win10+VS2017+Cuda10.0环境配置详解

win10+VS2017+Cuda10.0环境配置详解 win10+VS2017+Cuda10.0环境配置是一种常用的深度学习和人工智能开发环境，本文将详细介绍如何在win10系统上配置VS2017和Cuda10.0环境。 一、安装和配置 1. 硬件支持：首先确定电脑的显卡是否支持Cuda安装。可以右键点击“我的电脑”，然后点击“设备管理器”，在显示适配器中可以查看显卡型号。如果包含在官网列表中，则可以点击对应的型号到下载界面下载Cuda安装包。 2. 安装VS2017：官网下载VS2017，并安装。 3. 安装Cuda：在安装过程中，会自动检测本机是否已经安装了配套的VS版本其中之一，如果VS版本和Cuda版本不匹配的话，安装无法进行。如果电脑安装了360杀毒，安装过程中会不断有疑似病毒修改的提示，要全部允许操作，否则无法安装。 二、测试环境是否成功 1. 运行cmd，输入nvcc --version，可以查看版本号。 2. 打开开始菜单->NVIDIA Corporation->CUDA Samples->6.5->Browse CUDA Samples，左键单击打开示例代码的位置，在VS中打开并编译（Build）。这个过程大约需要四十分钟，编译成功后，可以在VS中看到提示。 3. 创建一个空win32程序，即cuda_test项目，选择cuda_test，点击右键–>项目依赖项–>自定义生成，选择CUDA 9.0。右键源文件文件夹->添加->新建项->选择CUDA C/C++File，取名cuda_main。点击cuda_main.cu的属性，在配置属性–>常规–>项类型–>选择“CUDA C/C++”。 四、CUDA编程基础 1. CUDA程序的基本结构包括host代码和device代码。host代码是运行在CPU上的代码，而device代码是运行在GPU上的代码。 2. CUDA提供了多种类型的内存，包括global memory、shared memory、registers和 Texture Memory等。 3. CUDA的编程模型是SIMT（Single Instruction, Multiple Threads），即同一个指令在多个线程上执行。 五、Cuda的应用 1. 图像处理：Cuda可以用于图像处理，例如图像滤波、图像缩放等。 2. 机器学习：Cuda可以用于机器学习，例如深度学习、自然语言处理等。 3. 数据分析：Cuda可以用于数据分析，例如数据挖掘、数据可视化等。 六、结论 win10+VS2017+Cuda10.0环境配置是一种常用的深度学习和人工智能开发环境，本文详细介绍了如何在win10系统上配置VS2017和Cuda10.0环境，并且介绍了CUDA编程基础和Cuda的应用。