툴버전: Visual Studio 2013 


1.  솔류션 탐색창에서, 프로젝트를 마우스 우클릭-> Build Dependencies ->Build Customizations -> 쿠다버전 선택.


  


  - 설정하지 않을 경우, cu 파일 속성창에서, Item Type 항목을 CUDA C/C++로 선택할 수 없게 된다.



2. .cu 파일 속성 수정.

  

  -   cu 파일에서 마우스 우클릭 -> Properties 항목 클릭,

    Configuration Properties

        1.General

            Item Type 항목->  Drop-down 리스트에서   CUDA C/C++ 항목을 선택한다.

     

        2. CUDA C/C++

          -  Common 

              - Additional Include Directories : ./;../../common/inc 

              - Target Marhine Platform : 64-bit [--machine 64 ]

             

          - Device 

              Code Generation :   

                     


 

compute_20,sm_20

compute_30,sm_30

compute_35,sm_35

compute_37,sm_37

compute_50,sm_50

compute_52,sm_52

compute_60,sm_60

compute_61,sm_61



   

              Generate GPU Debug Information - No


         -  Host 
               Preprocessor Definitions - WIN32
               Runtime Library - /MT
 


 3. 저자가 설정한 개인 헤더 파일 경로 설정.
    
    다운로드 받은 압축 파일을 풀면, CUDA_ParallelProgramming_Sources\common\inc 폴더항목이 있는데, 아래와 같이   vc++ 란에 입력을 해준든가, 
    아니면, 별도로,  props   파일을 생성해서 설정하면 되겠다.

   
   -  프로젝트 속성창 -> Configuration Properties -> VC++ Directories -> Include  항목에 CUDA_ParallelProgramming_Sources\common\inc 의 전체 
      경로를 지정해준다.


4. 기존 지원되지 않는 라이브러 삭제.
    프로젝트 속성-> Configuration Properties -> Linker-> input 란에서, cUtil32.lib 항목을 삭제한다.
    



5. 여기까지 작업 후, 빌드가 되는지 확인해 본다.



          

   


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쿠다...

아..큰 그림으로 보면 참 쉬울 것 같은데..

구성 요소들을 살펴보면, 헷갈리네...큭...


C++ 17에서  하이브리드 병렬처리 API가 추가 되는건가....





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-블록/쓰레드/워프

   *. 블록.
    1. 여러개의 쓰레드로 구성 됨.
    2. SM에 의해서 스케줄링 됨.
    3. SM 은 워프단위로 쓰레드를 처리한다. 
       워프란 - 32개의 쓰레드를 묶어 워프라 하며, 진행단위가 된다.
       작업은 워프 단위로 처리가 되기 때문에, Shared Memory 가 요구된다.             

    4. SM 당 할당되는 블록 수는  Compute ability 버전에 따라 결정됨.
    5. 블록 당 쓰레드 수도 Compute Ability 버전에 따라 결정됨. 1024.
    6. SM 당 워프 총 갯수도 Compute Ability 버전에 따라 결정됨.  
     
         



   6. SM당 워프는 최대 64 구성된다

        

 

2. SM당 블록 갯수.

  

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