CUDA 与MFC快速联调方法

**CUDA与MFC快速联调方法** CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的一种编程模型，用于利用GPU（Graphics Processing Unit）进行通用计算。MFC（Microsoft Foundation Classes）是微软提供的一套C++库，用于构建Windows应用程序。将CUDA与MFC结合，可以在Windows环境下开发高效能的应用程序，充分发挥GPU的并行计算能力。 ### 前提工作 确保你的开发环境已准备好，包括： - 操作系统：vista 或更高版本 - 开发工具：Visual Studio 2005 或更高版本 - CUDA工具包：CUDA 2.0 或更高版本 ### 创建MFC工程 你需要在Visual Studio中创建一个MFC工程，如本例中名为`cudaexam`的工程。 ### 步骤 #### 1. 定义全局函数与头文件 - 创建头文件，如`cudaexam.h`，声明全局函数和CUDA相关函数。 - 定义全局函数，如`runtest()`，它将在GPU上执行计算。 #### 2. 添加CUDA代码筛选器 - 在MFC工程中，创建一个新的筛选器（Filter），命名为`cuda`，用于存放CUDA源代码。 #### 3. 创建CUDA源代码文件 - 在`cuda`筛选器下，创建两个CUDA源代码文件： - `first.cu`，包含`runtest()`函数。 - `first_kernel.cu`，包含GPU核心函数`kernel()`。 #### 4. 定义GPU核心函数 - 在`first_kernel.cu`中，编写`kernel()`函数，这是将在GPU上并行运行的代码。 #### 5. 调用GPU核心函数 - 修改`first.cu`中的`runtest()`函数，使其调用`kernel()`。 #### 6. 全局函数接口 - 在`globalapi.cpp`中，添加`runtest()`的声明。 - 创建`testcuda()`函数，该函数调用`runtest()`。 #### 7. 修改CUDA源文件的编译链接设置 - 打开`first.cu`的属性窗口，修改常规设置以使用CUDA编译器`nvcc`。 - 自定义生成步骤，指定命令行参数，如CUDA SDK示例或博客教程所示。 - 设置输出和附加依赖项，确保CUDA库正确链接。 #### 8. 修改工程的编译链接设置 - 转到`cudaexam`工程属性页，配置属性下的连接器常规设置，确保选择正确的CUDA运行时库。 - 配置连接器输入，添加CUDA库依赖。 ### 注意事项 - 本教程仅作为入门指南，未涉及并行优化，实际项目中需要考虑性能优化。 - 根据实际CUDA和VS版本调整编译选项。 通过以上步骤，你已经成功地在MFC工程中集成了CUDA，实现了GPU计算功能。继续深入学习CUDA编程，理解并行计算原理，以及优化GPU程序，将有助于提升你的应用性能。同时，时刻关注CUDA的更新和Visual Studio的新特性，以便更好地利用现代GPU的计算能力。