蛋疼的GPU开发环境配置日记-白红宇

蛋疼的GPU开发环境配置日记

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发布时间：2019-06-28

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GPU是显示卡的“心脏”，GPU是显示卡的“大脑”，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。2D显示芯片在处理3D图像和特效时主要依赖

CPU的处理能力，称为“软加速”。3D显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也即所谓的“硬件加速”功能。

GPU通用计算方面的标准目前有 OPEN CL、CUDA、ATI STREAM。其中，OpenCL(全称Open Computing Language，开放运算语言)是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、

免费标准，也是一个统一的编程环境

提高计算机性能一般有两种思想，一种是提高GUP的时钟频率，虽然计算机的发展已经实现了这种飞速提高，但是硬件的发展都是会遇到颈瓶的约束，包括功耗发热以及晶体管

的大小已经接近物理机械，除非出现新的物理技术，比如激光传导等还处于幻想中的技术；另一种思想也就是现在提高计算机性能的主流思想——片上多核技术，用多个普通的核

进行多核计算。GPU就是多核中的一个重要成员。GPU一开始用于处理图像，但是，应用的发展使得很多领域都对GPU有着广泛的应用。CUDA架构专门为GPU计算设计了一种全新模块，

其所有功能不仅使GPU能执行图形计算，还能高效地执行通用计算。

　CUDA是由NVIDIA引入的一个通用目的并行计算架构，CUDA程序(内核)运行在GPU而不是CPU上，性能更好(数百个核心可以同时运行数千个计算线程)，它带有一个软件环境，允许

开发人员使用C作为高级编程语言，这个计算技术可用于数学、科学、金融、建模、图像处理等领域。

开发环境：

a 支持CUDA的图形处理器，GeForce 8800 GTX以来的NVIDIA退出的每款GPU都能支持CUDA。

（需要G80以上核心的显卡才能进行硬件设备编程，你的显卡用软件虚拟编程也可以，虚拟编程性能上有所不同，但是用来学习上足够用了。）

b CUDA开发工具箱

c 标准c编译器

///安装配置, 摘自网络///

1，需要安装的软件：CUDA Toolkit4.0 + GPUComputing SDK + CUDA Wizard + +对应的显卡驱动+ Visual Assist破解版 + VS2008

下载地址：=

2，先安装显卡，得确保显卡支持CUDA加速。查询是否支持可看此网站：没有url权限

3，再安装Toolkit4.0和SDK，最好选择默认。在Win7环境下，Toolkit4.0安装后文件路径为：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v4.0

SDK默认安装文件路径为：C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0，注意：ProgramData Win7为隐藏文件，

XP系统下默认安装路径为C:\Documents and Settings\All Users\Application Data\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0

4，C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\src该目录下，为SDK所带的demo程序，有VS2005、VS2008和VS2010三个版本。

5，安装CUDAWizard，下载地址：

安装后，重新打开VS2008，此时【新建项目类型】多了【CUDA】一项，此时可以新建CUDA C程序了。但此时肯定编译通不过，缺少必要的环境变量设置。

6，Ctrl+R，输入cmd，进入命令提示窗口

输入set cuda，看是否出现以CUDA开头的环境变量，如果没有，说明SDK安装不正确，重新安装之后，在环境变量中设置【用户变量】中的【path】，添加上

C:\Program Data\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\bin\win32\Debug和

C:\Program Data\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\bin\win32\Release

7，打开VS2008，【工具】-【选项】-【项目和解决方案】-【VC++目录】-【包含文件】添加上C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v4.0\include、和

C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\common\inc

【库文件】添加上C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v4.0\lib和C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\common\lib

【源文件】添加上C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\common\src

8，【工具】-【选项】-【项目和解决方案】-【VC++项目设置】-【C/C++文件扩展名】添加上*.cu【包括的扩展名】添加上.cuh

9，产生一些必须的库文件

打开文件夹C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\common

用VS打开Release_vs2008.sln（包含有cutil_vs2008和rendercheckgl_vs2008项目），选择【生成】-【批生成】，选择【Debug|Win32】和【Release|Win32】，点击【生成】，即可生成一些必须的库文件。

还有C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\shared下的shrUtils_vs2008.sln，选择批生成，选择win32下的Debug和Release。

10，高亮显示：

（1）如果没有 usertype.dat文件在目录 "Microsoft Visual Studio 8\Common7\IDE" 下，请复制目录C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\doc\syntax_highlighting\visual_studio_8下的usertype.dat到上述目录，如果有了就将这个文件追加到"Microsoft Visual Studio 8\Common7\IDE\usertype.dat"之后。

（2）启动Visual Studio 8. 选择菜单 "Tools->Options...". 然后打开 "Text Editor" in the tree view on the left, and click on "File Extension". Type cu in the "Extension" box, set the editor to "Microsoft Visual C++" and click "Add". Click "OK" on the dialog box.

（3）Restart Visual Studio and your CUDA code should now have syntax highlighting.

注意：CUDA共有两个环境，一个为CUDADriver API，另一个CUDA Runtime API。运行时API是在驱动API基础上进一步抽象的结果，使用起来更加简洁；驱动API接近底层硬件，较为复杂，但能实现运行时API不能实现的功能。

一般我们写程序都是以Runtime API来写，它的所有函数前缀都为cuda；Driver API的所有函数前缀都为cu，它们的函数基本上都一一对应。

现在所研究的cudaEncode是以Driver API来写的，有待进一步改进为Runtime API形式。

11，安装VisualAssist。之后，配置VA，使其对CUDA也支持。

Ctrl+R,输入regedit,进入注册表编辑器，之后进入注册表编辑：HKEY_CURRENT_USER\Software\Whole Tomato\Visual Assist X\VANet9\找到右边的ExtSource项，将其值添加.cu;.cuh;之后关闭。

12 学习资料：

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\NVIDIAGPU Computing SDK 4.0\C\doc文件夹下的

CUDA_C_Best_Practices_Guide.pdf

CUDA_C_Getting_Started_Windows.pdf

CUDA_C_Programming_Guide.pdf

书籍有：GPU高性能编码CUDA实战（CUDA By Example）