Windows7+cuda 7.5+vs2010

Windows7+cuda 7.5+vs2010

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安装环境：

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os：windows7

显卡：Quad 600

vs2010

其他版本的安装配置过程类似。

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1.查看本机配置，查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU选中计算机-->右键属性-->设备管理器-->显示适配器：CUDA GPUs可以查到相应显卡的compute capability；

2.下载对应的cuda toolkit：cuda7.5工具包中已经包含了显卡驱动和sdk了。

CUDA Toolkit本次安装下载了cuda_7.5.18_windows.exe

默认安装路径可能是 例如：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0，记这个路径为SDK_PATH.

3.安装cuda toolkit

选择自定义安装，全选，中间会设置三个路径,根据自己的情况设置：

cuda toolkit：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5

cuda samples:C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5

cuda document:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5

CUDA工具包安装完成后，我们还需要确认，CUDA是否已经正确安装，我们可以先检查nvcc编译器是否正确安装，在命令提示符窗口中输入：nvcc -V，回车查看是否有版本信息。若出现版本信息，则证明nvcc安装成功，如下图所示：

4.进入C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5文件夹，选择Samples_vs2010.sln进行编译，然后打开C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5\bin\win64\Release目录，打开cmd命令行，执行deviceQuery.exe会显示GPU显卡、CUDA版本等相关信息，最后一行显示：Result = PASS；说明安装成功。 注意：ProgramData这个文件是隐藏文件。

5.配置vs 2010

（1）启动vs 2010，选择win32控制台应用程序，空项目，添加cuda源文件

（2）右键项目，生成自定义，选择cuda7.5

（3）右键项目》属性》配置属性》链接器》常规》附加库目录

添加：$(CUDA_PATH_V7_5)\lib\$(Platform)

（4）右键项目》属性》配置属性》链接器》输入》附加依赖项

添加：cudart.lib

（5）右键点击源文件》属性》项类型》cuda c/c++

至此，设置完毕，也可以新建项目时直接选择cuda项目。

6.设置高亮

（1）设置c/c++关键字高亮

设置方法: 在VS2010的菜单 依次点击：“工具|选项|文本编辑器|文件扩展名”，在这个界面里： “编辑器”下拉选“Microsoft Visual C++”，在“Extension”文本框输入.cu 点击“添加”按钮 ，重复工作把.cuh 添加为vc++类型，点击确定按钮。 把全部.cu文件关闭，再打开，.cu文件C++关键字就高亮了。如果不行就重启VS2010。但是CUDA的关键字还是黑色的，下一步把CUDA关键自高亮显示。

（2）设置cuda关键字高亮

1、.cu文件中C/C++关键字高亮

这个设置是为了当编辑.cu文件时，让Visual Studio 2010把.cu文件里的C/C++语法高亮。其他的Visual Studio 2012、Visual Studio 2013也与此类似。
设置方法：

在Visual Studio 2010的菜单栏中，依次点击Tools > Options… > Text Editor > File Extension，在这个界面里的“Editor”下拉菜单中选“Microsoft Visual C++”，在“Extension”文本框里输入.cu，然后点击“Add”。相同的操作，把.cuh添加为“Microsoft Visual C++”。把全部.cu文件关闭，再打开，.cu文件中的C/C++关键字就高亮了。如果不行就重启Visual Studio 2010。但是CUDA的关键字还是黑色的，下一步把CUDA关键字高亮显示。

 

2、CUDA关键字高亮

为了让CUDA中的关键字，如__global__、__device__、dim3等之类的文字高亮，需要如下操作：

把“SDK_PATH\C\doc\syntax_highlighting\usertype.dat”该文件复制到“X:\Program Files (X86)\Microsoft Visual Studio 10.0\Common7\IDE\”目录下

这里“X:”指的是安装Visual Studio 2010的盘符。注意，这是针对WIN7 64位的情况。注意区别，在WIN7 64位系统下，不要复制到“X:\Program Files \Microsoft Visual Studio 10.0\Common7\IDE\”这个目录里，复制到这里CUDA关键字是不会高亮的。而如果你的WIN7是32位的，则可能正好是“X:\Program Files \Microsoft Visual Studio 10.0\Common7\IDE\”这个目录（因为32位下也只有这个目录），复制到这个目录下应该会高亮的（我没试过）。

再次强调：SDK_PATH要换成你安装SDK的实际路径，不要直接使用这个字符串。

还有种情况是，6.0版本的CUDA安装完成后貌似没有“usertype.dat”这个文件（我的CUDA7.5就是这种情况），这样便无法用上面的方法来操作了。看到网上有人提到，usertype.dat文件里面就是一堆CUDA扩展的关键字，如__global__、__host__、__device__、__constant__、__shared__、gridDim、blockIdx、blockDim、threadIdx、char1、char2等等。这样的话，一个解决方案就是，直接用低版本里的usertype.dat文件，而另外一个解决办法，就是自己直接写一个usertype.dat文件，这样可以随意添加遇到的关键字，方法就是：新建一个txt文档，按一个关键字一行的方式，把所有自己想高亮的关键字手动敲进去，完了把后缀.txt改为.dat即可。

