Чтобы использовать VS Code для создания среды разработки CUDA под Windows, вы можете выполнить следующие шаги:

1. Установите набор инструментов CUDA:

Сначала вам необходимо скачать и установить CUDA Toolkit с официального сайта NVIDIA. Обязательно выберите версию, совместимую с вашим графическим процессором, а также версию, подходящую для вашей операционной системы Windows. Адрес загрузки: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

2. Установите cuDNN (необязательно):

Если вы планируете заниматься разработкой, связанной с глубоким обучением, вам также может потребоваться установка cuDNN. Также скачайте соответствующую версию cuDNN с официального сайта NVIDIA и установите ее по инструкции. Адрес загрузки: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

3. Настройте переменные среды:

После установки CUDA и cuDNN вам необходимо добавить их в переменные системного окружения. Откройте «Редактор переменных среды», найдите переменную «Путь» в разделе «Системные переменные», а затем добавьте следующий путь:

- `%CUDA_PATH%\\bin`

- `%CUDA_PATH%\\extras\\CUPTI\\libx64` (если Windows x64)

- `%CUDA_PATH%\\include`

4. Установите код VS:

Если вы еще не установили VS Code, вы можете скачать и установить его с официального сайта. Адрес загрузки: https://code.visualstudio.com/download.

5. **Установите расширение C/C++**:

Откройте VS Code, войдите на рынок расширений, найдите «C/C++» и установите расширение C/C++, предоставленное Microsoft.

6. Установите плагин CUDA:

Найдите «CUDA» на рынке расширений VS Code, найдите соответствующий плагин CUDA и установите его. Хотя количество плагинов CUDA на официальном рынке VS Code может быть ограничено, вы можете попробовать установить такие плагины, как «CUDA for Visual Studio Code», чтобы получить лучший опыт разработки CUDA.

7. Настройте файл launch.json VS Code:

Чтобы иметь возможность запускать программы CUDA в VS Code, вам необходимо создать или изменить файл launch.json. Этот файл обычно находится в каталоге `.vscode`. Добавьте следующее:

json

{

"version": "0.2.0",

"configurations": [

{

"name": "(gdb) CUDA",

"type": "cppdbg",

"request": "launch",

"program": "${workspaceFolder}/a.exe",

"args": [],

"stopAtEntry": false,

"cwd": "${workspaceFolder}",

"environment": [],

"externalConsole": false,

"MIMode": "gdb",

"miDebuggerPath": "C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v11.2\\bin\\nvcc.exe",

"setupCommands": [

{

"description": "Enable pretty-printing for gdb",

"text": "-enable-pretty-printing",

"ignoreFailures": true

}

],

"preLaunchTask": "build",

"postDebugTask": "clean"

}

]

}

Обратите внимание, что путь в `miDebuggerPath` необходимо заменить на фактический путь к `nvcc.exe`.

8. Создайте задачу компиляции:

В VS Code вам необходимо создать задачу компиляции для сборки программы CUDA. Это можно сделать, создав файл Tasks.json, который также находится в каталоге .vscode. Добавьте следующее:

json

{

"version": "2.0.0",

"tasks": [

{

"label": "build",

"type": "shell",

"command": "C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v11.2\\bin\\nvcc.exe",

"args": [

"${file}",

"-o",

"

],

"group": {

"kind": "build",

"isDefault": true

},

"problemMatcher": []

},

{

"label": "clean",

"type": "shell",

"command": "del

"group": "build"

}

]

}

Аналогичным образом замените путь в `command` на фактический путь к `nvcc.exe`.

После выполнения вышеуказанных шагов вы можете писать, компилировать и запускать программы CUDA в VS Code.

