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  • Windows下安装CUDA8.0

    在Win10下安装CUDA8.0,并使用VS2013测试;

    机器配置:

    Windows 10
    VS 2013
    CUDA8.0
    

    CUDA 8.0:下载地址

    CUDA其他版本:下载地址

    1. 安装CUDA 8.0

    双击安装下载的.exe文件,然后选择解压路径,如下图,解压到哪里无所谓,安装成功会自动删除;

    解压完成后,得到如下图:

    • 精简:安装所有CUDA模块,并覆盖掉当前的NVIDIA驱动程序;(说实话,容易出问题)
    • 自定义:选择自己想要安装的模块,此处选择这里;

    选择自定义后,出现下图所示:

    下面几个模块准确具体有什么用,不能100%确定,但能大概才出来:

    • CUDA:这个是必须的,下面有CUDA Runntime、Samples一些东西;
    • NVIDIA GeForce Experience:这个好像是为了更好的游戏体验,之前安装显卡驱动程序时也提示是否安装,果断拒绝了;
    • Other components:这里的PhysX好像也是为了游戏体验来的;
    • Driver components:这个就要慎重了,意思就是重新安装显卡驱动程序;如果之前已经成功安装驱动程序,这里就不用选了;如果之前没安装驱动程序,建议还是去官网上单独下载驱动程序进行安装吧;

    选择好需要安装的模块,就要选择安装路径了,我的选择如下图:

    • 在如图所示位置建立相应文件夹,然后再指定安装路径;

    安装成功后;Ctrl+R,打开cmd:

    nvcc -V
    

    输出版本信息,则表明安装成功;

    配置环境变量

    F:CUDANVIDIA GPU Computing TookitCUDAv8.0libx64添加的系统变量的path中;

    2. 安装CuDNN

    下载对应CUDA 8.0版本的CuDNN:下载链接

    (如果安装的是其他版本的CUDA,注意CuDNN的版本)

    下载完成后,解压得到一个名为cuda的文件夹;将该文件夹下的文件复制到上一步安装的CUDA中;注意对应的文件夹;

    ./cuda/bin/**.dll 复制到  ./NVIDIA GPU Computing Tookit/CUDA/v8.0/bin/
    ./cuda/include/**.dll 复制到  ./NVIDIA GPU Computing Tookit/CUDA/v8.0/include/
    ./cuda/lib/x64/**.dll 复制到  ./NVIDIA GPU Computing Tookit/CUDA/v8.0/lib/x64/
    

    安装完成;

    3. 测试1

    使用VS2013打开./cuda/v8.0/Samples_vs2013.sln;

    加载完成后,执行本地Windows编译,最后输出成功,见下图;

    4. 测试2

    在VS2013上配置CUDA;

    4.1 新建项目并进行配置

    1. 打开VS2013,新建空白项目,设置项目名称、位置信息,如下图;

    1. 在源文件添加—>新建项—>NVIDIA CUDA 8.0—>CUDA C/C++ File,命名为hello.cu,如下图;

      hello.cu右键—>属性—>配置属性—>常规—>项类型,配置如下图;

    1. 在项目上右键—>生成依赖项—>生成自定义—>选择CUDA 8.0,如下图;

    1. 在项目上右键—>属性—>常规—>配置管理器—>活动解决方案平台(新建)—>键入或选择新平台(选择x64),如下图;

    1. 项目右键—>属性—>VC++目录—>包含目录,如下图,添加;
    F:CUDANVIDIA GPU Computing TookitCUDAv8.0include
    
    1. 项目右键—>属性—>VC++目录—>库目录,如下图,添加;
    F:CUDANVIDIA GPU Computing TookitCUDAv8.0libx64
    

    1. 项目右键—>属性—>链接器—>常规,如下图,添加;
    $(CUDA_PATH_V8_0)lib$(Platform)
    

    1. 项目右键—>属性—>链接器—>输入—>附加依赖项,如下图,添加;

    注意:不同版本的CUDA,下面的lib是不同的;当然,一个项目也不一定需要所有的lib;

