CUDA动态库封装以及调用

参考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_618941f701016d26.html

通过将CUDA相关计算操作放在库中，方便在项目中调用，省去了每次编译cu文件的麻烦，也便于集成到其他平台上。

本文配置：VS2015 CUDA8.0

一、封装CUDA动态库

主要步骤：修改自定义方式、设置cu文件项类型为CDUA CC++ ，添加依赖库cudart.lib.

1、创建一个动态库，这里建的库是x86的，也可以更改为x64.

2、添加cu文件

3、源程序内容

CudaDll32.h

[cpp] view plaincopy

// 下列 ifdef 块是创建使从 DLL 导出更简单的
// 宏的标准方法。此 DLL 中的所有文件都是用命令行上定义的 CUDADLL32_EXPORTS
// 符号编译的。在使用此 DLL 的
// 任何其他项目上不应定义此符号。这样，源文件中包含此文件的任何其他项目都会将
// CUDADLL32_API 函数视为是从 DLL 导入的，而此 DLL 则将用此宏定义的
// 符号视为是被导出的。
#ifdef CUDADLL32_EXPORTS
#define CUDADLL32_API __declspec(dllexport)
#else
#define CUDADLL32_API __declspec(dllimport)
#endif
extern "C" CUDADLL32_API int vectorAdd(int c[], int a[], int b[], int size);

kernel.cu

[cpp] view plaincopy

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include "CudaDll32.h"
//CUDA核函数
__global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b)
{
int i = threadIdx.x;
c[i] = a[i] + b[i];
}
//向量相加
CUDADLL32_API int vectorAdd(int c[], int a[], int b[], int size)
{
int result = -1;
int *dev_a = 0;
int *dev_b = 0;
int *dev_c = 0;
cudaError_t cudaStatus;
// 选择用于运行的GPU
cudaStatus = cudaSetDevice(0);
if (cudaStatus != cudaSuccess) {
result = 1;
goto Error;
}
// 在GPU中为变量dev_a、dev_b、dev_c分配内存空间.
cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_c, size * sizeof(int));
if (cudaStatus != cudaSuccess) {
result = 2;
goto Error;
}
cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_a, size * sizeof(int));
if (cudaStatus != cudaSuccess) {
result = 3;
goto Error;
}
cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_b, size * sizeof(int));
if (cudaStatus != cudaSuccess) {
result = 4;
goto Error;
}
// 从主机内存复制数据到GPU内存中.
cudaStatus = cudaMemcpy(dev_a, a, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
if (cudaStatus != cudaSuccess) {
result = 5;
goto Error;
}
cudaStatus = cudaMemcpy(dev_b, b, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
if (cudaStatus != cudaSuccess) {
result = 6;
goto Error;
}
// 启动GPU内核函数
addKernel << <1, size >> >(dev_c, dev_a, dev_b);
// 采用cudaDeviceSynchronize等待GPU内核函数执行完成并且返回遇到的任何错误信息
cudaStatus = cudaDeviceSynchronize();
if (cudaStatus != cudaSuccess) {
result = 7
goto Error
}
// 从GPU内存中复制数据到主机内存中
cudaStatus = cudaMemcpy(c, dev_c, size * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
if (cudaStatus != cudaSuccess) {
result = 8;
goto Error;
}
result = 0;
// 重置CUDA设备，在退出之前必须调用cudaDeviceReset
cudaStatus = cudaDeviceReset();
if (cudaStatus != cudaSuccess) {
return 9;
}
Error:
//释放设备中变量所占内存
cudaFree(dev_c);
cudaFree(dev_a);
cudaFree(dev_b);
return result;
}

4、修改项目的自定义方式为：CUDA8.0

5、修改cu文件的项类型

6、添加链接器的附加依赖项 cudart.lib

7、生成DLL文件

二、调用动态库

创建一个控制台工程，调用库三步骤：

调用源代码：包含头文件、并把dll文件拷贝到可行性目录下

[cpp] view plaincopy

// CallCudaDll32.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
#include "CudaDll32.h"
int main()
{
const int arraySize = 5;
int a[arraySize] = { 11, 22, 33, 44, 55 };
int b[arraySize] = { 10, 20, 30, 40, 50 };
int c[arraySize] = { 0 };
// Add vectors in parallel.
int number = vectorAdd(c, a, b, arraySize);
printf("{11,22,33,44,55} + {10,20,30,40,50} = {%d,%d,%d,%d,%d}\n",
c[0], c[1], c[2], c[3], c[4]);
printf("调用CUDA成功！\n");
return 0;
}

结果显示：

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