CUDA —— 1、Windows下搭建CUDA环境，并使用VS2017创建第一个cuda测试项目（附：完整流程及所用链接）

最终vs2017测试运行

CUDA介绍

     CUDA 是 NVIDIA 开发的并行计算平台和编程模型，支持在图形处理单元 （GPU） 上进行并行计算，并显著提高计算性能。CUDA 平台提供了用于开发 GPU 加速应用程序的工具，包括 GPU 加速库、编译器和开发工具，并且与各种作系统兼容。CUDA 具有深度学习、高性能计算和数据处理等多种应用，广泛应用于 AI、科研和游戏等行业。CUDA 工具包和 CUDA-X 库提供了一套全面的工具和库，用于构建在不同领域提供更高性能的应用程序。

进入官网查看本机NVIDIA显卡算力

     作者本人笔记本显卡为”NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti”（后续演示均以该显卡为例），算力仅有7.5，哈哈（猛猿落泪…）

下载安装合适驱动

     1、进入NVIDIA官网驱动下载页面，根据自己电脑的 显卡、操作系统 选择下载合适的驱动版本并安装。

     作者本人笔记本显卡为”NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti”、电脑系统为Windows10，于是选择下图驱动进行下载：

 
     2、安装完成后在终端输入 nvidia-smi 查看安装是否成功

 
     3、安装完成驱动后，此时在设备管理器中就会显示自己的显卡设备了。

下载安装合适CUDA Toolkit

     CUDA Toolkit为创建高性能的 GPU 加速应用程序提供了一个开发环境。借助它，可以在 GPU 加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和超级计算机上开发、优化和部署您的应用程序。工具包包括 GPU 加速库、调试和优化工具、C/C++ 编译器和运行时库。

     1、进入官网下载CUDA Toolkit，本人选择11.4.1下载，具体如下图：

 
     2、安装时候选择”自定义”安装，本人在自定义后全选了。一定要注意下选项中有无安装vs2017的工具哦，另外建议大家看看有些可以不选，比如音频之类的。

 
     3、下载安装完毕后配置环境变量

---- 0、上述步骤结束后,会在环境变量中自动添加一个"CUDA_BIN_PATH",记得查看一下 -----

------------- 1、在环境变量中添加如下键值对(参考下图1部分) -------------
CUDA_SDK_PATH = C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv10.2 
CUDA_LIB_PATH =%CUDA_PATH%libx64 
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%in 
CUDA_SDK_BIN_PATH =%CUDA_SDK_PATH%inwin64 
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%commonlibx64

------------- 2、在Path环境变量中添加一行如下用;间隔的环境变量(参考下图2部分) -------------
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.2libx64;
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.2include;
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.2extrasCUPTIlib64;
C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv10.2inwin64;
C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv10.2commonlibx64;

 
     4、CMD中输入指令 nvcc -V 查看安装是否成功

在VS2017创建第一个cuda测试项目

     1、打开vs2017，创建nvidia cuda 11.4项目。（本人以前安装了CUDA 10.2，所以会出现两个选项）

 
     2、编译运行即可

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笔者 – 东旭