cuda教程目录

第一章指针篇
第二章 CUDA原理篇
第三章 CUDA编译器环境配置篇
第四章 kernel函数基础篇
第五章 kernel索引(index)篇
第六章 kenel矩阵计算实战篇
第七章 kenel实战强化篇
第八章 CUDA内存应用与性能优化篇
第九章 CUDA原子(atomic)实战篇
第十章 CUDA流(stream)实战篇
第十一章 CUDA的NMS算子实战篇
第十二章 YOLO的部署实战篇
第十三章基于CUDA的YOLO部署实战篇

cuda教程背景

随着人工智能的发展与人才的内卷，很多企业已将深度学习算法的C++部署能力作为基本技能之一。面对诸多arm相关且资源有限的设备，往往想更好的提速，满足更高时效性，必将更多类似矩阵相关运算交给CUDA处理。同时，面对市场诸多教程与诸多博客岑子不起的教程或高昂教程费用，使读者(特别是小白)容易迷糊，无法快速入手CUDA编程，实现工程化。
因此，我将结合我的工程实战经验，我将在本专栏实现CUDA系列教程，帮助读者(或小白)实现CUDA工程化，掌握CUDA编程能力。学习我的教程专栏，你将绝对能实现CUDA工程化，完全从环境安装到CUDA核函数编程，从核函数到使用相关内存优化，从内存优化到深度学习算子开发(如：nms)，从算子优化到模型(以yolo系列为基准)部署。最重要的是，我的教程将简单明了直切主题，CUDA理论与实战实例应用，并附相关代码，可直接上手实战。我的想法是掌握必要CUDA相关理论，去除非必须繁杂理论，实现CUDA算法应用开发，待进一步提高，将进一步理解更高深理论。

cuda教程内容

第一章到第三章探索指针在cuda函数中的作用与cuda相关原理及环境配置；

第四章初步探索cuda相关函数编写(global、device、__host__等)，实现简单入门；

第五章探索不同grid与block配置，如何计算kernel函数的index，以便后续通过index实现各种运算；

第六、七章由浅入深探索核函数矩阵计算，深入探索grid、block与thread索引对kernel函数编写作用与影响，并实战多个应用列子(如：kernel函数实现图像颜色空间转换)；

第八章探索cuda内存纹理内存、常量内存、全局内存等分配机制与内存实战应用(附代码)，通过不同内存的使用来优化cuda计算性能；

第九章探索cuda原子(atomic)相关操作，并实战应用(如:获得某些自加索引等)；

第十章探索cuda流stream相关应用，并给出相关实战列子(如:多流操作等)；

第十一到十三章探索基于tensorrt部署yolo算法，我们首先将给出通用tensorrt的yolo算法部署，该部署的前后处理基于C++语言的host端实现，然后给出基于cuda的前后处理的算子核函数编写，最后数据无需在gpu与host间复制操作，实现gpu处理，提升算法性能。

目前，以上为我们的cuda教学全部内容，若后续读者有想了解知识，可留言，我们将根据实际情况，更新相关教学内容。

大神忽略

文章目录

cuda教程目录
cuda教程背景
cuda教程内容
前言
一、vs2019环境配置条件
二、visual studio环境配置步骤
- 环境配置步骤
- - 新建项目
  - 调整配置管理器平台类型
  - 配置生成属性
  - 配置基本库目录
  - 配置CUDA静态链接库路径
  - 选用CUDA静态链接库
  - 配置源码文件风格
  - 测试程序

前言

每个人都有自己喜欢的编译器，我不能将其一一列举。为此，我将以我喜欢visual studio2019作为cuda的编译器，此编译器功能较多，特别是debug模式，能更好帮助cuda开发。本节将介绍visual studio2019编译器配置cuda环境。

一、vs2019环境配置条件

若需要使用cuda环境开发，需提前安装英伟达显卡驱动、CUDA、Cudnn、visual studio2019。这些安装方法网上已有很多教程，可供参考。

二、visual studio环境配置步骤

假设我们已经安装了显卡驱动与visual studio相关环境。
温馨提示：先安装visual studo 在安装cuda驱动，否则较难配置

环境配置步骤

新建项目

打开VS2017→ 新建项目→Win32控制台应用程序 → “空项目”打钩

调整配置管理器平台类型

右键项目→ 属性→ 配置管理器→ 全改为“x64”
在这里插入图片描述

配置生成属性

右键项目 → 生成依赖项→ 生成自定义→ 勾选“CUDA 11.1XXX”

在这里插入图片描述

补充说明：

若不选择生成自定CUDA**选项，结果如左图，不会出现cuda相关信息；若选择，结果如右图会出现cuda相关信息。

在这里插入图片描述

配置基本库目录

注意：后续步骤中出现的目录地址需取决于你当前的CUDA版本及安装路径

右键项目→属性→ 配置属性→ VC++目录→ 包含目录，添加以下目录：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\include

