Моя настройка для CUDA
Visual Studio 2010 и 2008 SP1 (требуется CUDA).
Параллельный NSight 1.51
CUDA 4.0 RC или 3.2 и тяга
По сути, я следовал руководству:
http://www.ademiller.com/blogs/tech/2011/03/using-cuda-and-thrust-with-visual-studio-2010/
Затем я успешно скомпилировал без сообщений об ошибках.
Итак, я попробовал больше примеров кода CUDA из Интернета. Эти ошибки всплыли на Visual Studios. Я все еще могу успешно скомпилировать без сообщений об ошибках, но эти ошибки только визуально выделены
- «Ошибка: идентификатор« blockIdx »не определен.»
- «Ошибка: идентификатор« blockDim »не определен».
- «Ошибка: идентификатор« threadIdx »не определен.»
Вот скриншот.
http://i.imgur.com/RVBfW.png
Должен ли я быть обеспокоен? Это ошибка Visual Studios или моя конфигурация неверна? Любая помощь приветствуется. Спасибо, ребята!
P.S. Я очень новичок в Visual Studios и CUDA.
// incrementArray.cu
#include "Hello.h"
#include <stdio.h>
#include <assert.h>
#include <cuda.h>
void incrementArrayOnHost(float *a, int N)
{
int i;
for (i=0; i < N; i++) a[i] = a[i]+1.f;
}
__global__ void incrementArrayOnDevice(float *a, int N)
{
int idx = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
if (idx<N) a[idx] = a[idx]+1.f;
}
int main(void)
{
float *a_h, *b_h; // pointers to host memory
float *a_d; // pointer to device memory
int i, N = 10;
size_t size = N*sizeof(float);
// allocate arrays on host
a_h = (float *)malloc(size);
b_h = (float *)malloc(size);
// allocate array on device
cudaMalloc((void **) &a_d, size);
// initialization of host data
for (i=0; i<N; i++) a_h[i] = (float)i;
// copy data from host to device
cudaMemcpy(a_d, a_h, sizeof(float)*N, cudaMemcpyHostToDevice);
// do calculation on host
incrementArrayOnHost(a_h, N);
// do calculation on device:
// Part 1 of 2. Compute execution configuration
int blockSize = 4;
int nBlocks = N/blockSize + (N%blockSize == 0?0:1);
// Part 2 of 2. Call incrementArrayOnDevice kernel
incrementArrayOnDevice <<< nBlocks, blockSize >>> (a_d, N);
// Retrieve result from device and store in b_h
cudaMemcpy(b_h, a_d, sizeof(float)*N, cudaMemcpyDeviceToHost);
// check results
for (i=0; i<N; i++) assert(a_h[i] == b_h[i]);
// cleanup
free(a_h); free(b_h); cudaFree(a_d);
return 0;
}