GPU高效能程式設計CUDA實戰(二)

原文首發於公眾號【視覺IMAX】，GPU高效能程式設計CUDA實戰(二)。

前言

在上一篇文章中：CUDA8.0+VS2015+Win10開發環境搭建教程中已經介紹了CUDA工程的配置與安裝。本篇文章是對CUDA工程的配置作進一步介紹與補充說明。

CUDA工程的建立（兩種方法）

第一種方法：

這種方法在上一篇文章中作了簡單介紹，但是尚有不足，此處補全。 按照常規方式，新建一個win32控制檯程式，新建一個main.cpp原始檔。 右鍵點選工程——>「生成依賴項」——>「生成自定義」(選擇cuda生成)。

接下來實施「三步走戰略」配置「附加包含目錄」、「附加庫目錄」以及「附加依賴項」。 第一步：配置「附加包含目錄」。

注：對於CUDA Samples，有的電腦安裝後的路徑會隱藏，我們可以在「開始」按鈕處查詢，見下圖。

第二步:配置「附加庫目錄」。

第三步：配置「附加依賴項」

最後，驗證一下配置是否成功。 在新建的工程main.cpp中輸入下述測試程式碼：

#include "stdafx.h"

#include <iostream>
#include<stdio.h>
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
bool InitCUDA()
{
	int count;
	cudaGetDeviceCount(&count);
	if (count == 0)
	{
		fprintf(stderr, "There is no device.\n");
		return false;
	}

	int i;
	for (i = 0; i < count; i++)
	{
		cudaDeviceProp prop;
		if (cudaGetDeviceProperties(&prop, i) == cudaSuccess)
		{
			if (prop.major >= 1)
			{
				break;
			}
		}
	}
	if (i == count)
	{
		fprintf(stderr, "There is no device supporting CUDA 1.x.\n");
		return false;
	}
	cudaSetDevice(i);
	return true;
}

int main()
{
	if (!InitCUDA())
	{
		return 0;
	}

	printf("HelloWorld, CUDA has been initialized.\n");
	system("pause");
	return 0;
}
複製程式碼

執行結果如圖所示。

第二種方法

這種方法，與第一種方法僅在建立工程時存在差異，其他配置方式皆一致。如圖：

跋

經過上述步驟，便完成了CUDA專案工程的搭建，只要在這個框架下實現你的專案需求即可。關於CUDA加速的更多細節，後期將會在知識星球【3D視覺工坊】與公眾號【視覺IMAX】中持續總結並與大家分享，感興趣的小夥伴可以關注。

彩蛋

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