CUDA与MFC联合编程推荐工程结构

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1、CUDA与MFC联合编程推荐工程结构sume@ustc.eduCUDA入门者提示及基本知识：1.常见的电脑都有图形图像显示功能，显卡就是负责这个工作的。显卡可以是独立的，也可以集成在主板上，还可以集成在CPU中，我们要使用CUDA技术，一般选择购买主流独立显卡即可。GPU是显卡的核心，可以理解为显卡上的CPU，它的主要工作就是计算屏幕上要显示什么、怎么显示，常见的电脑屏幕的分辨率有800×600、1024×768、1366×768、1920×1080等等，而且各个像素之间并没有直接关系或者关系很弱，因此这个计算工作天生就是并行的；

2、2.CUDA是nVidia公司的技术，AMDAPP（曾用名ATIStream，后来ATI被AMD收购了）是AMD公司的技术，他们都是GPGPU（前两个GP意思是GeneralPurpose）技术的一种，目的是利用显卡强大的并行计算能力加速运算，让显卡不只局限于打游戏和绘图。在金融、地质、航天、军事、生物等计算密集的行业，人们已经开始广泛研究基于GPGPU的加速计算技术；3.想要使用CUDA，首先你需要一张支持CUDA的显卡，支持CUDA技术的显卡名单及其对应的计算能力可以在nVidia公司网站上找到；4.因为本文讲的是MFC编程，

3、而且作者只会VC（这才是主要原因好吧），因此假设读者已经安装了VisualStudio2008并打上了最新的servicepack补丁；5.要建立CUDA编程环境，你还需要在nVidia网站下载安装以下三者：a)你的显卡所对应的最新驱动；b)CUDAToolkit；c)NVIDIAGPUComputingSDK（目前是4.2）.好的，现在假设读者具备MFC程序调试经验，那么我们就开始吧。以下是CUDA和MFC联合编程的推荐结构：MFCCUDAGlobalHostFunctionsFunctions在Device上运行MFCKern

4、elProcessFunctions解释：1.对CUDA程序来说，显卡叫做device，安装了显卡的电脑叫做host；如果一台电脑上安装了多个显卡呢？放心，可以处理的，但是本文暂时不考虑这种情况；2.CUDA程序是C语言的一种变形，都以.cu为后缀，CUDA程序中的函数有的运行在CPU上，负责并行计算的初始化和计算结果的回收，有的运行在GPU上（称为kernel程序），负责执行真正的并行计算；3.建议专门用一个globalfunction和CUDA程序打交道，便于代码的阅读、理解和维护；4.MFC程序的其他部分调用这个global

5、function，其他就和一般的编程没有区别了。在本文附带的例程中，对应的工程文件如图所示：MFCCUDAGlobalapi.CppFirst.cuGlobalapi.hMFCFirst_kernel.cu工程SUMECOLLECTION其实CUDA程序中的hostfunction和kernelfunction也可以放在同一个.cu文件，但是此处同样为了便于阅读、理解和维护，把它们分别放在两个文件中。示例工程的创建过程如下：1.创建globalapi.cpp/.h及全局函数；2.在SolutionExplorer中创建一个filt

6、er（相当于一个目录，便于管理），命名为CUDA，在里面创建两个.cu文件；3.分别在两个cu文件中写上函数，其中first.cu中就是本例程CUDA程序的host部分，first_kernel.cu中就是本例程CUDA程序的kernel部分。本例程重在结构的解释，具体的编程方法此处就不讲了，更多的内容请好好看书以及阅读SDK中的文档吧；4.最重要的地方来了，修改first.cu的编译设置；第一步，打开该文件的属性；SUMECOLLECTION第二步，修改常规设置；第三步，修改自定义生成步骤；在”CommandLine”中拷贝进去

7、以下内容："$(CUDA_BIN_PATH)vcc.exe"-ccbin"$(VCInstallDir)bin"–c-D_DEBUG-DWIN32-D_CONSOLE-D_MBCS-Xcompiler/EHsc,/W3,/nologo,/Wp64,/Od,/Zi,/RTC1,/MTd-I"$(CUDA_INC_PATH)"-I./-I../../common/inc-o$(ConfigurationName)first.objfirst.cu并且填写”Outputs”和”AdditionalDependencies”：5.修

8、改工程的属性；第一步，修改连接器的常规属性为图中所示：第二部，修改链接器的输入为图中所示：第三步，修改工程的常规属性中为图中所示：SUMECOLLECTION好了，这个例程就可以编译运行了！sume@ustc.edu2012/11/27参考文献：曹