vs2013下编写你的第一个CUDA程序

最新推荐文章于 2025-05-24 16:24:19 发布

捉妖怪的唐生

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分类专栏： CUDA 文章标签： cuda 编程 gpu

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kyocen/article/details/51424161

这篇博客记录了在VS2013环境下配置CUDA编程环境并创建CUDA工程的过程，包括安装VS2013和CUDA环境，设置CUDA C/C++项目属性，添加依赖库，以及实现简单的CUDA代码测试。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

因在学习caffe的过程中，接触了下GPU编程，故自学了点CUDA编程，写点学习笔记，方便以后自己复习。

一、准备工作：

1、安装VS2013环境

2、环境cuda环境

安装好了以上的环境后，VS2013工程上会多出一个NSIGHT控件选项

二、VS2013创建

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VS2013 CUDA8.0 第一个CUDA程序

Zender

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今晚在看《GPU高性能运算之CUDA》时，看到书中的例子，就想写个CUDA程序练练手，可是之前写的CUDA工程都是在Nsight Eclipse Edition写的，现在想用VS写个CUDA程序，突然不知道该怎么下手，上网查了一些资料，整理在此，方便日后查看，首先本文部分内容参考了博客： vs2013下编写你的第一个CUDA程序，作者写的很详细，我基本就是按照他的步骤来的。 1.上一篇博客写

在Visual Studio中进行cuda编程

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Shadow_King_158的博客

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引言图像处理算法、矩阵或者向量数学运算的编程实现过程中，经常涉及许多“块运算”。这种运算在程序中表现为循环或者多次嵌套的循环操作，很适合用cuda进行gpu编程加速。刚步入研究生时期，我学习了一些cuda编程的皮毛，但是后来进行图像处理任务时并没有用上，导致现在连皮毛也渐渐忘记了。随着面对的任务越来越复杂，对实时性要求越来越高，渐渐认识到cuda是一根救命稻草——算法的时间复杂度很难降低一个数...

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矩阵A、B、C都为NxN的方阵，A和B为已知矩阵，C[i][j] = A[i][j] + B[j][i]。使用 CUDA GPU Timers 实际要循环100次求平均值。使用 CPU Timers 实际要循环100次求平均值。MatAdd算法的GPU实现。实现两个矩阵对应元素相加。

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在探讨我的第一个CUDA程序的练习这一主题时，我们可以从多个方面展开深入分析。CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，它能够利用NVIDIA的GPU进行计算。CUDA的核心优势在于其能够提供比传统CPU更高效的并行处理...

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CUDA编程->CUDA入门了解（一）

Rana专栏

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安装好CUDA6.5+VS2012，操作系统为Win8.1版本，首先下个GPU-Z检测了一下：看出本显卡属于中低端配置，关键看两个： Shaders=384，也称作SM，或者说core/流处理器数量，数量越大，执行并行线程越多，单位时间计算量也就越大。 BusWidth=64Bit,这个越大，数据的处理速度也就越快接下来看

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一、步骤 1、先新建一个简单的控制台应用程序，项目名称为Mytest，如下图所示： 2、在项目中添加一个名为Test.cu文件，如下图所示： 3、在解决方案资源管理器中选择该项目并点击右键，在弹出的菜单中选择“生成自定义…”，如下图所示： 4、最后，打开项目的属性页，如下图所示，在“配置属性”——“链接器”——“输入”中的...

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cuda编程（一）——VS2017搭建编程环境

小白一直白

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目录步骤步骤新建空项目 2. 右键项目，打开“生成依赖项”的“生成自定义”，选择CUDA10.0. 配置属性页面右键项目，打开属性，进入包含目录，输入： C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0\common\inc 打开库目录，输入： C:\ProgramData\NVIDIA Corpo

linux cuda安装教程并运行第一个程序

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### Linux 上 CUDA 的安装为了在Linux系统上成功安装CUDA工具包并运行首个CUDA程序，需遵循一系列特定的操作指南。 #### 准备工作确保操作系统满足最低版本需求，并已更新至最新状态。对于大多数现代Linux发行版而言，建议先移除任何旧版本的NVIDIA驱动或CUDA软件包[^1]。 #### 下载与安装 NVIDIA 驱动访问[NVIDIA官方网站](https://www.nvidia.com/)下载适用于当前系统的图形驱动程序。按照官方说明完成驱动安装过程，在此期间可能需要重启计算机以使更改生效。 #### 获取 CUDA 工具包前往[CUDA Toolkit Archive页面](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)，挑选适合操作环境的具体版本进行下载。推荐采用.run文件形式而非.deb/.rpm包来规避潜在依赖冲突问题。 #### 执行安装脚本通过命令行界面执行所下载的CUDA安装器(.run文件), 使用`sudo sh cuda_<version>_linux.run`指令启动安装向导。过程中可根据提示选择组件以及同意许可协议等内容。 ```bash $ sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run ``` #### 设置环境变量编辑~/.bashrc或其他shell配置文件，添加如下路径设置以便于后续编译链接： ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 保存修改后的配置文件并通过source重新加载使之立即生效: ```bash $ source ~/.bashrc ``` #### 编写并测试第一个 CUDA C/C++ 程序创建名为vectorAdd.cu的新源码文件，输入以下简单矢量加法示例代码片段： ```cpp #include <stdio.h> __global__ void add(int n, float *x, float *y) { int index = threadIdx.x; int stride = blockDim.x; for (int i = index; i < n; i += stride) y[i] = x[i] + y[i]; } int main(void) { int N = 1<<20; float *x, *y; // Allocate Unified Memory – accessible from CPU or GPU cudaMallocManaged(&x, N*sizeof(float)); cudaMallocManaged(&y, N*sizeof(float)); for (int i = 0; i < N; i++) { x[i] = 1.0f; y[i] = 2.0f; } // Run kernel on one CUDA device int blockSize = 256; int numBlocks = (N + blockSize - 1) / blockSize; add<<<numBlocks, blockSize>>>(N, x, y); // Wait for GPU to finish before accessing on host cudaDeviceSynchronize(); printf("%f + %f = %f\n", x[0], y[0], y[0]); cudaFree(x); cudaFree(y); } ``` 利用nvcc编译上述代码生成可执行二进制文件，最后执行该程序验证一切正常运作： ```bash $ nvcc vectorAdd.cu -o vectorAdd $ ./vectorAdd ``` 如果看到预期输出，则表明CUDA开发环境搭建完毕且能够正常使用。