CUDA dll的创建与测试
cuda使用教程
cuda使用教程CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种用于并行计算的平台和编程模型，可以利用GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）的强大计算能力来加速各种应用程序。
本文将为读者介绍如何使用CUDA进行并行计算，并提供一些基本的教程和示例。
要使用CUDA进行并行计算，我们需要一个支持CUDA的显卡。
大多数NVIDIA的显卡都支持CUDA，可以到NVIDIA官方网站查看显卡的兼容性列表。
另外，我们还需要安装NVIDIA的CUDA Toolkit，这是一个开发和运行CUDA程序的软件包。
安装完CUDA Toolkit后，我们就可以开始编写CUDA程序了。
CUDA 程序主要由两部分组成：主机代码（Host Code）和设备代码（Device Code）。
主机代码运行在CPU上，用于控制和管理CUDA设备；设备代码运行在GPU上，用于实际的并行计算。
在CUDA中，我们使用C/C++语言来编写主机代码，使用CUDA C/C++扩展来编写设备代码。
CUDA C/C++扩展是一种特殊的语法，用于描述并行计算的任务和数据的分配。
通过在设备代码中定义特定的函数（称为内核函数），我们可以在GPU上并行地执行这些函数。
下面是一个简单的示例，展示了如何使用CUDA计算两个向量的和：```c++#include <stdio.h>__global__ void vectorAdd(int* a, int* b, int* c, int n) { int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;if (tid < n) {c[tid] = a[tid] + b[tid];}}int main() {int n = 1000;int *a, *b, *c; // Host arraysint *d_a, *d_b, *d_c; // Device arrays// Allocate memory on hosta = (int*)malloc(n * sizeof(int));b = (int*)malloc(n * sizeof(int));c = (int*)malloc(n * sizeof(int));// Initialize host arraysfor (int i = 0; i < n; i++) {a[i] = i;b[i] = i;}// Allocate memory on devicecudaMalloc((void**)&d_a, n * sizeof(int));cudaMalloc((void**)&d_b, n * sizeof(int));cudaMalloc((void**)&d_c, n * sizeof(int));// Copy host arrays to devicecudaMemcpy(d_a, a, n * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);cudaMemcpy(d_b, b, n * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);// Launch kernelint block_size = 256;int grid_size = (n + block_size - 1) / block_size;vectorAdd<<<grid_size, block_size>>>(d_a, d_b, d_c, n); // Copy result back to hostcudaMemcpy(c, d_c, n * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);// Print resultfor (int i = 0; i < n; i++) {printf("%d ", c[i]);}// Free memoryfree(a);free(b);free(c);cudaFree(d_a);cudaFree(d_b);cudaFree(d_c);return 0;}```在这个示例中，我们首先定义了一个内核函数`vectorAdd`，用于计算两个向量的和。
dll注册方法(一)
dll注册方法(一)DLL注册方法什么是DLL注册？DLL（Dynamic Link Library）是一种在Windows操作系统中常见的文件类型，它包含了程序运行时所需的一组函数和资源。
DLL注册是指将DLL文件的信息注册到Windows注册表中，使得应用程序可以在运行时正确地加载和使用该DLL文件。
