MSB:3721 CUDA10.1+VS2019

最新推荐文章于 2025-06-22 04:55:28 发布
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分类专栏： CUDA 文章标签： CUDA
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环境 CUDA10.1+VS2019+X64位操作系统

错误代码：MSB3721 命令““C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin\nvcc.exe” -ccbin “C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.21.27702\bin\HostX86\x64” -x cu -I"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include" -I"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include" -G --keep-dir x64\Debug -maxrregcount=0 --machine 64 --compile -g -DWIN32 -DWIN64 -D_DEBUG -D_CONSOLE -D_MBCS -Xcompiler "/EHsc /W3 /nologo /Od /FS /Zi /RTC1 /MDd " -o x64\Debug\kernel.cu.obj “D:\fake\CUDA\flipped\Flipped\CUDA_Begin\kernel.cu” -clean

原因推测：

应该是VS2019环境变量引发的问题。当时在VS中新建了一个C++的空项目仅用来输出hello world!,发现编译不能通过，出现了一些稀奇古怪的错误，最后只能重置系统。。。

尝试过的解决方法

  1. 将CL.exe由x86->x64，不能解决问题
  2. 将NVCC 编译命令用windows power shell 打开查看具体细节，如下图所示：
    然后看着有点吃力，便放弃了
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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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Win10 VS2019 CUDA11.7 配置绝望踩坑记： nvcc fatal : Could not set up the environment ....和MSB3721 错误
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第一次写博客，但是真想立刻写出来希望能帮到你。本人因工作需要，需要配置CUDA以加速相关计算。电脑是公司的，一时半会不支持重装的动作。VS2019专业版，已经装好，选择CUDA最新版安装。绝望的征程开始了：.........
CUDA在VS下编程出现MSB3721错误
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刚刚配置好vs2019和cuda11.6的环境，想运行个程序试一下，结果连给的默认程序都出错。 报错如下 严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误 MSB3721 命令“"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\bin\nvcc.exe" -gencode=arch=compute_61,code="sm_61,compute_61" --use-local-env -ccbin "D:\vs2019\VC\Tools\
[环境问题]vs2022运行CUDA12.1报错MSB3721问题解决方法
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第一种方法：将vs2022卸载换成vs2019或者vs2017即可解决问题，但是更换vs2019后cuda还要重新安装一下，不然属性表没了。打开后定位到这一行，修改 ‘_MSC_VER >=’ 后面的数值。第二种方法：卸载cuda12.1换成12.4及其以上版本。
CUDA在Visual Studio无法编译抛出error MSB3721和nvcc fatal
Kelvin_Yan的专栏
06-03 2523
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“
vs编译darknet MSB3721
andy dennis的博客
06-23 870
MSB3721 https://blog.csdn.net/limmmy/article/details/105098160
CUDA C10.1 对vs2019的模板
04-18
目前cuda最新版为cuda10.1，前几天安装后发现，对我的vs2019 enterprise版本并不支持(启动vs2019后无法找到对应的创建模板项)，经过查找，在官方回复下了解到因为cuda10.1出来时，vs2019还是preview，所以暂时不支持，CUDA 11才会修复。然后给出了这个可以临时使用的模板，我尝试了下，的确是可以使用的。具体使用方法:解压缩后打开工程，在菜单->项目，选择导出为模板，然后命名，之后你创建项目就可以采用这个CUDA模板了，就是这样(记得CUDA的环境变量配置先配置好，以及cuda的四个文件(跟这个模板没关系)位置复制到对应位置，具体的优快云有博客讲过，可以搜一下，能帮的就这么多了，这个模板是肯定可用的，不能用的话得看看我前面说的CUDA环境和文件问题)。分享出来挣点分。
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 3421
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
解决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
牛肉胡辣汤
11-16 2490
在CUDA编译的最后一个步骤中，设备代码和主机代码被链接在一起，形成最终的可执行文件。总而言之，CUDA编译是将CUDA源代码转换为可在GPU上执行的可执行文件的过程。然后将数据传输到设备端的内存中。在实际应用中，可以根据具体的需求和算法进行相应的修改和优化，以提高并行计算的效率和性能。通过上述方法，您有很大的机会解决MSB3721错误，并成功编译您的CUDA项目。在CUDA编程中，编译是将CUDA源代码转换为可在GPU上执行的可执行文件的过程。CUDA编译包括两个主要的步骤：设备代码编译和主机代码编译。
错误 MSB3721 命令 已退出，返回代码为 1 CUDA 11.6.targets ***
ashiners的博客
12-15 2729
错误 MSB3721 命令 已退出
vs配置cuda出现MSB3721，返回代码为1
weixin_43958173的博客
12-28 9338
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，...
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 2327
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\？
（〇）CUDA10.1+VS2019的开发环境
weixin_40957814的博客
10-15 6906
（〇）CUDA10.1+VS2019的开发环境 一、Microsoft Visual Studio 2019 的安装与配置 1. 首先到微软官网下载VS2019的下载器。[链接地址](https://visualstudio.microsoft.com/vs/#visual-studio-2019-launch-videos) 2. 运行已经下载好的VS2019的管理器（由于本人PC已经安装VS，...
VS+CUDA编译报错：MSB3721，返回代码255
qq_41028149的博客
10-19 2150
第二次出现还找了半天，不长记性，记录一下 问题描述：编译报错：MSB3721，返回代码255 解决方案： 在工程属性的CUDA C/C+±>Generate Relocatable Device Code下选择***是 (-rdc=true)*** 参考：https://www.cnblogs.com/qpswwww/p/11646593.html ...
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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