按上述方法将usertype.dat放到指定目录下后，重启Visual Studio 2010，重新打开.cu文件，CUDA的关键字应该就高亮成蓝色的了。 

3、CUDA 函数高亮及CUDA函数输入代码提示

实现这个功能就要使用VAssistX了。首先安装支持Visual Studio 2010的VAssistX。这个可以在CUDA安装前、后安装都行。

让VAssistX支持.cu文件，也就是当编辑.cu文件时，VAssistX帮我们实现高亮和代码完成功能

这个需要编辑注册表了。

首先关闭Visual Studio 2010，然后使用regedit打开注册表，找到如下位置：

HKEY_CURRENT_USER\Software\Whole Tomato\Visual Assist X\VANet10

在右边找到“ExtSource”项目，鼠标右键选修改，在原有文字后添加如下文字：.cu;.cuh;，确定后关闭注册表，重新打开Visual Studio 2010，VAssistX开始支持.cu及.cuh文件的语法高亮及代码完成。此时.cu文件了的CUDA函数是高亮的，使用函数名符号就会自动提示函数全称、参数类型等信息了。

但是红色波浪线也有可能是ASSIST X的UNDERLINE设置错误造成的，解决方法如下：

在VAssistX菜单栏 > Visual Assist X Options > 展开Advanced > Underlines > 把underlines spelling errors in comments and strings using的勾去掉就行

另外，我设置完之后仍然发现__global__有波浪线，不过相应的包含这两个头文件就行了：

#include "cuda_runtime.h"

#include "device_launch_parameters.h"

（3）设置vassistx

http://ju.outofmemory.cn/entry/97435

7. 跑一个最简单的Cuda程序

好，现在我们先来看一个最简单的Cuda程序。就像你们学习C语言的时候，直接运行里一个打印“Hello，world”的程序之后老师才会开始跟你解释，我们边练边学。

  
    
    
    
    

   
     
     
     
     

    
      
      
      
      
#include 
      
       

__global__ void vector_add(const int *a, const int *b, int *c) {
    *c = *a + *b;
}

int main(void) {
    const int a = 2, b = 5;
    int c = 0;

    int *dev_a, *dev_b, *dev_c;

    cudaMalloc((void **)&dev_a, sizeof(int));
    cudaMalloc((void **)&dev_b, sizeof(int));
    cudaMalloc((void **)&dev_c, sizeof(int));

    cudaMemcpy(dev_a, &a, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(dev_b, &b, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

    vector_add<<<1, 1>>>(dev_a, dev_b, dev_c);

    cudaMemcpy(&c, dev_c, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);

    printf("%d + %d = %d, Is that right?\n", a, b, c);

    cudaFree(dev_a);
    cudaFree(dev_b);
    cudaFree(dev_c);

    return 0;
}
      
   
     
     
     
     

  
    
    
    
    

先用nsight创建一个Cuda运行时项目，然后把代码抄进去，运行一下。

如果你喜欢命令行的方式，你可以把代码抄进一个文本里面，命名为vector_add.cu，然后执行命令nvcc vector_add.cu，然后执行编译生成的a.out文件。

没错，nvcc就像gcc一样用，大多数功能都是相同的，至于.cu这个后缀，这仅仅是个为了说明这是个cuda的程序而已。如果顺利的话，你应该会得到这样的结果输出

2 ＋ 5 ＝ 7. Is that right?

没错，得到这样的结果就说明的Cuda程序已经可以正确运行了。

现在，让我们来分析一下，上面的代码究竟做了些什么东西。

  
    
    
    
    

   
     
     
     
     
/*
 * 为了方便起见，我甚至把一些出错判断都去掉了。
 * 比如申请内存空间，谁都没法保证内存一定有空间给你申请的不是吗？
 * 之所以这样，是为了方便我们看清楚一个基本的cuda程序的执行流程。
 */
#include 
     
      

/*
 * 这个是要放在显卡上面跑的函数，除了前面多了一个__global__之外，
 * 这个函数其实很简单不是吗？
 */
__global__ void vector_add(const int *a, const int *b, int *c) {
    *c = *a + *b;
}

int main(void) {
    //这里定义了三个整形变量a，b和c。他们位于主存上。
    const int a = 2, b = 5;
    int c = 0;

    //这里定义了三个整形指针。为什么要用指针？
    //因为这是在显存上申请空间，对于主机来说，它只能也只需要知道一个映射的地址就够了。
    int *dev_a, *dev_b, *dev_c;

    //为三个指针申请显存空间，虽然只是一个int，4个字节的大小。
    cudaMalloc((void **)&dev_a, sizeof(int));
    cudaMalloc((void **)&dev_b, sizeof(int));
    cudaMalloc((void **)&dev_c, sizeof(int));

    //将内存上的数据复制到显存上，这里复制了a和b两个加数。
    cudaMemcpy(dev_a, &a, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(dev_b, &b, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

    //调用那个要在显卡上面执行的函数。还记得main前面的那个函数么？
    vector_add<<<1, 1>>>(dev_a, dev_b, dev_c);

    //这里把dev_c上面的值复制到内存的变量c上。
    cudaMemcpy(&c, dev_c, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);

    //输出结果
    printf("%d + %d = %d, Is that right?\n", a, b, c);

    //释放显存
    cudaFree(dev_a);
    cudaFree(dev_b);
    cudaFree(dev_c);

    return 0;
}
     
  
    
    
    
    

这就是一个简单的Cuda程序流程，在主机上准备好数据，然后把数据送到显卡，显卡处理好数据后，再把显卡送回到主机内存上。这个例子非常简单，相信如果你写过几个C语言的程序，很容易就看懂这段代码，毕竟有个几个函数，除了过了个cuda前缀之外，和平常使用的没有很多差别。

reference:

[1] http://www.jianshu.com/p/4fc2b3da2e3d

[2] https://bingliu221.gitbooks.io/learn-cuda-the-simple-way/content/chapter2.html