注册DLL的方法1.使用regsvr32命令–打开命令提示符窗口（按下Win + R，输入cmd，点击确定）–输入命令：regsvr32 <DLL文件路径>，例如：regsvr32 C:\Windows\System32\–按下回车键执行命令，等待注册成功的提示信息。
2.使用注册表编辑器–打开注册表编辑器（按下win + R，输入regedit，点击确定）–导航到以下注册表路径：HKEY_CLASSES_ROOT\CLSID–找到与DLL文件相对应的CLSID项，右键点击该项，选择“导入”–选择DLL文件所在路径，点击确定，完成注册。
3.使用安装程序–如果DLL文件是作为某个应用程序的一部分提供的，那么可以通过运行安装程序来注册DLL文件。
安装程序会自动将DLL文件的信息添加到注册表中。
4.使用COM组件服务管理器–打开组件服务管理器（按下Win + R，输入``，点击确定）–展开“组件服务”>“计算机”>“我的电脑”>“DCOM配置”–找到对应的DLL文件，右键点击选中的DLL文件，选择“属性”–在弹出的属性窗口中，点击“组件服务”选项卡，勾选“组件服务可以使用该组件”的复选框，点击确定。
注意事项•注册DLL文件需要管理员权限，所以在执行上述方法时，确保以管理员身份运行相应的程序或命令。
•注册失败或注册后出现问题时，可以尝试重新注册或者卸载并重新安装DLL文件。
•注册不当可能会引发应用程序的错误或不稳定性，所以在注册DLL文件前，最好备份相关文件和注册表。
以上是几种常见的DLL注册方法，在使用时需要根据具体情况选择合适的方法。
cuda算子的编译
cuda算子的编译随着现代计算机体系结构的发展，GPU计算变得越来越普及。
CUDA （Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构，允许开发者利用NVIDIA GPU进行高性能计算。
在本篇文章中，我们将重点介绍CUDA算子的编译过程，以及如何提高代码的可读性和实用性。
1.CUDA算子的基本概念CUDA算子是指在GPU上执行的并行计算任务。
它们通常以设备代码（device code）的形式编写，并在GPU上编译和运行。
CUDA提供了一套丰富的库，包括标准模板库（STL）、线性代数库（cuBLAS）、随机数生成库（cuRAND）等，方便开发者进行并行计算。
2.CUDA算子的编译过程CUDA代码的编译过程分为以下几个步骤：（1）编写CUDA代码：首先，开发者需要编写设备代码（device code）和主机代码（host code）。
设备代码在GPU上执行，主机代码在CPU 上执行。
（2）预处理：预处理器将CUDA代码转换为汇编语言，并生成编译器可以处理的代码。
（3）编译：使用CUDA编译器（如nvcc）将汇编代码编译为二进制文件（.ptx或.bin）。
（4）链接：将编译后的二进制文件与CUDA库进行链接，生成最终的可执行文件（.so或.dll）。
3.编译器对CUDA代码的优化CUDA编译器在编译过程中会进行多种优化，以提高代码的性能。
这些优化包括：（1）指令调度：优化代码的执行顺序，提高GPU的利用率。
（2）资源分配：合理分配GPU资源，如共享内存、局部内存和全局内存。
（3）数据传输：优化主机与设备之间的数据传输，降低数据传输延迟。
4.常见的编译错误及解决方法（1）缺少头文件：在编写CUDA代码时，确保包含了相应的头文件，如cuda.h、cuda_runtime.h等。
（2）类型不匹配：检查代码中的数据类型是否与CUDA支持的类型匹配，如使用cuBLAS时，确保矩阵乘法操作的类型正确。
CUDA4.0 X32 + Windows7 32bit + Visual Studio2008+ Visual Assist安装指南
CUDA4.0 X32 + Windows7 32bit + Visual Studio2008+ Visual Assist安装指南1，需要安装的软件：CUDA Toolkit4.0 + GPUComputing SDK + CUDA Wizard + +对应的显卡驱动+ Visual Assist破解版+ VS2008下载地址：/cuda-toolkit-402，先安装显卡，得确保显卡支持CUDA加速。
查询是否支持可看此网站：/cuda-gpus3，再安装Toolkit4.0和SDK，最好选择默认。
在Win7环境下，Toolkit4.0安装后文件路径为：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v3.2SDK默认安装文件路径为：C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0，注意：ProgramData Win7为隐藏文件，XP系统下默认安装路径为C:\Documents and Settings\All Users\ApplicationData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.04，C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\src该目录下，为SDK所带的demo程序，有VS2005、VS2008和VS2010三个版本。
