VS2019+CUDA12.5入门

通常先装vs后装cuda，cuda会自动集成到vs中。而如果先装cuda，后装vs则需要进行额外的配置。

1 VS新建项目中增加CUDA选项

1.1 关闭vs2019（如果已经打开）
1.2 检查CUDA安装路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.5\extras\visual_studio_integration\CudaProjectVsWizards下，是否存在VS集成扩展支持

这里15对应Visual Studio 2017，16对应Visual Studio 2019，17对应Visual Studio 2022，如果不存在相应扩展，请参照1.3获取
1.3 运行cuda_12.5.0_555.85_windows.exewindows安装包，它首先会解压cuda，在解压路径cuda12.5\visual_studio_integration\CUDAVisualStudioIntegration\extras\visual_studio_integration\CudaProjectVsWizards下有3个文件夹，就是1.2需要的VS扩展支持
1.4 将对应VS2019的16文件夹下内容拷贝到C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Enterprise\Common7\IDE\Extensions下的NVIDIA\CUDA 12.5 Wizards\12.5中

注意：上述三级文件夹NVIDIA\CUDA 12.5 Wizards\12.5可能需要手动创建，另外相依文件也可以不直接拷贝，而是通过创建链接的方式来进行
mklink /d "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Enterprise\Common7\IDE\Extensions\NVIDIA\CUDA 12.5 Wizards\12.5" "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.5\extras\visual_studio_integration\CudaProjectVsWizards\16"

这个命令的作用是，对C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.5\extras\visual_studio_integration\CudaProjectVsWizards下的16文件夹创建一个符号链接（类似创建快捷方式），创建的符号链接位于第一步中新建的CUDA 112.5 Wizards文件夹，该符号链接名为12.5：

1.5 Ctrl+S打开搜索框，输入command，找到Developer Command Prompt for VS 2019，右键，选择以管理员方式运行，运行以下命令：devenv.com /setup /nosetupvstemplates


1.6 将C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.5\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions中文件拷贝到C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Enterprise\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations中
1.7 重启Visual Studio 2019，这样在新建工程的时候就可以看到CUDA工程模板出现了。

1.8 点击创建后就会进入如下界面。此时会生成一个模板kernel.cu文件。可以通过运行该文件来测试是否可以成功进行CUDA编程，如果编译通过，在命令行窗口中生成如下结果，说明编译成功。

2 关键概念

2.1 global、device和host

用host指代CPU及其内存，而用device指代GPU及其内存。
• global：在device上执行，从host中调用（一些特定的GPU也可以从device上调用），返回类型必须是void，不支持可变参数，不能成为类成员函数。注意用__global__定义的kernel是异步的，这意味着host不会等待kernel执行完就执行下一步。
• device：在device上执行，仅可以从device中调用，不可以和__global__同时用。
• host：在host上执行，仅可以从host上调用，一般省略不写，不可以和__global__同时用，但可和__device__同时用，此时函数会在device和host都编译。

2.2 CUDA的整体结构

kernel是在device上线程中并行执行的函数，核函数用__global__符号声明，在调用时需要用<<<grid, block>>>来指定kernel要运行的线程，在CUDA中，每一个线程都要执行核函数。kernel在device上执行时实际上是启动很多线程，一个kernel所启动的所有线程称为一个网格（grid），同一个网格上的线程共享相同的全局内存空间。每一个grid由多个block组成，每一个block由多个线程组成。
从上图可以看出每一个block可以组织成三维的，但其实block可以1维、2维或3维组织。Grid可以1维、2维组织。

2.3 CUDA内存模型

如下图所示。可以看到，每个线程有自己的私有本地内存（Local Memory），而每个线程块有包含共享内存（Shared Memory），可以被线程块中所有线程共享，其生命周期与线程块一致。此外，所有的线程都可以访问全局内存（Global Memory）。还可以访问一些只读内存块：常量内存（Constant Memory）和纹理内存（Texture Memory）。2.4 Streaming Multiprocessor，SM

