GPU编程——CUDA在VS2010下环境搭建

最近学习GPU编程，现将GPU开发所需的的开发环境搭建过程总结如下，GPU编程首先离不开CUDA(NVIDIA显卡)，GPU和CUDA在这里就不过多介绍。学习GPU编程，离不开一本好书的辅导，在这里向大家推荐一下《GPU高性能编程CUDA实战》。

学习GPU编程，首先需要一个具有NVIDIA显卡的电脑，其他的显卡（例如ATI）是不支持CUDA编程的，有了硬件平台，接下来就是对开发环境的搭建。这里采用的是CUDA5.0 + VS2010，VS2010的安装在这里就不过多的进行介绍，CUDA可以到NVIDIADeveloper Zone去下载，下载地址为https://developer.nvidia.com/cuda-downloads。 CUDA安装好以后，安装程序也会自动在系统环境变量内修改“PATH”，

接下来手动添加

CUDA_BIN_PATH　　%CUDA_PATH%\bin

CUDA_LIB_PATH　　%CUDA_PATH%\lib\Win32

CUDA_SDK_BIN　　%CUDA_SDK_PATH%\bin\Win32

CUDA_SDK_LIB　　%CUDA_SDK_PATH%\common\lib\Win32

VS项目测试：

打开VS，新建项目

GPU编程——CUDA在VS2010下环境搭建

利用向导，会自动生成一段kernel累加代码，在代码main函数最后添加一行system(“pause”);

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编译运行，打印输出如图所示

GPU编程——CUDA在VS2010下环境搭建

恭喜，cuda已经在您的机器上安装成功了。

通过函数getDeviceProperties（）来获得设备的属性，在cudaDeviceProp结构中包含了以下信息：

struct cudaDeviceProp

{

charname[256]; //标识设备的ASCII字符串

size_ttotalGlobalMem; //设备上全局内存的总量，单位为字节

size_tsharedMemPerBlock; //在一个线程块（Block）中可使用的共享内存总量，单位为字节

intregsPerBlock; //每个线程块中可用的32位寄存器数量

intwarpSize; //在一个线程束（warp）中包含的线程数量

size_tmemPitch; /在内存复制中最大的修正量（Pitch），单位为字节

intmaxThreadsPerBlock; //在一个线程块中包含的最大线程数目

intmaxThreadsDim[3]; //在多维线程块数组中，每一维包含的最大线程数量

intmaxGridSize [3]; //在一个线程格（Grid）中，每一维可以包含的线程块的数量

size_ttotalConstMem; //常量内存的总量

intmajor; //设备计算功能集的主版本号

intminor; //设备计算功能集的次版本号

intclockRate; //

size_ttextureAlignment; //设备的纹理对齐要求

intdeviceoverlap; //一个布尔类型值，表示设备是否可以同时执行一个cudaMemory()调用和一个核函数调用

intmultiProcessorCount; //设备上多处理器的数量

intkernelExecTimeoutEnabled; //一个布尔值，表示该设备上执行的核函数是否存在运行时限制

intintegrated; //一个布尔值，表示设备是否是一个集成的GPU

intcanMapHostMemory; //一个布尔值，表示设备是否将主机内存映射到cuda设备地址空间

intcomputeMode; //表示设备的计算模式：默认，独占或禁止

intmaxTexture1D; //一维纹理的最大大小

intmaxTexture2D[2]; //二维纹理的最大维数

intmaxTexture3D[3]; //三维纹理的最大维数

intmaxTexture2DArray[3]; //二维纹理数组的最大维数

intconcurrentKernels ; //一个布尔值，表示设备是否支持在同一个上下文中同时执行多个核函数

};

如果有多个显卡设备，可以通过函数cudaGetDeviceCount（）获得显卡设备的数量，也可以通过下面代码进行自动选择最佳匹配的显卡设备。

<span style="white-space:pre"></span>int gpu_device_num = 0;
cudaGetDeviceCount(&gpu_device_num);
printf("gpu device num = %d\r\n",gpu_device_num);

cudaDeviceProp prop;
int dev;
cudaGetDevice(&dev);
printf("ID of current CUDA device: %d\r\n ",dev);
memset(&prop,0,sizeof(cudaDeviceProp));
prop.major = 1;
prop.minor = 3;
cudaChooseDevice(&dev,&prop);
printf("ID of CUDA device closest to reversion 1.3: %d\r\n",dev);
cudaSetDevice(dev);
cudaGetDeviceProperties(&prop,dev);

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