5，安装CUDAWizard，下载地址：/projects/cudavswizard/安装后，重新打开VS2008，此时【新建项目类型】多了【CUDA】一项，此时可以新建CUDA C程序了。
但此时肯定编译通不过，缺少必要的环境变量设置。
6，Ctrl+R，输入cmd，进入命令提示窗口输入setcuda，看是否出现以CUDA开头的环境变量，如果没有，说明SDK安装不正确，重新安装之后，在环境变量中设置【用户变量】中的【path】，添加上C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\bin\win32\Debug和C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\bin\win32\Release7，打开VS2008，【工具】-【选项】-【项目和解决方案】-【VC++目录】-【包含文件】添加上C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v4.0\include、和C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\common\inc【库文件】添加上C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v4.0\lib和C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\common\lib【源文件】添加上C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\common\src8，【工具】-【选项】-【项目和解决方案】-【VC++项目设置】-【C/C++文件扩展名】添加上*.cu【包括的扩展名】添加上.cuh【规则文件搜索路径】C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\common9，产生一些必须的库文件打开文件夹C:\ProgramData\NVIDIACorporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.0\C\common用VS打开Release_vs2008.sln（包含有cutil_vs2008和rendercheckgl_vs2008项目），选择【生成】-【批生成】，选择【Debug|Win32】和【Release|Win32】，点击【生成】，即可生成一些必须的库文件。
cuda配置
1下载相关软件1.1.CUDA driver 、 CUDA toolkit 、 CUDA SDKvidia 的官网上可以下载得到 CUDA driver 、 CUDA toolkit 、 CUDA SDK code samples 等CUDA 环境相关文件，例如目前的最新版 3.2 的下载地址是/object/cuda_3_2_downloads.html。
注意选择对应的操作系统和操作系统位数。
1.2. CUDA VS Wizard 以及Visual Assist X.CUDA VS Wizard 可以使我们更加方便的在VS 中添加CUDA 项目。
在/projects/cudavswizard/可以得到CUDA VS Wizard ，注意选择对应的操作系统位数，否则将有可能出现”Err source: CreatcustomProject” 等错误信息。
Visual Assist X在网上可以下载到，可能需要破解按照文档说明进行即可。
2.安装相应的N卡驱动我们得到一个文件名如devdriver_3.2_ winvista- win7_32_253.05_ general.exe的显卡驱动安装文件。
选择安装路径开始安装（如果选择了非默认路径会有提示是否改回默认路径）。
在安装的过程中可能会有数次黑屏及分辨率调整的过程。
3. 按顺序安装 CUDA toolkit、CUDA SDK安装目录要记清，可以改成好找的目录。
4. 安装 CUDA VS Wizard及Visual Assist XVisual Assist X需要破解，“C:\AllUsers\Administrator\AppData\Local \Microsoft\VisualStudio\10.0\Extensions\Whole Tomato Software\Visual Assist X”里的VA_X.dll替换成破解后的文件（可以下载到）。
浅析CUDA编译流程与配置方法
浅析CUDA编译流程与配置方法CUDA是一种并行计算编程平台和应用程序编程接口(API)，由NVIDIA公司开发而成。
它允许开发人员使用C/C++编写高性能的GPU加速应用程序。
