第三章 CUDA编译器环境配置篇

news2024/11/14 18:16:22

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(globaldevice、__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
    • 1、新建项目
    • 2、调整配置管理器平台类型
    • 3、配置生成属性
    • 4、配置基本库目录
    • 5、配置CUDA静态链接库路径
    • 6、选用CUDA静态链接库
    • 7、配置源码文件风格
  • 三、环境安装验证
    • 1、验证代码
    • 2、验证结果


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

1、新建项目

打开VS2017→ 新建项目→Win32控制台应用程序 → “空项目”打钩

2、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

3、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

4、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
在这里插入图片描述

5、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
在这里插入图片描述

6、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!

7、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

三、环境安装验证

1、验证代码

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;
}

2、验证结果

在这里插入图片描述

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