Как подключить cuda к Visual Studio 2019

Обновлено: 03.07.2024

Этот форум перенесен в раздел вопросов и ответов Майкрософт. Посетите Microsoft Q&A, чтобы публиковать новые вопросы.

Отвечает:

Вопрос

Привет всем. Вот уже третий день я борюсь с компиляцией простого проекта HelloCuda CUDA в Visual Studio 2019 (Enterprise). Я установил последнюю версию Nvidia CUDA 10.1 Toolkit без ошибок. См. «Список ошибок». Я не могу понять, что означает эта ошибка, за исключением того, что цель (версии) между MSVC и CUDA Toolkit 10.1 может не совпадать, и я действительно не знаю, как это решить. Это единственные ошибки, которые я получаю.

Заранее спасибо за помощь.

Ответы

Огромная радость! После работы всю ночь над переустановкой моей системы и пакета NVIDIA CUDA мой проект теперь работает.

Шаг 1. Обновите видеокарту NVIDIA до последней версии.

Шаг 2. Установите CUDA Toolkit 10.1 с помощью выборочной установки, затем снимите флажок в параметрах драйвера

Шаг 3. Установите визуальную студию Nsight 2019.3, которая заменяет устаревшую визуальную студию Nsight, установленную на шаге 2.

Шаг 4. Добавьте папку в MSCV в PATH в переменных среды

Теперь я могу скомпилировать из Visual Studio и через командную строку, как вы сказали.

Спасибо вам огромное за вашу поддержку. Это должно было сработать, потому что это часть проекта, над которым я работаю уже 4 года.

  • Предложено в качестве ответа Perry Qian-MSFT, контингент сотрудников Microsoft, четверг, 12 сентября 2019 г., 7:12.
  • Помечено как ответ NVIDIA Cuda 10.1 - Проблема Visual Studio 2019 12 сентября 2019 г., четверг, 15:00

Все ответы

Добро пожаловать на форум MSDN.

Согласно вашему описанию, возможно, вы потеряли среду сборки CUDA и несоответствие версии сборки.

Во-первых, вы должны добавить путь к переменным среды cl.exe в Path. Поскольку существует две версии платформы cl.exe, вам лучше выбрать версию x64, например:

При сборке проекта введите командную строку, например

Если это так, установите «/ FS» в проекте и добавьте это ниже в реквизиты CUDA 10.1.

Вы можете обратиться к этой статье:

Надеюсь, это поможет вам.

  • Отредактировано Perry Qian-MSFT Microsoft contingent staff среда, 11 сентября 2019 г., 7:10

Спасибо за совет. Я только что завершил чистую установку своего ноутбука и без проблем добавил VS2019. Я жду ответа от NVIDIA относительно реальных шагов по установке ethe CUDA Toolkit. Возможно, я просто неправильно понимаю информацию, но это довольно запутанно, поскольку CUDA Toolkit 10.1, похоже, содержит и другие установки, драйверы и выпуск Nsight Visual Studio, которые сами по себе являются частью трехэтапного процесса.

Шаг 1. Установите рекомендуемые драйверы

Шаг 2. Установите CUDA Toolkit 10.1, обновление 2

Шаг 3. Установите выпуск Nsight Visual Studio

Шаг 2 содержит установки Шага 1 и Шага 3, так почему бы просто не указать загрузить и установить обновление CUDA Toolkit 10.1, которое позаботится обо всем процессе. Надеюсь, я понимаю.

После переустановки набора инструментов CUDA я дам вам знать, если эта ошибка снова поднимет свою уродливую голову. Ваши объяснения возможностей имеют смысл. Я попробовал несколько исправлений из Интернета, но не смог решить эту проблему.

Обратите внимание, что системные пути, показанные в этом руководстве, могут немного различаться в разных системах. Кроме того, для завершения этой настройки требуются права администратора.