CUDA编程使用了一种特殊的编译流程，并且需要进行相关的配置才能正确地使用。
本文将对CUDA编译流程和配置方法进行浅析。
CUDA编译流程可以分为以下几个步骤：1.源代码编写：首先，开发人员需要根据自己的需求，使用CUDAC/C++语言编写并行计算的代码。
CUDA代码中包含了主机端代码和设备端代码。
主机端代码运行在CPU上，用于管理GPU设备的分配和调度工作；设备端代码运行在GPU上，用于实际的并行计算。
2.配置开发环境：在进行CUDA编程之前，需要正确地配置开发环境。
开发环境包括安装适当的CUDA驱动程序和CUDA工具包，并设置相应的环境变量。
此外，还需要选择合适的GPU设备进行开发。
3.编译主机端代码：使用NVCC编译器编译主机端代码。
NVCC是一个特殊的C/C++编译器，它能够处理包含CUDA扩展语法的代码。
主机端代码编译后会生成可执行文件，该文件在CPU上运行，负责分配和调度GPU设备的工作。
4.编译设备端代码：使用NVCC编译器编译设备端代码。
设备端代码编译后会生成CUDA二进制文件，该文件会被主机端代码加载到GPU设备上进行并行计算。
在编译设备端代码时，需要根据GPU架构选择适当的编译选项，以充分发挥GPU性能。
5.运行程序：将生成的可执行文件在CPU上运行，主机端代码会将设备端代码加载到GPU上进行并行计算。
在程序运行期间，主机端代码可以通过调用CUDAAPI来与GPU进行数据传输和任务调度。
配置CUDA开发环境的方法如下：2. 设置环境变量：CUDA安装完成后，需要将相关的路径添加到系统的环境变量中。
具体来说，需要将CUDA安装目录下的bin和lib64路径添加到系统的PATH变量中，以便系统能够找到CUDA相关的可执行文件和库文件。
cuda samples用法
cuda samples用法
CUDA Samples是一个官方提供的用于学习和测试CUDA编程的代码示例集合。
它包含了一系列的示例代码，涵盖了从基本的CUDA核心概念到高级的GPU并行编程技巧的各个方面。
使用CUDA Samples的步骤如下：
1.下载安装CUDA Toolkit：在NVIDIA官网上下载并安装最新版本的CUDA Toolkit，确保计算机上具有正确的CUDA开发环境。
2.打开CUDA Samples：一旦CUDA Toolkit安装完成，可以通过在命令行中导航到CUDA Toolkit安装目录下的`Samples`文件夹来打开CUDA Samples。
3.浏览示例：在`Samples`文件夹中，可以按照各个示例的目录结构进行浏览，其中每个示例通常都包含一个独立的文件夹，里面包含了示例代码的源文件以及一些其他的相关文件。
4.构建和运行示例：对于每个示例，可以按照其README文件中提供的说明进行构建和运行。
通常可以通过命令行输入`make`或者
`build`命令来构建示例，然后再通过`./<示例名称>`命令来运行。
CUDA Samples不仅仅提供了用于学习CUDA编程的示例代码，还包含了性能分析和优化工具，用于帮助开发者分析和优化CUDA程序。
此外，CUDA Samples还提供了一些与其他GPU计算平台（如OpenCL）进行比较的示例代码，旨在帮助开发者理解CUDA在GPU编程中的优势。
总结起来，CUDA Samples是一个官方提供的用于学习和测试CUDA 编程的代码示例集合，通过浏览、构建和运行示例，可以帮助开发者掌握CUDA的核心概念和高级的GPU并行编程技巧。
dll文件生成方法
dll文件生成方法
DLL（动态链接库）文件的生成可以通过多种方式，其中一种简单的方法是通过 Microsoft Visual Studio 这样的集成开发环境（IDE）进行。
下面是详细的步骤：
1. 创建环境：首先，确保你已经安装了 Microsoft Visual Studio。
其他版本的 Visual Studio（如 Visual Studio 2022）也可以，但步骤大致相同。
2. 创建 DLL 项目：
打开 Visual Studio。
选择“新建项目”。
在项目模板中选择“DLL”。
输入 DLL 的名称，然后点击“确定”。
3. 编写 DLL 代码：在创建的项目中，你可以开始编写 DLL 的代码。
一个简单的 DLL 可能包含一个导出函数。
4. 编译 DLL：
在 Visual Studio 中，点击“生成”菜单，然后选择“生成解决方案”或直接按 F7 键。
5. 检查生成的 DLL：编译成功后，可以在项目文件夹的“Debug”或“Release”子文件夹下找到生成的 DLL 文件。
6. 测试 DLL：为了测试 DLL 是否正常工作，你可以创建一个新的Windows 应用程序项目，并在其中调用你的 DLL。
7. 分发 DLL：如果你想将 DLL 分发给其他人，只需将 DLL 文件和任何依赖项一起打包即可。
请注意，这只是生成 DLL 的其中一种方法。
还有其他工具和平台（如 Linux）可以使用，具体取决于你的需求和环境。
