CUDA的配置

最近也是心血来潮找了本《GPU高性能运算之CUDA》看看,免不了在自己的笔记本上装个试试。因此找了以下教程:

 

转自: http://blog.youkuaiyun.com/happyweb/archive/2011/03/09/6233427.aspx

 

VS2005开发CUDA环境配置

下面记录的是在VS2005中开发CUDA应用程序的配置过程,使用的路径均为默认路径。

安装、配置步骤:
1、安装Visual Studio 2005环境。
2、安装开发助手Visual Assist X。
3、安装CUDA的驱动、工具集、SDK。
     可以从http://developer.nvidia.com/object/cuda_3_2_downloads.html免费下载。


4、语法高亮:
     查看C:/Program Files/Microsoft Visual Studio 8/Common7/IDE目录是否存在usertype.dat文件。
如果没有存在则将C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing SDK/doc/syntax_highlighting/visual_studio_8里面的usertype.dat文件拷贝到此目录;
如果已经存在则将C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing SDK/doc/syntax_highlighting/visual_studio_8里面的usertype.dat的内容添加到C:/Program Files/Microsoft Visual Studio 8/Common7/IDE/usertype.dat文件的尾部。

5、设置VS2005环境:
     依次打开“工具|选项|项目和解决方案|VC++目录”,添加:
     包含文件:C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v3.2/include

                  C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing SDK/C/common/inc
     库文件:   C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v3.2/lib/Win32

                  C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing SDK/C/common/lib
     源文件:   C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing SDK/C/common/src

     依次打开“工具|选项|文本编辑器|文件扩展名”,在扩展名中添加“cu”,在编辑器中选择“Microsoft Visual C++”。

6、在VS2005中依次打开“工具|选项|项目和解决方案|VC++项目设置”里面的“C/C++文件扩展名”添加*.cu;
     在规则搜索路径中C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing SDK/C/common,指定Cuda.rules所在的路径。

7、在VS2005中新建工程,在工程名上鼠标右击,在弹出菜单中选择菜单项“自定义生成规则”,选择要添加的规则文件,

     如:“CUDA Build rule v3.0.14”。
     在工程中添加.cu文件,右键点击cu文件,在弹出菜单中依次选择“属性|配置属性|常规”,在“工具”的下拉列表中选

     择生成规则的名称,例如“CUDA Build rule v3.0.14”,单击“确定”即可。
    
     顺便说明一下,在下载文件中有一个“cudatoolkit_3.2_win_buildrules-patch.zip”,解压后其实是编译驱动级别的

     api及编译运行时api的规则文件,可以将它们拷贝到一个目录,  如上所示指定该目录即可编译驱动级别的api和编译运行

     时api。

8、Visual Assist X设置:
     关闭已经所有打开的Visual studio,之后进入注册表编辑器,依次打开“HKEY_CURRENT_USER/Software/Whole Tomato/Visual Assist X/VANet8”,找到右边的ExtSource项,将其值添加.cu;.cuh,之后关闭,再次打开VS2005即可。

     至此,就已经可以打开SDK目录下的例子代码(如:C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing SDK/C/src/vectorAdd/vectorAdd.sln)进行编译、调试了。

 

 

但在如上步骤完成后,编译DQ时,出现了一个警告和两个错误,同以下帖子的问题:

 

http://topic.youkuaiyun.com/u/20100206/18/f402dc43-7b28-4396-82e9-8315f7b44c15.html

 

问题的解决也已在帖子中提到,先编译一下NVIDIA Corporation/NVIDIA GPU Computing SDK/shared/shrUtils.sln即可。原因不详。 至此已可以运行例子程序~~

 

 