<р>1. Откройте Диспетчер устройств в Windows и разверните дерево видеоадаптеров:

clip_image002.jpg

<р>3. Установите Microsoft Visual Studio 2005, среду разработки, которую вы будете использовать. Его можно получить в Центре программного обеспечения MSDN Academic Alliance. Установите его, используя настройки Visual C++ по умолчанию.

а. Драйвер дисплея

<р>в. Примеры кода SDK

<р>5. Перезагрузите компьютер.

<р>6. Чтобы убедиться, что Visual Studio теперь может компилировать проекты, специфичные для CUDA, используйте проводник Windows, чтобы перейти к:
C:\Program Files (x86)\NVIDIA Corporation\NVIDIA CUDA SDK\projects\matrixMul\

<р>7. Дважды щелкните matrixMul.sln, после чего откроется Visual Studio и загрузится этот проект CUDA. Если Visual Studio открывается впервые, вас могут попросить выбрать среду разработки по умолчанию, поэтому выберите Visual C++.

<р>8. В Visual Studio выберите Win32 из раскрывающегося списка ниже, если вы используете 32-разрядную ОС, или x64, если вы используете 64-разрядную ОС.

tut_2.jpg

<р>9. Чтобы скомпилировать проект, нажмите Build --> Build Solution.Окно вывода Visual Studio должно выглядеть примерно так, как показано ниже, сообщая об успешном выполнении.

tut_3.jpg

<р>10. Чтобы запустить программу, нажмите Отладка --> Запустить без отладки. Должно появиться окно консоли с содержимым, подобным этому:

tut_4.jpg

<р>11. Поздравляем. Вы только что настроили свой компьютер как среду разработки с поддержкой CUDA и проверили его установку.

Настройка среды

1. Подсветка синтаксиса CUDA

По умолчанию Visual Studio не распознает исходные файлы CUDA (расширение .cu) и поэтому не отображает подсветку синтаксиса. К счастью, при работе с кодом CUDA можно получить подсветку синтаксиса, выполнив следующие действия:

<р>1. Закройте Visual Studio, если она открыта.

<р>2. Откройте проводник Windows и перейдите в папку:
C:\Program Files (x86)\NVIDIA Corporation\NVIDIA CUDA SDK\doc\syntax_highlighting\visual_studio_8\

<р>3. Скопируйте файл usertype.dat в папку:
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 8\Common7\IDE\

<р>4. Запустите Visual Studio и выберите Инструменты --> Параметры --> Текстовый редактор --> Расширение файла.

<р>5. Добавьте расширение .cu в список, как показано ниже. Убедитесь, что вы выбрали Microsoft Visual C++ в раскрывающемся списке «Редактор».

tut_5.jpg

<р>6. Нажмите OK и перезапустите Visual Studio.

<р>7. Готово! При открытии файла .cu теперь должна отображаться подсветка синтаксиса, в том числе для типов, спецификаторов и т. д., специфичных для CUDA.

2. Скопируйте необходимые библиотеки DLL

<р>1. Откройте проводник Windows и перейдите в папку:
C:\Program Files (x86)\NVIDIA Corporation\NVIDIA CUDA SDK\bin\

<р>2. Из каждой подпапки скопируйте все файлы с именем «cutil» и расширением .dll в:
C:\Windows\System32\

Примечание. Кроме того, эти библиотеки DLL можно поместить в каталог исполняемого файла.

Для установки Nvidia CUDA Toolkit требуется Visual Studio (здесь упоминается это необходимое условие). Если вы попытаетесь загрузить и установить CUDA Toolkit для Windows без предварительной установки Visual Studio, вы получите сообщение, показанное на рис.

Можно ли использовать CUDA с кодом Visual Studio?

Выпуск Nsight Visual Studio Code — это расширение для Visual Studio Code, обеспечивающее поддержку разработки CUDA, включая такие функции, как Intellisense, отладка, представления отладчика и улучшения производительности.

Как запрограммировать CUDA в Visual Studio?

