CUDA8.0+VS2013的安装和配置

　　首先声明，本文借鉴自：http://blog.****.net/u011314529/article/details/51505029

所以，可参考链接的博文。但原文有个瑕疵就是，cublas.lib错写成了cudlas.lib。

　　其次，我还是记下我的CUDA8.0的安装和测试过程，是为备忘。

　　步骤如下：

1.下载安装CUDA：

1.1  下载。请到 cuda官网，选择合适的版本。如果版本不合适，安装的时候会提示的，但还是下载最新的比较好；

1.2  安装。双击cuda_7.5.18_win10.exe,一步步来就好。

2.VS2013配置和测试

2.1 重启计算机。关于是否添加环境变量，笔者安装的时候系统已自动添加好对应的环境变量，如果没有，请查看上文链接的博文；

2.2 配置VS。也请参考上述博文，不再赘述。

3.测试

上两个测试文件。

3.1

 #include< stdio.h>
     #include "cuda_runtime.h"
     #include "device_launch_parameters.h"
     bool InitCUDA()
     {
         int count;
         cudaGetDeviceCount(&count);
         if(count == )
         {
             fprintf(stderr, "There is no device.\n");
             return false;
         }
         int i;
         for(i = ; i < count; i++)
         {
             cudaDeviceProp prop;
             if(cudaGetDeviceProperties(&prop, i) == cudaSuccess)
             {
                 if(prop.major >= )
                 {
                     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 ;
         }
         printf("HelloWorld, CUDA has been initialized.\n");
         return ;
     } 

3.2

 // CUDA runtime 库 + CUBLAS 库
 #include "cuda_runtime.h"
 #include "cublas_v2.h"

 #include <time.h>
 #include <iostream>

 using namespace std;

 // 定义测试矩阵的维度
 int const M = ;
 int const N = ;

 int main()
 {
     // 定义状态变量
     cublasStatus_t status;

     // 在 内存 中为将要计算的矩阵开辟空间
     float *h_A = (float*)malloc (N*M*sizeof(float));
     float *h_B = (float*)malloc (N*M*sizeof(float));

     // 在 内存 中为将要存放运算结果的矩阵开辟空间
     float *h_C = (float*)malloc (M*M*sizeof(float));

     // 为待运算矩阵的元素赋予 0-10 范围内的随机数
     for (int i=; i<N*M; i++) {
         h_A[i] = (float)(rand()%+);
         h_B[i] = (float)(rand()%+);

     }

     // 打印待测试的矩阵
     cout << "矩阵 A :" << endl;
     for (int i=; i<N*M; i++){
         cout << h_A[i] << " ";
         if ((i+)%N == ) cout << endl;
     }
     cout << endl;
     cout << "矩阵 B :" << endl;
     for (int i=; i<N*M; i++){
         cout << h_B[i] << " ";
         if ((i+)%M == ) cout << endl;
     }
     cout << endl;

     /*
     ** GPU 计算矩阵相乘
     */

     // 创建并初始化 CUBLAS 库对象
     cublasHandle_t handle;
     status = cublasCreate(&handle);

     if (status != CUBLAS_STATUS_SUCCESS)
     {
         if (status == CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED) {
             cout << "CUBLAS 对象实例化出错" << endl;
         }
         getchar ();
         return EXIT_FAILURE;
     }

     float *d_A, *d_B, *d_C;
     // 在 显存 中为将要计算的矩阵开辟空间
     cudaMalloc (
         (void**)&d_A,    // 指向开辟的空间的指针
         N*M * sizeof(float)    //　需要开辟空间的字节数
     );
     cudaMalloc (
         (void**)&d_B,
         N*M * sizeof(float)
     );

     // 在 显存 中为将要存放运算结果的矩阵开辟空间
     cudaMalloc (
         (void**)&d_C,
         M*M * sizeof(float)
     );

     // 将矩阵数据传递进 显存 中已经开辟好了的空间
     cublasSetVector (
         N*M,    // 要存入显存的元素个数
         sizeof(float),    // 每个元素大小
         h_A,    // 主机端起始地址
         ,    // 连续元素之间的存储间隔
         d_A,    // GPU 端起始地址
             // 连续元素之间的存储间隔
     );
     cublasSetVector (
         N*M,
         sizeof(float),
         h_B,
         ,
         d_B, 

     );

     // 同步函数
     cudaThreadSynchronize();

     // 传递进矩阵相乘函数中的参数，具体含义请参考函数手册。
     float a=; float b=;
     // 矩阵相乘。该函数必然将数组解析成列优先数组
     cublasSgemm (
         handle,    // blas 库对象
         CUBLAS_OP_T,    // 矩阵 A 属性参数
         CUBLAS_OP_T,    // 矩阵 B 属性参数
         M,    // A, C 的行数
         M,    // B, C 的列数
         N,    // A 的列数和 B 的行数
         &a,    // 运算式的 α 值
         d_A,    // A 在显存中的地址
         N,    // lda
         d_B,    // B 在显存中的地址
         M,    // ldb
         &b,    // 运算式的 β 值
         d_C,    // C 在显存中的地址(结果矩阵)
         M    // ldc
     );

     // 同步函数
     cudaThreadSynchronize();

     // 从 显存 中取出运算结果至 内存中去
     cublasGetVector (
         M*M,    //  要取出元素的个数
         sizeof(float),    // 每个元素大小
         d_C,    // GPU 端起始地址
         ,    // 连续元素之间的存储间隔
         h_C,    // 主机端起始地址
             // 连续元素之间的存储间隔
     );

     // 打印运算结果
     cout << "计算结果的转置 ( (A*B)的转置 )：" << endl;

     for (int i=;i<M*M; i++){
             cout << h_C[i] << " ";
             if ((i+)%M == ) cout << endl;
     }

     // 清理掉使用过的内存
     free (h_A);
     free (h_B);
     free (h_C);
     cudaFree (d_A);
     cudaFree (d_B);
     cudaFree (d_C);

     // 释放 CUBLAS 库对象
     cublasDestroy (handle);

     getchar();

     return ;
 }

特别注意，是cublas.lib，不是cudlas.lib

祝好运。