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.1\common\inc

在这里插入图片描述
右键项目→属性→ 配置属性→ VC++目录→ 库目录，添加以下目录：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib\x64

C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.1\common\lib\x64

在这里插入图片描述

配置CUDA静态链接库路径

右键项目→ 属性→ 配置属性→ 链接器→ 常规→ 附加库目录，添加以下目录：

$(CUDA_PATH_V11_1)\lib$(Platform)

在这里插入图片描述

选用CUDA静态链接库

右键项目→ 属性→ 配置属性→ 链接器→ 输入→ 附加依赖项，添加以下库：

cublas.lib;cublas_device.lib;cuda.lib;cudadevrt.lib;cudart.lib;cudart_static.lib;cufft.lib;cufftw.lib;curand.lib;cusolver.lib;cusparse.lib;nppc.lib;nppial.lib;nppicc.lib;nppicom.lib;nppidei.lib;nppif.lib;nppig.lib;nppim.lib;nppist.lib;nppisu.lib;nppitc.lib;npps.lib;nvblas.lib;nvcuvid.lib;nvgraph.lib;nvml.lib;nvrtc.lib;OpenCL.lib;

添加的库目录 “C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib\x64” 中的库，可参选

注意:

kernel32.lib;user32.lib;gdi32.lib;winspool.lib;comdlg32.lib;advapi32.lib;shell32.lib;ole32.lib;oleaut32.lib;uuid.lib;odbc32.lib;odbccp32.lib;%(AdditionalDependencies)
这些库为原有！

配置源码文件风格

右键源文件→ 添加→ 新建项→ 选择 “CUDA C/C++ File”

右键 “xxx.cu" 源文件→ 属性→ 配置属性→ 常规→ 项类型→ 设置为“CUDA C/C++”

在这里插入图片描述

测试程序

代码如下：

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <stdio.h>
 
int main() {
  int deviceCount;
  cudaGetDeviceCount(&deviceCount);
 
  int dev;
  for (dev = 0; dev < deviceCount; dev++)
  {
    int driver_version(0), runtime_version(0);
    cudaDeviceProp deviceProp;
    cudaGetDeviceProperties(&deviceProp, dev);
    if (dev == 0)
      if (deviceProp.minor = 9999 && deviceProp.major == 9999)
        printf("\n");
    printf("\nDevice%d:\"%s\"\n", dev, deviceProp.name);
    cudaDriverGetVersion(&driver_version);
    printf("CUDA驱动版本:                  %d.%d\n", driver_version / 1000, (driver_version % 1000) / 10);
    cudaRuntimeGetVersion(&runtime_version);
    printf("CUDA运行时版本:                 %d.%d\n", runtime_version / 1000, (runtime_version % 1000) / 10);
    printf("设备计算能力:                  %d.%d\n", deviceProp.major, deviceProp.minor);
    printf("Total amount of Global Memory:         %u bytes\n", deviceProp.totalGlobalMem);
    printf("Number of SMs:                 %d\n", deviceProp.multiProcessorCount);
    printf("Total amount of Constant Memory:        %u bytes\n", deviceProp.totalConstMem);
    printf("Total amount of Shared Memory per block:    %u bytes\n", deviceProp.sharedMemPerBlock);
    printf("Total number of registers available per block: %d\n", deviceProp.regsPerBlock);
    printf("Warp size:                   %d\n", deviceProp.warpSize);
    printf("Maximum number of threads per SM:        %d\n", deviceProp.maxThreadsPerMultiProcessor);
    printf("Maximum number of threads per block:      %d\n", deviceProp.maxThreadsPerBlock);
    printf("Maximum size of each dimension of a block:   %d x %d x %d\n", deviceProp.maxThreadsDim[0],
      deviceProp.maxThreadsDim[1],
      deviceProp.maxThreadsDim[2]);
    printf("Maximum size of each dimension of a grid:    %d x %d x %d\n", deviceProp.maxGridSize[0], deviceProp.maxGridSize[1], deviceProp.maxGridSize[2]);
    printf("Maximum memory pitch:              %u bytes\n", deviceProp.memPitch);
    printf("Texture alignmemt:               %u bytes\n", deviceProp.texturePitchAlignment);
    printf("Clock rate:                   %.2f GHz\n", deviceProp.clockRate * 1e-6f);
    printf("Memory Clock rate:               %.0f MHz\n", deviceProp.memoryClockRate * 1e-3f);
    printf("Memory Bus Width:                %d-bit\n", deviceProp.memoryBusWidth);
  }
 
  return 0;
}

输出结果：

在这里插入图片描述