CUDA程序中error MSB3721解决方式

最新推荐文章于 2025-06-24 10:59:52 发布
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分类专栏： CUDA 文章标签： cuda
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/a1340629895/article/details/46287023
本文详细描述了从使用VS2010和CUDA6.5环境切换到VS2013和CUDA7.0环境时遇到的编译问题，包括错误MSB3721和头文件afxwin.h的兼容性问题，并提供了通过替换为windows.h头文件成功解决的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

          刚开始程序在vs2010+cuda6.5的环境下是可以运行的，但将程序在vs2013+cuda7.0的环境下运行就不能编译通过，给出了一大堆的警告和错误，最后报错
 错误 586 error MSB3721: 命令“"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.0\bin\nvcc.exe" ，在网上找了好长时间的error MSB3721的解决方法，看到有人说是因为第三方库出错的原因，再仔细看看程序提示的错误，果然都是提示用到的afxwin.h头文件出错，在网上查了一下原因，是因为并非所有的库vs2013都支持。因为用到afxwin.h里的东西在windows.h中也有，将afxwin.h头文件换成windows.h头文件后编译通过。
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CUDA实践：error MSB3721
ye0915715的专栏
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在配置好CUDA工程环境后，利用CUDA附带的sample创建一个工程，可以正常编译运行。 但按照自己工程路径配置习惯，将所有vcxproj文件放到$(SolutionDir)\Project\$(ProjectName)，将所有代码文件放到$(SolutionDir)\Src\$(ProjectName)，调整输出目录和中检目录后，再编译就出现一下错误。 没有仔细看看错误原因，就百度了，...
编译yolov5出错：error MSB3721
南城同学的博客
03-16 5464
yolov5使用CMake编译成功之后，使用Visual Studio 编译出错： 1>D:\DevlopmentSoftwares\VisualStudio\2017\Community\Common7\IDE\VC\VCTargets\BuildCustomizations\CUDA 11.1.targets(785,9): error MSB3721: 命令“"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin\nvcc.ex
安装多版本CUDA切换方案
最新发布
weixin_53544918的博客
06-24 672
当我们在需要多个版本的CUDA使用中，安装多版本CUDA切换方案可以帮助我们快速切换CUDA版本，供我们使用。效果图：可以看到，使用桌面快捷键，可以快速切换CUDA版本。如有需要，只需更改安装目录和版本号即可。
CUDA出现CUDA 11.0.targets(772,9): error MSB3721
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05-15 821
通过查看环境变量中的用户变量中的TEMP和TMP的值是否相等，报错时我的这两个参数值不一样，同过修改相同后，代码成功跑通。将TEMP和TMP修改为。
CUDA在VS下编程出现MSB3721错误
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VS环境下进行CUDA编程的时候可能会出现如下MSB1721的错误的解决方案
关于VS2017 +CUDA9.1编译出现MSB3721error。
weixin_42370246的博客
02-12 3888
新手安装CUDA，踩坑无数次。 写下来提醒自己下。 1.检查电脑GPU配置 （1） 首先建议下一个 GPU-Z 查询电脑是否有CUDA编程能力。 （2） 打开 控制面按-> （右上角类别换成 ）小图标 ->NVIDIA控制面板（打开有点慢，自用机垃圾）->（左上角）帮助 -> 系统信息 ->组件 （3） （蓝标）NVIDIA　CUDA 后的数字就是要下的版本号...
错误 MSB3721 命令 已退出，返回代码为 1 CUDA 11.6.targets ***
ashiners的博客
12-15 2752
错误 MSB3721 命令 已退出
CUDA编译配置中来自 CUDA 12.1.targets 的MSB3721错误和核函数调用语法错误‘＜’解决及可用的代码示例框架
learner_jj的博客
07-04 1553
记录搭建CUDA首个可用的工程爬坑和调通
win10系统下CUDA示例项目编译出错MSB3721解决
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李的博客
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    在win10系统下安装好cuda9.1后，在VS2017中打开cuda corporation中的项目，编译发现一直报错MSB3721，无法导入windows.h文件，错误提示如下：错误 MSB3721 命令“"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\bin\nvcc.exe" -gencode=arch=comput...
cuda包含头文件错误MSB3721（windows.h）
wenzishou的专栏
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困扰我几天的问题终于解决了！！！抓紧时间记录下来，省得以后再
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weixin_41838332的博客
05-24 2232
打开后定位到这一行，修改 ‘_MSC_VER >=’ 后面的数值。
CUDA 遇到错误代号error MSB3721
wenzishou的专栏
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Kelvin_Yan的专栏
06-03 2524
平台：VS2013+CUDA 8.0 执行“编译”可以通过，但”执行“重新编译”或者“清理”会报错： nvcc fatal : Could not set up the environment for Microsoft Visual Studio using ‘C:/Program Files (x86)/Microsoft Visual Studio 12.0/VC/bin/x86_amd64/…/…/…/VC/bin/amd64/vcvars64.bat’ error MSB3721: 命令“
令人厌恶的错误MSB3721，以及win10，VS2019，YOLO V4 环境搭建
沾衣欲湿杏花雨，吹面不寒杨柳风。
10-26 3425
总结一下yolo环境的搭建，以及MSB3721的一种解决方案，如果有相似的背景，不妨一试。另外在搭建环境的过程中，感觉最浪费时间的就是下载所需的安装包，因为是外网，速度慢到令人发指，而csdn上积分又很高（流下贫穷的眼泪），所以我顺便把自己下载好的版本传上（基本都是当前最新版本） 最近准备学习目标检测的相关内容，需要使用yolo算法，因为是零基础，所以事先看了很多文章，安装过程整体也十分顺利，但是在最终编译yolo v4的dll时出现了bug，MSB3721。刚开始看到MSB error时感觉问题不大，因为
CUDA编程 原子操作atomicAdd报错err:MSB3721,返回代码1
斯坦福的兔子的博客
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问题：原子操作atomicAdd()报错err:MSB3721,返回代码1。 问题描述： 今天在编写利用cuda加速三维点云重建后的计算法向相关代码，有一步骤需要对点云间距统计后求得平均点距。这就要求多个线程对不同点与邻点的距离进行相加，之后再除以点的个数。   但是如果没有原子操作atomicAdd()的话，相加结果会无法避免的出现错误。类似于OpenMP进行并行for循环锁住加和变量保证变量正确加和的原理。   但是由于点距是double类型，无知的我直接使用atomicAdd()进行点距相加导致编译出
MSB3721 命令““C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin\nvcc.exe“ 已退出 返回代码为1
jacke121的专栏
03-14 2万+
MSB3721 命令““C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin\nvcc.exe“ 已退出 返回代码为1
在VS环境运行CUDA kernel.cu示例程序出现MSB3721错误、C1083、E0029报错的解决方案
m0_62480812的博客
06-28 2330
依次展开HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Windows NT\CurrentVersion\Profilelist，在Profilelist下的文件夹对应系统中用户，而文件夹中ProfileImagePath值是指向每个用户文件夹的地址，一个个点击查看，找到用户名对应的ProfileImagePath值。出现此错误的原因是IDE的语法检查器无法识别CUDA的特殊语法，但并不影响编译器对源码的编译，因此可以忽略。，出现了乱码，C:\Users\？
caffe-windows编译中出现的【error: MSB3721】解决办法
oShenXingTianXia的博客
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（5）编译遇到的问题     【conv_layer.cu】 错误 78 error: too few arguments in function call；     【error: MSB3721】     无法打开输入文件caffelib.lib 解决方法： 可以认为错误（2）（3）是由错误（1）引起的。错误（1）是在编译caffelib项目是出现的，定位
vs配置cuda出现MSB3721，返回代码为1
weixin_43958173的博客
12-28 9343
新建空项目增加cu文件，cuda给的sample一直跑不起来，显示MSB3721，返回代码为1，仔细一看是nvcc文件调用失败。 这个问题困扰了很长时间，我几乎是一步步按照网上的方法配置环境的，有说法是caffe函数缺参数，于是我选了最简单的一个程序，结果最简单的程序也报错。 之后新建cuda项目再运行，程序倒是能跑起来。 最后发现是配置编译器的问题，我默认的是win32，应该选x64。一切解决，...
如何在VS2017中正确配置CUDA10.1的环境
03-03
<think>好的，用户现在问的是如何在VS2017中正确配置CUDA10.1的环境。我需要先回顾之前的对话历史，之前用户遇到了CUDA核函数调用时的语法错误，现在转向环境配置的问题，这可能是因为用户刚开始接触CUDA，需要正确设置开发环境才能顺利编译和运行程序。 首先，我需要确保回答的结构清晰，分步骤讲解配置过程。因为配置环境涉及到多个步骤，用户可能需要详细指导。同时，用户可能使用的是Windows系统，因为VS2017主要在Windows上使用。CUDA10.1和VS2017的兼容性需要注意，可能存在一些版本匹配的问题，比如是否支持特定的工具集版本。 接下来，我需要确认CUDA10.1是否支持VS2017。根据NVIDIA的文档，CUDA 10.1支持Visual Studio 2017，但可能需要特定的工具集版本。需要提醒用户安装正确的VS组件，比如C++桌面开发组件，以及CUDA Toolkit安装时的选项。 然后，分步骤说明安装过程，包括安装前的准备、安装CUDA Toolkit、配置VS项目属性、创建项目模板等。在配置项目属性时，需要指导用户设置包含目录、库目录，添加依赖库，指定自定义生成规则等。这部分需要具体路径示例，但也要提醒用户路径可能根据安装位置不同而变化。 另外，常见问题部分也很重要，用户可能会遇到编译错误、检测不到GPU、版本不兼容等问题。例如，CUDA 10.1默认使用VC++ 15.0（VS2017）的工具集v141，但需要确认用户是否安装了正确的Windows SDK版本，可能存在的路径错误，或者环境变量问题。 用户可能忽略的一些细节，比如在安装CUDA时没有安装Visual Studio集成，或者在创建项目时没有选择正确的项目模板。此外，配置x64平台是关键，因为CUDA通常用于64位环境。 需要提醒用户验证安装是否成功，通过编译示例代码或运行deviceQuery工具。如果用户遇到问题，如何检查CUDA是否被正确识别，比如在命令行中执行nvcc --version，或者检查系统环境变量中的CUDA_PATH。 最后，考虑到用户可能对某些步骤不熟悉，建议提供示例代码，并指导如何排除常见错误，比如MSB3721错误，通常是由于语法或配置错误导致的。同时，提醒用户注意驱动兼容性，确保GPU支持CUDA 10.1，并且驱动程序版本足够新。 总结，回答需要全面覆盖安装配置的各个步骤，强调关键点，如路径设置、项目属性配置、常见错误的解决方法，并保持语言简洁明了，方便用户逐步操作。同时，要指出可能的陷阱，比如版本不匹配或路径错误，帮助用户避免常见错误。</think>在Visual Studio 2017中配置CUDA 10.1开发环境需要以下关键步骤，请严格按照顺序操作： --- ### 一、安装前准备 1. **验证硬件兼容性** - 确认GPU支持CUDA Compute Capability 3.0+（通过[NVIDIA开发者页面](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)查询） - 更新显卡驱动至支持CUDA 10.1的最新版本（推荐≥418.96） 2. **安装VS2017组件** - 勾选"使用C++的桌面开发" - 必须包含组件： - MSVC v141 - VS 2017 C++ x64/x86生成工具 - Windows 10 SDK (建议10.0.17763.0) - C++/CLI支持 --- ### 二、CUDA Toolkit安装 1. **下载CUDA 10.1** - 官方地址：[CUDA Toolkit 10.1 Archive](https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive) - 选择`Windows`→`exe(local)`→`10.1 Update2`版本 2. **自定义安装选项** ```bash √ NVIDIA GeForce Experience # 可选 √ CUDA √ Development √ Documentation √ Samples √ Visual Studio Integration # 必须勾选 ``` 3. **验证安装结果** ```powershell nvcc --version # 应显示10.1版本 cd C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1\1_Utilities\deviceQuery make # 编译示例 deviceQuery.exe # 应显示设备信息 ``` --- ### 三、VS2017项目配置（以x64平台为例） #### 步骤1：创建CUDA项目 1. 新建→项目→`NVIDIA CUDA 10.1`→`CUDA 10.1 Runtime` - 如果模板缺失，手动添加： ```text 拷贝 %CUDA_PATH%\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions 到 C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\Common7\IDE\Extensions ``` #### 步骤2：配置项目属性 ```diff 右键项目→属性→配置属性→CUDA C/C++ → Device → Code Generation → compute_XX,sm_XX # 根据GPU架构设置（如GTX 1080设为compute_61,sm_61） ``` #### 步骤3：关键路径配置 | 配置项 | 示例路径 | |-----------------------|-------------------------------------------------------------------------| | 包含目录 | $(CUDA_PATH)/include | | 库目录 | $(CUDA_PATH)/lib/x64 | | 附加依赖项 | cudart.lib;cublas.lib;cudnn.lib（根据实际需求添加） | | 生成自定义→CUDA 10.1 | 启用CUDA编译 | --- ### 四、常见问题解决方案 #### 问题1：MSB3721错误（CUDA编译失败） **解决方法：** ```cpp // 示例代码验证 __global__ void testKernel() {} int main() { testKernel<<<1,1>>>(); cudaDeviceSynchronize(); return 0; } ``` - 检查`.cu`文件属性是否为`CUDA C/C++` #### 问题2：LNK1181无法打开输入文件 ```diff 项目属性→链接器→常规→附加库目录 + 添加：$(CUDA_PATH_V10_1)\lib\x64 ``` #### 问题3：NVIDIA Nsight未集成 1. 单独安装Nsight： - 从[CUDA Toolkit安装目录](C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\NSight) 运行`NsightVisualStudio.msi` --- ### 五、环境验证（黄金测试方案） 1. **编译Sobel滤波示例** ```powershell cd %CUDA_Samples%\v10.1\3_Imaging\sobelFilter make -j8 ``` 2. **性能基准测试** ```cpp nvprof sobelFilter.exe ``` --- ### 版本兼容表 | 组件 | 要求版本 | |-----------------|------------------------| | Visual Studio | 2017 (15.9最高支持) | | Windows SDK | 10.0.17763.0 | | MSVC工具集 | v141 (随VS2017安装) | | CUDA驱动 | ≥418.96 | --- **重要提醒：** - 若需使用cuDNN，需额外将`cudnn64_7.dll`复制到`C:\Windows\System32` - 遇到`CUDA_ERROR_NO_DEVICE`时，执行`nvidia-smi`验证GPU是否被正确识别
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