CUDA函数封装为dll文件及C#调用

一、建立CUDA工程

1、新建动态链接库项目

2、添加cuda文件

可以添加已有的.cu文件，也可以重新建立一个

 各个文件的内容：

 targetver.h

#pragma once

// 包括 SDKDDKVer.h 将定义可用的最高版本的 Windows 平台。

// 如果要为以前的 Windows 平台生成应用程序，请包括 WinSDKVer.h，并
// 将 _WIN32_WINNT 宏设置为要支持的平台，然后再包括 SDKDDKVer.h。

#include <SDKDDKVer.h>

extern "C" __declspec(dllexport)  int _stdcall vectorAdd(int c[], int a[], int b[], int size);

 cuda.cpp

// cuda.cpp : 定义 DLL 应用程序的导出函数。
//

#include "stdafx.h"
#include "cuda_runtime.h"  
#include "device_launch_parameters.h" 
__global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b);

//向量相加  
int _stdcall vectorAdd(int c[], int a[], int b[], int size)
{
	int result = -1;
	int *dev_a = 0;
	int *dev_b = 0;
	int *dev_c = 0;
	cudaError_t cudaStatus;

	// 选择用于运行的GPU  
	cudaStatus = cudaSetDevice(0);
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		result = 1;
		goto Error;
	}

	// 在GPU中为变量dev_a、dev_b、dev_c分配内存空间.  
	cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_c, size * sizeof(int));
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		result = 2;
		goto Error;
	}
	cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_a, size * sizeof(int));
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		result = 3;
		goto Error;
	}
	cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_b, size * sizeof(int));
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		result = 4;
		goto Error;
	}

	// 从主机内存复制数据到GPU内存中.  
	cudaStatus = cudaMemcpy(dev_a, a, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		result = 5;
		goto Error;
	}
	cudaStatus = cudaMemcpy(dev_b, b, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		result = 6;
		goto Error;
	}

	// 启动GPU内核函数  
	addKernel <<<1, size >>> (dev_c, dev_a, dev_b);

	// 采用cudaDeviceSynchronize等待GPU内核函数执行完成并且返回遇到的任何错误信息  
	cudaStatus = cudaDeviceSynchronize();
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		result = 7;
		goto Error;
	}

	// 从GPU内存中复制数据到主机内存中  
	cudaStatus = cudaMemcpy(c, dev_c, size * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		result = 8;
		goto Error;
	}

	result = 0;

	// 重置CUDA设备，在退出之前必须调用cudaDeviceReset  
	cudaStatus = cudaDeviceReset();
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		return 9;
	}
Error:
	//释放设备中变量所占内存  
	cudaFree(dev_c);
	cudaFree(dev_a);
	cudaFree(dev_b);

	return result;

}

testCuda.cu

#include "cuda_runtime.h"  
#include "device_launch_parameters.h"    
__global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b);
//CUDA核函数  
__global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b)
{
	int i = threadIdx.x;
	c[i] = a[i] + b[i];
}

 3、配置编译环境

 运行CUDA程序的文件，都修改属性页-常规-项类型-CUDA C/C++

 

（1）包含目录配置

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）库目录配置

VC++目录–>库目录 

添加库目录： $(CUDA_PATH)\lib\x64

（3）依赖项配置

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 
    OpenCL.lib             

               cufft.lib

（4）修改以下属性

4、生成

 二、C#调用

using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp1
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {

            //int a = 2;
            //int b = 3;
            //int c =0;
            //c=Class1.Add(a,b);
            int[] a = { 1,2,3};
            int[] b = { 1, 2, 3 };
            int[] c = { 1, 2, 3 };
            int size = 3;
            int d = 0;
            d = Class1.vectorAdd(a,b,c,size);
        }
    }

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Runtime.InteropServices;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp1
{
    class Class1
    {
        //bool __stdcall SetLaserMode(int laserType,int standby,float frequency, float pulseWidth);
        //[DllImport("Dll1.dll", EntryPoint = "Add", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)]
        //[DllImport("Dll1.dll")]
       // public static extern int Add(int a, int b);

        [DllImport("cuda.dll")]
        public static extern int vectorAdd(int []c, int[] a, int[] b, int size);
    }
}
}

参考：
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40106401/article/details/101352609