PATH = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5
CUDA_PATH_V7_5 = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5
CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5
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

然后，在系统变量path的末尾添加： %CUDA_LIB_PATH%；%CUDA_BIN_PATH%；%CUDA_SDK_BIN_PATH%；%CUDA_SDK_LIB_PATH%；

1.3 重启计算机使得环境变量生效

1.4 VS2013 + CUDA7.5配置

• 1.打开vs2013并创建一个空win32程序,创建一个cuda_samples的解决方案和cuda_test1项目：
  
• 2.右键源文件–>添加–>新建项，如下图所示：

• 3.选择NIVIDIA CUDA7.5中 CUDA C/C++file，并在名称那填上cuda_main

• 4.选择cuda_test1，点击右键–>项目依赖项–>自定义生成

• 5.选择CUDA7.5

• 6.点击cuda_main.cu的属性

• 1. 在配置属性–>常规–>项类型–>选择“CUDA C/C++”

1.5 项目配置

1.5.1 x64

1.5.1.1 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

1.5.1.2 库目录配置

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

1.5.1.3 依赖项

• 1. 配置属性–>连接器–>输入–>附加依赖项
• 1. 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

1.5.2 x86(win32)

1.5.2.1 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
• 1. 添加包含目录：
     $(CUDA_PATH)\include

1.5.2.2 库目录配置

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

1.5.2.3 依赖项

• 1. 配置属性–>连接器–>输入–>附加依赖项
• 1. 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。

1.6 样例

// CUDA runtime 库 + CUBLAS 库 
#include "cuda_runtime.h" 
#include "cublas_v2.h" 
#include  
#include  

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

运行结果如下图所示：

参考网址

• 1. cuda6.0安装及配置