  1. Запустите Visual Studio.
  2. Перейти к Файл --> Создать --> Проект…
  3. Вы увидите окно «Новый проект». .
  4. Вас встретит мастер приложений CUDA для Windows. .
  5. Это создаст каркас проекта с очень простой функциональностью CUDA. .
  6. Чтобы скомпилировать эту программу, нажмите "Сборка" --> "Сборка решения".

Нужна ли мне CUDA для TensorFlow?

Могу ли я использовать TensorFlow без графического процессора?

Нет, для установки tensorflow-GPU требуется совместимый графический процессор. Из документов. Аппаратные требования: видеокарта NVIDIA® GPU с CUDA® Compute Capability 3.5 или выше. Но если вы любознательны и хотите попробовать что-то потрясающее с DL, попробуйте купить вычислительные экземпляры GPU в облаке или попробовать Google Colab.

Ускоренный курс CUDA (v2): установка Visual Studio 2019

Найдено 35 связанных вопросов

Могу ли я использовать CUDA без графического процессора NVIDIA?

Ответ на ваш вопрос: ДА. Драйвер компилятора nvcc не связан с физическим наличием устройства, поэтому вы можете компилировать коды CUDA даже без графического процессора с поддержкой CUDA.

Как узнать, совместим ли мой GPU с CUDA?

Включен ли мой GPU CUDA?

Графика, совместимая с CUDA

Чтобы проверить, есть ли на вашем компьютере графический процессор NVIDA и поддерживает ли он CUDA: щелкните правой кнопкой мыши на рабочем столе Windows. Если вы видите «Панель управления NVIDIA» или «Дисплей NVIDIA» во всплывающем диалоговом окне, компьютер оснащен графическим процессором NVIDIA. Нажмите «Панель управления NVIDIA» или «Дисплей NVIDIA» во всплывающем диалоговом окне.

Какая у меня версия Cuda?

Версия cuda указана в последней строке вывода. Другой способ — с помощью установленной вами команды nvidia-smi драйвера NVIDIA. Просто запустите nvidia-smi. Версия указана в заголовке напечатанной таблицы.

В Windows компилятор NVIDIA CUDA nvcc за кулисами использует компилятор Visual C/C++. Для вызова nvcc требуется, чтобы были установлены правильные переменные среды. Как разработчик, это обычно достигается путем запуска nvcc из командной строки Visual Studio Developer.

Quasar автоматически определяет компилятор C/C++ для использования с NVCC.Поэтому нет необходимости запускать Quasar/Redshift из командной строки разработчика. Однако не каждая версия CUDA совместима с любой версией Visual C/C++.

На следующей диаграмме показано, какие комбинации версий Visual Studio и версий CUDA поддерживаются компилятором NVIDIA CUDA (NVCC). Если вы находитесь в неподдерживаемом сценарии, лучше либо обновить Visual Studio, либо понизить версию CUDA. Наилучшая производительность графического процессора обычно достигается при использовании самой последней версии CUDA.

Обратите внимание, что начиная с CUDA версии 6.5 поддерживается только 64-разрядный код (архитектура x64). Приведенная ниже таблица взята из примечаний к выпуску CUDA для разных выпусков CUDA.

< td>X
CUDA v11.6 CUDA v10.1-11.5, v10.0 CUDA v9.* CUDA v8.0 CUDA v7.* CUDA v6.5 CUDA v6.0 CUDA v5.5< /th> CUDA v5.0
Visual C++ 2022 X
Visual C++ 2019 X
Visual C++ 2017 X X X X
Visual C++ 2015 X X< /td> X X
Visual C++ 2013 X X X X X X
Visual C++ 2012 X X X X X X X
Visual C++ 2010 (X) X X X X X X
Visual C++ 2008 X X X X

(X): устарело, но все еще работает

Также обратите внимание, что для старых графических процессоров (например, серии Geforce 400) можно настроить таргетинг только с помощью CUDA v9. В этом случае вы ограничены Visual C++ 2012/2013/2015/2017.

Вы можете установить Visual Studio Community Edition (последние версии), используя следующие ссылки:

Читайте также: