Windows下Visual Studio 中配置第一个CUDA工程

今天整NVIDIA 的CUDA 安装和第一个CUDA 代码,顺便添加一个有CUDA工程的空框架。
(1)首先确认自己的CUDA 已经安装成功
>>cmd 进入命令窗,在窗口输入查看cuda 是否安装成功,能查到CUDA的版本号,表示安装成功。
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>查看环境变量中是否有cuda的配置,如果没有需要手动添加
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(2)基于 Visual Studio 新建第一个CUDA工程(第一个自带的计算框架)
>>打开VS,生成cuda自带的计算数组加的一个项目
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### 下载适用于 Visual Studio 2022 的 CUDA 工程模板或示例项目 为了在 Visual Studio 2022 中使用 CUDA 开发环境并获取相应的工程模板或示例项目,可以按照以下方法操作: #### 安装 NVIDIA CUDA Toolkit 确保已安装最新版本的 NVIDIA CUDA Toolkit。CUDA Toolkit 提供了开发所需的库、头文件以及编译器支持。可以从官方下载页面获取最新的 CUDA Toolkit 版本[^1]。 访问 NVIDIA 官方网站上的 CUDA 下载链接: [NVIDIA CUDA Downloads](http://www.nvidia.com/content/cuda/cuda-downloads.html) 选择适合的操作系统和工具包版本进行下载。对于 Visual Studio 2022 支持情况,请确认所选 CUDA Toolkit 是否兼容该 IDE 版本。 #### 配置 Visual Studio 2022 和 Nsight Visual Studio Edition Nsight Visual Studio Edition 是用于集成 CUDA 开发到 Visual Studio 的插件。它允许开发者直接通过 Visual Studio 创建、编辑和调试 CUDA 应用程序。 完成 CUDA Toolkit 安装后,在 Visual Studio Marketplace 或者随附的安装选项中查找并安装 **Nsight Visual Studio Edition** 插件。此插件会自动注册 CUDA 插件并与 Visual Studio 进行关联。 #### 获取 CUDA 示例项目 GPU Computing SDK 曾经作为独立组件提供给用户,但现在其功能已被整合至 CUDA Toolkit 当中[^3]。因此无需单独安装 GPU Computing SDK 即可获得大量示例代码。 安装完成后,可以通过以下路径找到这些示例源码及其对应的解决方案文件(`.sln`),它们通常位于如下目录下: ``` C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\ ``` 如果希望将这些样例迁移到 Visual Studio 2022,则可能需要手动调整某些配置项来匹配新版本的要求。具体步骤包括但不限于更新平台工具集设置等。 另外值得注意的是,PyCUDA 及其他第三方接口也可能成为调用底层硬件加速资源的有效途径之一[^4];不过这主要针对那些希望通过高级脚本语言快速实现复杂算法逻辑的研究人员而言。 最后提醒一下,遇到任何技术难题都可以前往专门设立的支持论坛寻求帮助[^5]。 ```python import pycuda.autoinit from pycuda.compiler import SourceModule mod = SourceModule(""" __global__ void multiply_them(float *dest, float *a, float *b) { const int i = threadIdx.x; dest[i] = a[i] * b[i]; } """) multiply_them = mod.get_function("multiply_them") ``` 上述代码片段展示了如何利用 PyCUDA 来编写简单的核函数,并将其应用于数据处理任务上。 ---
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