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CUDA dll的创建与测试创建dll第一步新建一个win32dll项目。
选择dll自动生成了dll相关的框架。
库函数入口点DllMain：第二步，添加CUDA函数相关的文件CUDAdll.cuh和CUDAdll.cu并设置框架属性。
为其设置生成属性：CUDAdll.cuh文件设置项目“生成自定义”选择CUDA4.0并打钩设置CUDAdll.cu文件的生成属性，选择CUDA C/C++。
此时如果编译该dll项目，会出现问题，报错如下：1>Link:1> 所有输出均为最新。
1> 正在创建库D:\elec\mymfctest\VS2010p\GPUDemos\CUDAdlltest\Debug\CUDAdlltest.lib和对象D:\elec\mymfctest\VS2010p\GPUDemos\CUDAdlltest\Debug\CUDAdlltest.exp1>CUDAdll.cu.obj : error LNK2019:无法解析的外部符号___cudaRegisterFatBinary@4，该符号在函数"void __cdecl__sti____cudaRegisterAll_42_tmpxft_00000e60_00000000_3_CUDAdll_cpp1_ii_564 e775d(void)"(?__sti____cudaRegisterAll_42_tmpxft_00000e60_00000000_3_CUDAdll_cpp1_ii_5 64e775d@@YAXXZ)中被引用1>CUDAdll.cu.obj : error LNK2019:无法解析的外部符号___cudaUnregisterFatBinary@4，该符号在函数"void __cdecl__cudaUnregisterBinaryUtil(void)" (?__cudaUnregisterBinaryUtil@@YAXXZ)中被引用1>D:\elec\mymfctest\VS2010p\GPUDemos\CUDAdlltest\Debug\CUDAdlltest.dll : fatal error LNK1120: 2个无法解析的外部命令1>1>生成失败。
意思是链接的时候出错了，找不到链接外部符号，原因是缺少cuda的运行库，通过项目的链接输入中添加CUDA的运行库cudart.lib可以解决。
至此，在没有编辑cuda函数实现文件的情况下可以正常将项目编译成功，则表明基本上将CUDAdll的框架搭建成功了。
第三步，编辑CUDAdll的实现文件对应的函数。
在CUDAdll.cuh中输入内容如下：#include <stdio.h> //引入C函数库-实际上本程序就是应该以C的方式编译，尽管其后缀为cpp类型#include <stdlib.h>#include <cuda_runtime.h> //引入CUDA运行时库头文件#ifdef __cplusplus //指明函数的编译方式，以得到没有任何修饰的函数名extern "C"{#endif#ifdef CUDADLLTEST_EXPORTS#define CUDADLLTEST_API __declspec(dllexport) //导出符号宏定义#else#define CUDADLLTEST_API __declspec(dllimport)#endifextern CUDADLLTEST_API int count; //要导出的全局变量CUDADLLTEST_API bool InitCUDA(void); //要导出的CUDA初始化函数 CUDADLLTEST_API void showHelloCuda(void); //要导出的测试函数#ifdef __cplusplus}#endif接着在在CUDAdll.cu中输入内容如下：#include "stdafx.h" //引入预编译头文件#include "CUDAdll.cuh" //引入导出函数声明头文件//初始化CUDAextern int count=0;bool InitCUDA(void)//CUDA初始化函数{printf("Start to detecte devices.........\n");//显示检测到的设备数cudaGetDeviceCount(&count);//检测计算能力大于等于1.0的设备数 if(count == 0){fprintf(stderr, "There is no device.\n");return false;}printf("%d device/s detected.\n",count);//显示检测到的设备数int i;for(i = 0; i < count; i++){//依次验证检测到的设备是否支持CUDAcudaDeviceProp prop;if(cudaGetDeviceProperties(&prop, i) == cudaSuccess) {//获得设备属性并验证是否正确if(prop.major >= 1)//验证主计算能力，即计算能力的第一位数是否大于1{printf("Device %d: %s supportsCUDA %d.