На что следует обратить внимание 1. Совместимость версий CUDA Toolkit и cuDNN. Убедитесь, что установленная версия CUDA Toolkit и cuDNN совместима с вашим графическим процессором NVIDIA и версией драйвера. Несовместимые версии могут вызвать ошибки во время выполнения или проблемы с производительностью. 2. Переменные среды установлены правильно* При добавлении пути CUDA Toolkit к переменной среды обязательно используйте версию и путь CUDA, которые вы фактически установили, например `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin`. Кроме того, после подтверждения того, что переменная среды Path обновлена, вам необходимо перезагрузить окно командной строки или компьютер, чтобы она вступила в силу. 3. Выбор расширения VS Code Выбор подходящего плагина CUDA важен для расширения возможностей разработки CUDA в VS Code. Некоторые плагины больше не поддерживаются или могут быть несовместимы с последней версией VS Code, поэтому выбирайте плагины, которые активны и имеют хорошие отзывы. 4. launch.json настроен правильно `miDebuggerPath` в `launch.json` должен указывать на `nvcc.exe`, но на самом деле это путь, используемый для запуска GDB. Это связано с тем, что VS Code использует GDB для отладки программ CUDA. Убедитесь, что этот путь правильный, иначе отладка завершится неудачно. 5. Параметры компиляции в Tasks.json В файле Tasks.json параметры командной строки nvcc.exe должны соответствовать требованиям вашего проекта. Например, вам может потребоваться добавить `-arch=sm_XX`, чтобы указать целевую архитектуру графического процессора, или `-gencode Arch=compute_XX,code=\"sm_XX,compute_XX\"`, чтобы сгенерировать код для нескольких архитектур. 6. Ограничения отладки VS Code Хотя VS Code поддерживает компиляцию и запуск программ CUDA в локальных системах Windows, его возможности отладки графического процессора могут быть ограничены или требовать дополнительной настройки. Для сложной отладки графического процессора вы можете рассмотреть возможность использования NVIDIA Nsight или VS Code для удаленной отладки в системах Linux. 7. Обновления и обслуживание Сами CUDA Toolkit, cuDNN и VS Code регулярно обновляются, и важно поддерживать эти компоненты в актуальном состоянии, чтобы избежать потенциальных ошибок и проблем совместимости. Чтобы проверить, успешно ли установлена ​​среда разработки CUDA на основе VS Code под Windows, вы можете написать и запустить простую программу CUDA, например сложение матриц.

#include <iostream>

#include <cuda_runtime.h>

__global__ void add(int *a, int *b, int *c, int N) {

int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

if (index < N) {

c[index] = a[index] + b[index];

}

}

int main() {

const int N = 1024;

int *a, *b, *c;

int *d_a, *d_b, *d_c;

// Allocate host memory

a = (int*)malloc(N * sizeof(int));

b = (int*)malloc(N * sizeof(int));

c = (int*)malloc(N * sizeof(int));

// Allocate device memory

cudaMalloc((void**)&d_a, N * sizeof(int));

cudaMalloc((void**)&d_b, N * sizeof(int));

cudaMalloc((void**)&d_c, N * sizeof(int));

// Initialize data

for (int i = 0; i < N; i++) {

a[i] = i;

b[i] = N - i;

}

// Copy data from host to device

cudaMemcpy(d_a, a, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

cudaMemcpy(d_b, b, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

// Launch kernel

int threadsPerBlock = 256;

int blocksPerGrid = (N + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;

add<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_a, d_b, d_c, N);

// Copy result back to host

cudaMemcpy(c, d_c, N * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);

// Check result

bool check = true;

for (int i = 0; i < N; i++) {

if (c[i] != N) {

check = false;

break;

}

}

std::cout << "Result check: " << (check ? "PASS" : "FAIL") << std::endl;

// Free device and host memory

cudaFree(d_a);

cudaFree(d_b);

cudaFree(d_c);

free(a);

free(b);

free(c);

return 0;

}

Этот код сначала определяет ядро ​​CUDA с именем add, которое используется для добавления двух массивов. Затем в функции `main` он выделяет память на хосте, инициализирует данные, копирует данные на устройство, вызывает ядро ​​для выполнения вычислений и, наконец, копирует результаты обратно на хост и проверяет правильность результатов. .

Чтобы запустить этот код, вам необходимо создать новую рабочую область в VS Code, сохранить приведенный выше код как файл .cpp, а затем настроить Tasks.json и Launch.json в соответствии с предыдущими инструкциями. Убедитесь, что команды компиляции в файле Tasks.json могут правильно идентифицировать исходные файлы CUDA и генерировать исполняемые файлы, в то же время файл launch.json должен быть правильно настроен для запуска сгенерированного исполняемого файла в режиме отладки;

Если все настроено правильно, вы сможете увидеть вывод «Проверка результатов: PASS» в VS Code, что означает, что ядро ​​CUDA выполняется правильно и результаты сложения матрицы соответствуют ожиданиям, что подтверждает успешное установление среда разработки CUDA.