SM是GPU的处理器，SM可以并发地执行数百个线程。
• 当一个kernel被执行时，它的gird中的线程块被分配到SM上，一个线程块只能在一个SM上被调度。
• SM一般可以调度多个线程块，一个kernel的各个线程块可能被分配多个SM。
• 当线程块被划分到某个SM上时，它将被进一步划分为多个线程束（一个线程束包含32个线程），因为这才是SM的基本执行单元，但是一个SM同时并发的线程束数是有限的。
• 由于SM的基本执行单元是包含32个线程的线程束，所以block大小一般要设置为32的倍数。
SM中包含多个SP，一个GPU可以有多个SM（比如16个），最终一个GPU可能包含有上千个SP。
每个线程由每个线程处理器（SP）执行，线程块由多核处理器（SM）执行，一个kernel其实由一个grid来执行，一个kernel一次只能在一个GPU上执行。
block是软件概念，一个block只会由一个sm调度，程序员在开发时，通过设定block的属性，告诉GPU硬件，我有多少个线程，线程怎么组织。而具体怎么调度由sm的warps scheduler负责，block一旦被分配好SM，该block就会一直驻留在该SM中，直到执行结束。一个SM可以同时拥有多个blocks，但需要序列执行。

3 自己进行CUDA编程验证

 以下程序给出了一个矩阵乘法的例子

  1 #include "cuda_runtime.h"
  2 #include "device_launch_parameters.h"
  3 
  4 #include <stdio.h>
  5 #include <iostream>
  6 
  7 #define KB 1024
  8 #define MB (1024*1024)
  9 
 10 using namespace std;
 11 
 12 const int Row = 512; // 行数
 13 const int Col = 512; // 列数
 14 
 15 __global__
 16 void matrix_mul_gpu(int* M, int* N, int* P, int width) // width代表列数
 17 {
 18     int i = threadIdx.x + blockDim.x * blockIdx.x; // 第i列的线程
 19     int j = threadIdx.y + blockDim.y * blockIdx.y; // 第j行的线程
 20 
 21     int sum = 0;
 22     for (int k = 0; k < width; k++)
 23     {
 24         int a = M[j * width + k]; // 第j行的某一个值
 25         int b = N[k * width + i]; // 第i列的某一个值
 26         sum += a * b;
 27     }
 28     P[j * width + i] = sum;
 29 }
 30 
 31 void matrix_mul_cpu(int* M, int* N, int* P, int width)
 32 {
 33     for (int i = 0; i < width; i++)
 34         for (int j = 0; j < width; j++)
 35         {
 36             int sum = 0;
 37             for (int k = 0; k < width; k++)
 38             {
 39                 int a = M[i * width + k];
 40                 int b = N[k * width + j];
 41                 sum += a * b;
 42             }
 43             P[i * width + j] = sum;
 44         }
 45 }
 46 
 47 __host__ int main(int argc, char* argv[])
 48 {
 49     int devCount = 0;
 50     cudaError_t err = cudaGetDeviceCount(&devCount);
 51     if (err != cudaSuccess)
 52     {
 53         printf("CUDA error: '%s'.  You probably don't have Nvidia CUDA drivers installed or don't have any cards.\n", cudaGetErrorName(err));
 54         return -1;
 55     }
 56     printf("%d CUDA Devices found:\n", devCount);
 57 
 58     for (int i = 0; i < devCount; ++i)
 59     {
 60         cudaDeviceProp props;
 61         cudaGetDeviceProperties(&props, i);
 62         printf("%d: %s\n", i, props.name);
 63         printf("  Compute Capability: %d.%d\n", props.major, props.minor);
 64         cout << "  Global memory:   " << props.totalGlobalMem / MB << "mb" << endl;
 65         cout << "  Shared memory:   " << props.sharedMemPerBlock / KB << "kb" << endl;
 66         cout << "  Constant memory: " << props.totalConstMem / KB << "kb" << endl;
 67         cout << "  Block registers: " << props.regsPerBlock << endl << endl;
 68 
 69         cout << "  Warp size:         " << props.warpSize << endl;
 70         cout << "  Threads per block: " << props.maxThreadsPerBlock << endl;
 71         // I think this is a virtual result, not the real hardware
 72         // printf("  Max blocks per multiprocessor: %lu\n",props.maxBlocksPerMultiProcessor);
 73         cout << "  Num multiprocessors: " << props.multiProcessorCount << endl;
 74         cout << "  maxThreadsPerMultiProcessor: " << props.maxThreadsPerMultiProcessor << endl;
 75         // I think these are virtual dimensions
 76         // cout << "  Max block dimensions: [ " << props.maxThreadsDim[0] << ", " << props.maxThreadsDim[1]  << ", " << props.maxThreadsDim[2] << " ]" << endl;
