引言

在学习CUDA并行计算原理时，在VS下新建了一个CUDA工程，但是对加载函数定义中的一些CUDA标识符无法正常识别。错误如下：

__device__   错误：该符号未定义

这个标识符的作用是声明函数从设备端调用并在设备端执行

前提准备（CUDA和VS的安装）

Visual Studio（如果确定CUDA和VS安装正确，可以直接转到到Visual Studio配置。）：首先安装VS必要组件（C++桌面程序）
CUDA 在 NVIDIA官网链接（此处是CUDA11.0）上下载符合自己显卡且所需版本的CUDA安装，安装后需要配置环境变量，这个网上教程很多，不再赘述。
安装完成后，记得使用测试程序测试一下是否正确安装。

Visual Studio 配置

创建CUDA工程：打开vs,创建新项目，选择CUDA项目，填写项目名称和选择路径。如上图所示。
增加包含目录
右键项目属性->VC++目录->包含目录，将安装好CUDA中include加入包含目录中，将下方这两个路径加入。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\include
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.0\common\inc
增加项目扩展名
点击上方菜单栏工具=>选项=>文本编辑器=>文件扩展名，在扩展名栏中输入.cu，并选择编辑器为：Microsoft Visual C++。

5.工具–>选项–>项目和解决方案–>VC++项目设置，添加要包括的扩展名".cu"

6. 右键打开的项目–>生成依赖项–>生成自定义–>勾选CUDA v11.0

测试

测试案例来自: [CUDA高性能并行计算链接]第三章中项目dist_v1_cuda
下面展示一些 案例代码。

// An highlighted block#include<stdio.h>
#include<iostream>
#define N 64
#define TPB 32__device__ float scale(int n, int i) {return((float)i) / (n - 1);
}
__device__ float distance(float x1, float x2) {return sqrt((x2 - x1)*(x2 - x1));
}__global__ void distanceKernel(float *d_out,float ref,int len)
{const int i = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;float x = scale(i, N);d_out[i] = distance(x, ref);printf("i=%2d:dist from %f to %f is %f.\n", i, ref, x, d_out[i]);
}
int main() {float ref = 0.5f;float *d_out = 0;cudaMalloc(&d_out, N * sizeof(float));distanceKernel <<<N/TPB, TPB>>>(d_out,ref,N);system("pause");cudaFree(d_out);return 0;}

编译成功

结果

Reference

[1] Storti D , Yurtoglu M . CUDA for Engineers: An Introduction to High-Performance Parallel Computing[C]// Addison-Wesley Professional. Addison-Wesley Professional, 2016.
[2] 欧阳求败 https://www.bilibili.com/read/cv7335974/

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