视觉IMAX的第45篇文章

前言

在上一篇文章中：CUDA8.0+VS2015+Win10开发环境搭建教程中已经介绍了CUDA工程的配置与安装。本篇文章是对CUDA工程的配置作进一步介绍与补充说明。

CUDA工程的建立（两种方法）

第一种方法：

这种方法在上一篇文章​中作了简单介绍，但是尚有不足，此处补全。按照常规方式，新建一个win32控制台程序，新建一个main.cpp源文件。
右键点击工程——>「生成依赖项」——>「生成自定义」(选择cuda生成)。

GPU高性能编程CUDA实战（二）_3d

GPU高性能编程CUDA实战（二）_公众号_02

接下来实施「三步走战略」配置「附加包含目录」、「附加库目录」以及「附加依赖项」。
第一步：配置「附加包含目录」。

GPU高性能编程CUDA实战（二）_公众号_03


注：对于CUDA Samples，有的电脑安装后的路径会隐藏，我们可以在「开始」按钮处查找，见下图。

GPU高性能编程CUDA实战（二）_#include_04



第二步:配置「附加库目录」。

GPU高性能编程CUDA实战（二）_公众号_05



第三步：配置「附加依赖项」

GPU高性能编程CUDA实战（二）_#include_06



最后，验证一下配置是否成功。
在新建的工程main.cpp中输入下述测试代码：


​​#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 beeninitialized.\n"); 
system("pause");  
return 0; 
}

运行结果如图所示。

GPU高性能编程CUDA实战（二）_公众号_07


第二种方法

这种方法，与第一种方法仅在创建工程时存在差异，其他配置方式皆一致。如图：

GPU高性能编程CUDA实战（二）_3d_08


跋

经过上述步骤，便完成了CUDA项目工程的搭建，只要在这个框架下实现你的项目需求即可。

在公众号【视觉IMAX】后台回复「GPU高性能编程CUDA实战」，即可领取该书籍的中文版pdf。

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GPU高性能编程CUDA实战（二）_3d_09