GPU高性能编程CUDA实战（二）

原文首发于公众号【视觉IMAX】，GPU高性能编程CUDA实战(二)。

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)。

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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」。
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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。
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第二步:配置「附加库目录」。
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第三步：配置「附加依赖项」
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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 been initialized.\n");
    system("pause");
    return 0;
}

运行结果如图所示。

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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：

在这里插入图片描述

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。关于CUDA加速的更多细节，后期将会在知识星球【3D视觉工坊】与公众号【视觉IMAX】中持续总结并与大家分享，感兴趣的小伙伴可以关注。

彩蛋

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