Visual Studio 2019中如何使用CUDA与C++编译？
2023-07-04 11:09:16
深夜i
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Studio
2019
CUDA
C++
编译
如果你是一名C++开发者，又想尝试使用CUDA进行并行计算的话，那么你一定会对本文的主题感兴趣：Visual Studio 2019中如何使用CUDA与C++编译？
CUDA是英伟达为GPU（图形处理器）开发的一个并行计算平台。它的出现让我们有了更便捷的方法来实现高效的并行计算。而且，我们还可以使用C++来编写CUDA程序。接下来，我们就来看看如何在Visual Studio 2019中使用CUDA与C++编译。
首先，你需要安装Visual Studio 2019和CUDA工具包。安装完毕后，打开Visual Studio 2019，新建一个项目。点击“文件”->“新建”->“项目”，在“安装”选项卡中选择“Visual C++”->“CUDA”，然后选择“CUDA 11.0 Runtime Project”。
接下来，你需要配置项目属性。在“属性”选项卡中选择“CUDA C/C++”，设置“设备码”和“计算能力”选项，以适应你的显卡。然后，选择“常规”选项卡，将“字符集”设置为“使用多字节字符集”。
接下来，在项目中添加一个新的CUDA源文件。右键点击“源文件”文件夹，然后选择“添加”->“新建项”，然后选择“CUDA 11.0 Runtime文件”。
在新建的CUDA源文件中，你可以编写C++代码，然后使用CUDA函数进行并行运算。例如，你可以使用以下代码计算数组中每个元素的平方：
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <stdio.h>
__global__ void square(float *a, int N) {
int i = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
if (i<N) a[i] = a[i] * a[i];
}
int main() {
int N = 10;
float a[N] = 1;
float *d_a;
cudaMalloc(&d_a, N*sizeof(float));
cudaMemcpy(d_a, a, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
square << <(N + 255) / 256, 256 >> > (d_a, N);
cudaMemcpy(a, d_a, N*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaFree(d_a);
for (int i = 0; i<N; i++)
printf("%f ", a[i]);
printf("\n");
return 0;
}
接着，你只需要点击“生成”->“生成解决方案”，Visual Studio 2019会自动将CUDA代码编译为可执行文件。
综上所述，使用CUDA和C++进行并行计算并不难。只需安装好Visual Studio 2019和CUDA工具包，配置好项目属性，就可以开始编写CUDA代码了。希望本文对你有所帮助。
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