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VisualStudio2019配置CUDA v10.0 解决CUDA模板无法生成的问题 实现奇偶排序算法
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目录
前言一、 VS2019配置CUDA v10.0二、解决模板无法生成的问题（1）思路（2）安装VS2017编译器（3）原因分析（4）问题解决
三、奇偶排序算法实现及结果分析（1）串行部分（2）并行部分
前言
初次尝试CUDA编程，在Windows上配置CUDA环境属实麻烦。而且Visual Studio 2019在我做实验时还不支持CUDA，只能自己一步步踩坑配置一个模板… 一、 VS2019配置CUDA v10.0 前置条件：已经安装了Visual Studio。建议安装2017及以下版本，会省很多事情。下载CUDA，可以选择旧版本，但是一定要注意CUDA版本和自己的显卡是否适配，是否支持cuDNN加速。如果选择旧版本安装，就选择Legacy Releases，版本号为v10.0，进行下载即可。地址为https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
下载完成后，运行文件。注意，此时出现的地址为临时文件的存放地址，并不是最终安装的地址，可以随意选择。 建议初学者选择精简安装即可，即使选择自定义安装也需要安装所有的组件。截至我当初做实验时，也就是2020年上半年，CUDA10.0乃至最新的10.2都只支持Visual Studio 2017及以下版本，而我安装的是Visual Studio 2019，其中并没有CUDA组件，需要进行一系列操作，相当繁琐，强烈建议安装Visual Studio 2017。如果已经安装了2019的话，之后会提供一个解决办法。 如果正确安装完成后，再打开Visual Studio，新建项目中即可看到对应的CUDA模板工程文件。 二、解决模板无法生成的问题 （1）思路可以得知，目前VS2019并不支持CUDA，2017是支持的。同时VS版本往往是向下兼容的，因此，通过安装2017的编译器，采取一些小措施修改一下，即可解决模板无法生成的问题。 （2）安装VS2017编译器首先，请打开Visual Studio Installer，安装MSVC v141 – VS 2017 C++ x64/x86生成工具。这个工具对应了2017版本的编译器。 在默认安装CUDA的情况下，可以在此处找到sample文件： C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0 选择其中一个，比如： C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0\1_Utilities\deviceQuery 进入后加载deviceQuery_vs2017.sln，会提示：intelliSense不可用。为了追踪项目加载失败的原因，我们需要设置环境变量追踪一下。
打开Developer Command Prompt for VS 2019，输入set TraceDesignTime=true，再输入devenv使环境变量生效。
之后在跳出来的Visual Studio窗口打开之前的sln文件，下方就会显示日志地址了。
找到该日志，在C:\Users\你的用户名\AppData\Local\Temp\，在最下方有以下提示。
现在，就可以解决问题了。 （4）问题解决打开NVIDIA GPU Computing Toolkit目录下的 CUDA\v10.0\extras\visual_studio_integration\ MSBuildExtension 可以看到其中有4个文件，有一个就是CUDA v10.0.props，就是我们想要的配置文件。将其复制到图片中所说的目录下： D:\Software\Microsoft Visual Studio 2019\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations 注意，每个人安装Visual Studio的位置不同。之后，再打开deviceQuery_vs2017.sln文件，右上角在“解决方案资源管理器”的项目上右键选择重新生成，就不会有任何报错了。这时，编译一下，可以看到结果。
当出现Result=PASS时，代表没有问题了。之后，需要更改一下设置属性，如下图所示，这样是为了保证可以搜寻到生成的文件。然后，更改一下.cpp文件的名称作为初始名称，并且添加一个文件，将其命名为kernel.cu作为核文件，以后内核函数将会在这里编写。
另外，在编译过程中会出现某些函数比如__syncthreads()，或者内核函数调用中的>等，可能会无法识别。无需在意，这是Visual Studio无法识别，CUDA专用编译器nvcc可以正常编译。 最后的最后，选择项目-导出模板，设置一下，比如这样。
之后你就会发现，在新建项目中，已经可以找到CUDA模板了。
首先，先写串行的算法作为基准。代码如下： //串行serial.c #include #include #include #include #define GET_TIME(now) { \ struct timeval t; \ gettimeofday(&t, NULL); \ now = t.tv_sec + t.tv_usec/1000000.0; \ } #define MAXN 130000 void swap(int *a, int *b) { int temp; temp = *a; *a = *b; *b = temp; } void Odd_even_sort(int num[], int size) { int sorted = 0; while(!sorted) { sorted = 1; for(int i = 1; i swap(&num[i], &num[i + 1]); sorted = 0; } } for(int i = 0; i swap(&num[i], &num[i+1]); sorted = 0; } } } } int main(void) { double start, stop; int size = MAXN; int num[size]; for(int i = 0; i int idx = threadIdx.x; int temp; if (idx num[idx + 1]) { temp = num[idx]; num[idx] = num[idx + 1]; num[idx + 1] = temp; } __syncthreads(); } extern "C" void swapKernel(int* num, int size) { int* dev_num = 0; cudaSetDevice(0); cudaMalloc((void**)& dev_num, sizeof(int) * size); cudaMemcpy(dev_num, num, sizeof(int) * size, cudaMemcpyHostToDevice); for (int i = 0; i int num[MAXN]; for (int i = 0; i |
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