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何在CUDA配置CuDNN的问题。根据用户之前提供的引用内容,我需要整理出一个清晰的步骤指南,并确保符合用户的需求。 首先,用户可能已经安装了CUDA,但需要正确配置CuDNN。根据引用[2]和[3],用户需要注意CUDA和CuDNN的版本兼容性。因此,第一步应该是确认用户安装的CUDA版本,并下载对应的CuDNN版本。比如,如果用户使用的是CUDA 11.7,那么应该下载CuDNN 8.9.x,如引用[3]中提到的。 接下来,用户需要将下载的CuDNN文件复制到CUDA的安装目录中。引用[5]提到在Ubuntu下复制头文件和库文件到CUDA目录,这在Windows下类似,需要将bin、include、lib目录下的文件复制到CUDA对应的目录。比如,将cudnn.h复制到CUDA的include文件夹,将cudnn.lib复制到lib/x64,动态链接库到bin目录。这一步很关键,如果文件位置不对,会导致编译错误,如用户之前遇到的cudnn.lib无法打开的问题。 然后,用户需要在Visual Studio中配置项目属性,添加包含目录和库目录,以及附加依赖项。根据之前的回答,这部分需要详细说明,包括路径设置和依赖项的具体文件名。同时,要注意区分Debug和Release模式下的不同库文件,如引用中提到的cudnn64_8d.lib和cudnn64_8.lib。 另外,用户可能需要设置环境变量,确保系统能够找到CuDNN的动态链接库。引用[4]在Ubuntu下的操作,但Windows下可能需要将CUDA的bin目录添加到系统PATH中,或者设置CUDA_PATH环境变量,如之前的步骤中提到的。 用户可能遇到的常见问题包括版本不匹配、文件路径错误、项目配置不正确等。需要提醒用户检查这些方面,并提供验证方法,例如编译一个简单的测试程序,如引用中的代码示例,来确认CuDNN是否正确配置。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步了解相关配置和故障排除,如版本兼容性检查、多版本CUDA切换、动态链接库缺失等问题。这些问题可以引导用户深入解决可能遇到的更多问题,提升他们的操作成功率。</think>以下是基于引用内容的CUDA配置cuDNN完整指南: --- ### **步骤1:确认CUDA与cuDNN版本兼容性** 1. 查看当前CUDA版本 ```bash nvcc --version ``` 2. 根据CUDA版本选择对应cuDNN - CUDA 11.x ➔ cuDNN 8.5+(如CUDA 11.7对应cuDNN 8.9.x[^3]) - CUDA 12.x ➔ cuDNN 8.9.7+[^4] *注:通过NVIDIA官方文档验证具体对应关系[^2]* --- ### **步骤2:安装cuDNN文件到CUDA目录** #### **(Windows系统)** 1. 下载cuDNN压缩包(需NVIDIA开发者账号) - 访问[NVIDIA cuDNN下载页](https://developer.nvidia.com/cudnn) - 选择与CUDA版本匹配的cuDNN(如`cudnn-windows-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive.zip`[^4]) 2. 解压并复制文件到CUDA安装目录 ```powershell # 假设CUDA安装在 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8 # 将以下cuDNN文件复制到对应位置: cuDNN解压路径\bin\* → CUDA_PATH\v11.8\bin\ cuDNN解压路径\include\* → CUDA_PATH\v11.8\include\ cuDNN解压路径\lib\* → CUDA_PATH\v11.8\lib\x64\ # 关键:确保cudnn.lib在此目录 ``` #### **(Linux系统参考[^5])** ```bash # 示例:Ubuntu下CUDA 12.1配置 sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-12.1/include sudo cp cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda-12.1/lib64 ``` --- ### **步骤3:配置Visual Studio项目** 1. **包含目录设置** - 添加CUDA包含路径: ``` C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\include ``` 2. **库目录设置** - 添加CUDA库路径: ``` C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\lib\x64 ``` 3. **附加依赖项** - 添加以下库文件(注意版本号匹配): ``` cudnn.lib;cudart.lib;cublas.lib; # Debug模式可能需要cudnn64_8d.lib[^4] ``` --- ### **步骤4:验证配置有效性** 1. **编译测试代码** ```cpp #include <cudnn.h> int main() { cudnnHandle_t handle; cudnnCreate(&handle); // 成功编译即表示配置正确 cudnnDestroy(handle); return 0; } ``` 2. **检查运行时依赖** - 确保`cudnn64_8.dll`(Windows)或`libcudnn.so.8`(Linux)在系统PATH或项目输出目录中 --- ### **常见问题解决** | 问题现象 | 解决方案 | |---------|----------| | `LNK2019: unresolved external symbol cudnnCreate` | 检查`cudnn.lib`是否在附加依赖项中,库目录是否包含x64子目录[^1] | | `无法打开文件cudnn.h` | 确认include目录路径是否正确,文件是否被误覆盖[^5] | | 运行时提示DLL缺失 | 将CUDA的`bin`目录(如`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin`)加入系统PATH[^4] | --- ### **相关问题** 1. 如何同时安装多个CUDA版本并切换使用? 2. 在CMake项目中如何自动检测cuDNN路径? 3. 出现`CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED`错误应如何排查? 4. cuDNN的卷积加速功能需要哪些额外配置? 通过上述步骤可完成CUDA与cuDNN的集成配置。若仍存在问题,建议通过`nvcc -V`和`where cudnn.lib`命令验证路径准确性[^2][^3]。
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值