 77         // cout << "  Max grid dimensions:  [ " << props.maxGridSize[0] << ", " << props.maxGridSize[1]  << ", " << props.maxGridSize[2] << " ]" << endl;
 78         cout << endl;
 79 
 80         printf("Max threads per block: %d\n", props.maxThreadsPerBlock);
 81         printf("Max threads in x dimension: %d\n", props.maxThreadsDim[0]);
 82         printf("Max threads in y dimension: %d\n", props.maxThreadsDim[1]);
 83         printf("Max threads in z dimension: %d\n", props.maxThreadsDim[2]);
 84     }
 85 
 86     clock_t GPUstart, GPUend;
 87 
 88     // 选择第一个GPU为默认
 89     err = cudaSetDevice(0);
 90     if (err != cudaSuccess) {
 91         printf("cudaSetDevice failed please check\n");
 92         return -1;
 93     }
 94     int* A = (int*)malloc(sizeof(int) * Row * Col);
 95     int* B = (int*)malloc(sizeof(int) * Row * Col);
 96     int* C = (int*)malloc(sizeof(int) * Row * Col);
 97     //malloc device memory
 98     int* d_dataA, * d_dataB, * d_dataC;
 99     cudaMalloc((void**)&d_dataA, sizeof(int) * Row * Col);
100     cudaMalloc((void**)&d_dataB, sizeof(int) * Row * Col);
101     cudaMalloc((void**)&d_dataC, sizeof(int) * Row * Col);
102     //set value
103     for (int i = 0; i < Row * Col; i++) {
104         A[i] = 90;
105         B[i] = 10;
106     }
107 
108     GPUstart = clock();
109     cudaMemcpy(d_dataA, A, sizeof(int) * Row * Col, cudaMemcpyHostToDevice);
110     cudaMemcpy(d_dataB, B, sizeof(int) * Row * Col, cudaMemcpyHostToDevice);
111     dim3 threadPerBlock(16, 16);
112     // (Col + threadPerBlock.x - 1)/threadPerBlock.x=Col/threadPerBlock.x+1，即多拿一个block来装不能整除的部分
113     dim3 blockNumber((Col + threadPerBlock.x - 1) / threadPerBlock.x, (Row + threadPerBlock.y - 1) / threadPerBlock.y);
114     printf("Block(%d,%d)   Grid(%d,%d).\n", threadPerBlock.x, threadPerBlock.y, blockNumber.x, blockNumber.y);
115     // 每一个线程进行某行乘某列的计算，得到结果中的一个元素。也就是d_dataC中的每一个计算结果都和GPU中线程的布局<blockNumber, threadPerBlock >一致
116     matrix_mul_gpu << <blockNumber, threadPerBlock >> > (d_dataA, d_dataB, d_dataC, Col);
117     //拷贝计算数据-一级数据指针
118     cudaMemcpy(C, d_dataC, sizeof(int) * Row * Col, cudaMemcpyDeviceToHost);
119 
120     //释放内存
121     free(A);
122     free(B);
123     free(C);
124     cudaFree(d_dataA);
125     cudaFree(d_dataB);
126     cudaFree(d_dataC);
127 
128     GPUend = clock();
129     int GPUtime = GPUend - GPUstart;
130     printf("GPU运行时间：%d\n", GPUtime);
131 
132     // CPU计算
133     clock_t CPUstart, CPUend;
134 
135     int* A2 = (int*)malloc(sizeof(int) * Row * Col);
136     int* B2 = (int*)malloc(sizeof(int) * Row * Col);
137     int* C2 = (int*)malloc(sizeof(int) * Row * Col);
138 
139     //set value
140     for (int i = 0; i < Row * Col; i++) {
141         A2[i] = 90;
142         B2[i] = 10;
143     }
144 
145     CPUstart = clock();
146     matrix_mul_cpu(A2, B2, C2, Col);
147     CPUend = clock();
148     int CPUtime = CPUend - CPUstart;
149     printf("CPU运行时间：%d\n", CPUtime);
150     printf("加速比为：%lf\n", double(CPUtime) / GPUtime);
151 
152     return 0;
153 }

cuda sample

程序运行结果如下，可见GPU可以大大加速矩阵乘法运算过程。

 

参考：
https://blog.youkuaiyun.com/Sakuya__/article/details/140867143
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39591031/article/details/124462430
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43610114/article/details/129905558
https://www.cnblogs.com/codingbigdog/p/16522384.html

原创作者: zhaoweiwei 转载于: https://www.cnblogs.com/zhaoweiwei/p/18919130/cuda_vs2019