%d.\n",i+1,,prop.major,prop.minor);//显示检测到的设备支持的CUDA版本break;}}}if(i == count) {//没有支持CUDA1.x的设备fprintf(stderr, "There is no device supporting CUDA 1.x.\n");return false;}cudaSetDevice(i);//设置设备为主叫线程的当前设备return true;}void showHelloCuda(void)//测试CUDA初始化函数{if(!InitCUDA()) //初始化失败{printf("Sorry,CUDA has not been initialized.\n");return;}printf("Hello GPU! CUDA has been initialized.\n");}输入完毕保存后进行编译，则将在Debug目录下输出对应的dll文件：通过微软的VC++6.0或者VS2010安装时带的Tools中的Depends工具打开CUDAdlltest.dll，可以看到导出的函数和变量：需要注意的是前面在CUDAdll.cuh中输入内容中红色部分的指定编译方式宏很重要，如果没有该部分就会导出上图中VS在创建工程时默认给出导出示例函数和变量（包含该函数的两个文件CUDAdlltest.h和CUDAdlltest.cpp实际上没有用到仅作为比对，可以删去）都带有Visual C++自己的修饰符号，在win32默认的控制台程序中调用这些函数往往由于有修饰而加载时出现找不到函数的情况，而且在外部C语言程序/编译方式下无法正常运行。
测试dll创建一个测试前面生成的dll的工程项目选择win32控制台项目自动生成框架如下：首先使用动态加载DLL的方式：在testCUDAdll.cpp中输入程序如下：#include "stdafx.h"#include <stdio.h> //引入C函数库#include <stdlib.h>#include <Windows.h>//显示/动态加载链接测试typedef void(*DLLFUNC)(void);//声明需要从dll中调用的函数原型的函数指针int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){HINSTANCE hcudaDll=LoadLibrary(__T("CUDAdlltest.dll"));//动态地加载CUDAdlltest.dllif (hcudaDll){DLLFUNC dllFun=(DLLFUNC)GetProcAddress(hcudaDll,"showHelloCuda");//获得函数指针if (dllFun){dllFun();//执行showHelloCuda函数}else{printf("Can not find the function in dll!");//可能由于函数名错误}FreeLibrary(hcudaDll);//动态地卸载CUDAdlltest.dll}else{printf("Load dll fail!");}return 0;}将CUDAdlltest.dll文件复制到测试程序.exe文件的目录下，编译之后运行结果如下：可见程序执行正确。
使用CUDAdlltest.lib静态链接方式测试：在testCUDAdll.cpp中输入程序如下：#include "stdafx.h"#include <stdio.h> //引入C函数库#include <stdlib.h>#include <Windows.h>#pragma comment(lib,"CUDAdlltest.lib") //引用库文件//导出函数的声明extern "C"是不可少的extern "C" int count; //已导出的全局变量extern "C" bool InitCUDA(void); //已导出的CUDA初始化函数extern "C" void showHelloCuda(void); //已导出的测试函数//隐式/静态加载链接测试int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){showHelloCuda();//调用库中的函数return 0;}将CUDAdlltest.lib文件复制到工程目录下以及将CUDAdlltest.dll文件复制到测试程序.exe文件的目录下，编译并运行程序，结果同上：通过在VS平台将CUDA相关的函数（CUDA的编译器windows版本现在只能在VS平台中使用）封装成dll库之后就可以在Visual C++6.0平台中使用了，这是个非常好的方法。