    具体有哪些lib,位于:F:CUDA_Dev_Doc_Samv8.0libx64;

    cublas.lib
    cublas_device.lib
    cuda.lib
    cudadevrt.lib
    cudart.lib
    cudart_static.lib
    cudnn.lib
    cufft.lib
    cufftw.lib
    curand.lib
    cusolver.lib
    cusparse.lib
    nppc.lib
    nppi.lib
    nppial.lib
    nppicc.lib
    nppicom.lib
    nppidei.lib
    nppif.lib
    nppig.lib
    nppim.lib
    nppist.lib
    nppisu.lib
    nppitc.lib
    npps.lib
    nvblas.lib
    nvcuvid.lib
    nvgraph.lib
    nvml.lib
    nvrtc.lib
    OpenCL.lib
    

    4.2 编译

    在上面建的hello.cu文件中添加下面代码:

    // CUDA runtime 库 + CUBLAS 库 
    #include <cuda_runtime.h>
    #include <cublas_v2.h>
    #include <device_launch_parameters.h>  
    
    #include <time.h>
    #include <iostream>
    
    # pragma warning (disable:4819)
    using namespace std;
    
    bool initDevice(void)
    {
    	int cnt, i;
    	cudaGetDeviceCount(&cnt);
    
    	if (cnt < 0){
    		cout << "Can not find CUDA device" << endl;
    		return false;
    	}
    
    	for (i = 0; i < cnt; i++){
    		cudaDeviceProp porp;
    		if (cudaGetDeviceProperties(&porp, i) == cudaSuccess){
    			if (porp.major >= 1) {
    				break;
    			}
    		}
    	}
    
    	if (i == cnt){
    		cout << "< 1.0" << endl;
    	}
    
    	return true;
    }
    
    __global__ void kernel_compute(float *model, float *input, float *output)
    {
    	int idx_x, idx_y;
    	idx_y = blockIdx.x;
    	idx_x = idx_y * blockDim.x + threadIdx.x;
    
    	float sum = 0;
    	for (int i = 0; i < 9; i++){
    		sum += input[idx_x] * model[i];
    	}
    	//printf("%3d  %d  %2.6f  %2.6f
    ", idx_x, idx_y, sum, input[idx_x]); 
    
    	output[idx_x] = sum;
    }
    
    /*block ---> row*/
    int buildMaps(float *model, float *input, float *output, int height, int width)
    {
    	initDevice();
    	float *dev_m = NULL, *dev_i = NULL, *dev_o = NULL;
    	int size = height * width;
    
    	cudaMalloc((void **)&dev_m, 9 * sizeof(float));
    	cudaMalloc((void **)&dev_i, size * sizeof(float));
    	cudaMalloc((void **)&dev_o, size * sizeof(float));
    
    	cudaMemcpy(dev_m, model, 9 * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
    	cudaMemcpy(dev_i, input, size * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
    
    	dim3 grid(height, 1, 1);
    	dim3 block(width, 1, 1);
    	kernel_compute << <grid, block >> > (dev_m, dev_i, dev_o);
    	cudaMemcpy(output, dev_o, size * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
    
    	return 0;
    }
    

    新建main.cpp文件;

    #include <iostream>
    #include <Windows.h>
    #include <stdlib.h>
    #include <time.h>
    
    using namespace std;
    
    
    extern int buildMaps(float *model, float *input, float *output, int height, int width);
    
    void show(float *ptr, int height, int width, char *str)
    {
        cout << str << " : " << endl;
        for (int h = 0; h < height; h++){
            for (int w = 0; w < width; w++){
                int cnt = h * width + w;
                printf("%5.5f   ", ptr[cnt]);
            }
            cout << endl;
        }
    }
    
    #define width 5
    #define size (width * width)
    
    int main()
    {
        float *model = (float *)malloc(9 * sizeof(float));
        float *input = (float *)malloc(size * sizeof(float));
        float *output = (float *)malloc(size * sizeof(float));
    
        if (!model || !input || !output){
            std::cout << "Malloc Error" << endl;
            exit(-1);
        }
    
        for (int i = 0; i < 9; i++){
            model[i] = (float)(i);
        }
    
        srand((unsigned)time(0));
        for (long long int i = 0; i < size; i++){
            input[i] = ((rand() % 100) * 1.f) / (rand() % 100 + 1);
        }
    
        buildMaps((float *)model, (float *)input, output, width, width);
        
        show(model, 3, 3, "model");
        show(input, width, width, "input");
        show(output, width, width, "output");
    
        int a;
        cin >> a;
    }
    

    编译,输出结果为:

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/chenzhen0530/p/10939319.html
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