CUDA 5.5 y Visual Studio Express 2012 para Escritorio. Primeros pasos.

Transcripción

1 CUDA 5.5 y Visual Studio Express 2012 para Escritorio. Primeros pasos. La nueva versión de CUDA 5.5 es completamente compatible con la plataforma de desarrollo Visual Studio Express 2012 para escritorio de Windows. Sin embargo, esta compatibilidad requiere unos cuantos pasos de configuración adicional para compilar código fuente CUDA. Estos pasos son los siguientes: 1. Antes que nada se debe tener instalada la versión 5.5 de CUDA, lo cual se puede verificar desde la línea de comandos de la siguiente manera: Cambiarse la ruta: cd C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v5.5\Bin\win32\Release> y ahí ejecutar: devicequery.exe El resultado debería ser similar al mostrado en la Figura 1, donde es posible apreciar la cantidad de dispositivos con capacidad para ejecutar CUDA. Figura 1. Resultado de la ejecución de devicequery.exe

2 Una vez confirmado que se tiene instalada la versión 5.5 de CUDA y existe una GPU compatible es posible comenzar a construir soluciones CUDA en VS Express Crear y configurar un proyecto CUDA en VS Express 2012 a. Debe ser de tipo consola (ver Figura 2). b. Debe ser un proyecto vacío Figura 2. Nuevo Proyecto. c. Personalizar la compilación (ver Figura 3). Figura 3. Menú para personalizar la compilación.

3 d. Seleccionar el archivo de personalización correspondiente al CUDA 5.5 (.targets,.props) como se muestra en la Figura 4. Figura 4. Selección de los archivos de personalización de compilación CUDA 5.5 e. Modificar los directorios de inclusión del Visual Studio añadiendo la ruta apropiada (ver Figura 5). Figura 5. Modificación de los directorios de inclusión para compilar CUDA 5.5. f. Modificar los directorios de librería del Visual Studio añadiendo la ruta apropiada (ver Figura 6).

4 Figura 6. Modificando los directorios de librería para compilar CUDA 5.5. g. Modificar las dependencias adicionales de la entrada del Vinculador como se muestra en la Figura 7. Figura 7. Modificando las dependencias adicionales para compilar CUDA 5.5.

5 3. Codificar el hola mundo agregando un nuevo elemento de código fuente. a. Agregar el nuevo elemento como archivo de código fuente (ver Figura 8). Figura 8. Agregando un nuevo elemento de archivo fuente. b. Nombrar al nuevo archivo HolaCuda.cu (ver Figura 9). Observe que la extensión del archivo es.cu y no.cpp. c. Editar el siguiente código: #include <stdio.h> Figura 9. Agregando un nuevo elemento de tipo.cu (CUDA). int main( void ) { printf( "Hello, CUDA!\n" ); return 0;

6 Observe que el código anterior es prácticamente un hola mundo de lenguaje C. Esto se hace con la finalidad de mostrar lo cercano que CUDA esta al estándar de la programación en C. 4. Compilar y ejecutar. La salida no dista mucho de cualquier hola mundo compilado para el lenguaje C, sin embargo aquí se compilo con el compilador de CUDA 5.5, el nvcc. a. Es recomendable hacer la ejecución desde la línea de comandos. El ejemplo del Hola CUDA es bastante simple, para entrar un poco más en materia el siguiente código muestra un poco más que un parco mensaje en pantalla. El siguiente código va a mostrar las propiedades de la GPU: #include <stdio.h> #include <cuda.h> #include <cuda_runtime.h> static void HandleError( cudaerror_t err, const char *file, int line ) { if (err!= cudasuccess) { printf( "%s in %s at line %d\n", cudageterrorstring( err ), file, line ); exit( EXIT_FAILURE ); #define HANDLE_ERROR( err ) (HandleError( err, FILE, LINE )) int main( void ) { cudadeviceprop prop; int count; HANDLE_ERROR( cudagetdevicecount( &count ) ); for (int i=0; i< count; i++) { HANDLE_ERROR( cudagetdeviceproperties( &prop, i ) ); printf( " --- General Information for device %d ---\n", i ); printf( "Name: %s\n", prop.name ); printf( "Compute capability: %d.%d\n", prop.major, prop.minor ); printf( "Clock rate: %d\n", prop.clockrate ); printf( "Device copy overlap: " ); if (prop.deviceoverlap) printf( "Enabled\n" ); else printf( "Disabled\n"); printf( "Kernel execution timeout : " ); if (prop.kernelexectimeoutenabled) printf( "Enabled\n" ); else printf( "Disabled\n" ); printf( " --- Memory Information for device %d ---\n", i ); printf( "Total global mem: %ld\n", prop.totalglobalmem );

7 printf( "Total constant Mem: %ld\n", prop.totalconstmem ); printf( "Max mem pitch: %ld\n", prop.mempitch ); printf( "Texture Alignment: %ld\n", prop.texturealignment ); printf( " --- MP Information for device %d ---\n", i ); printf( "Multiprocessor count: %d\n", prop.multiprocessorcount ); printf( "Shared mem per mp: %ld\n", prop.sharedmemperblock ); printf( "Registers per mp: %d\n", prop.regsperblock ); printf( "Threads in warp: %d\n", prop.warpsize ); printf( "Max threads per block: %d\n", prop.maxthreadsperblock ); printf( "Max thread dimensions: (%d, %d, %d)\n", prop.maxthreadsdim[0], prop.maxthreadsdim[1], prop.maxthreadsdim[2] ); printf( "Max grid dimensions: (%d, %d, %d)\n", prop.maxgridsize[0], prop.maxgridsize[1], prop.maxgridsize[2] ); printf( "\n" ); Para generar el ejecutable del código anterior se deben seguir todos los incisos del paso 2 al 4, evidentemente cambiando los nombres del proyecto y del archivo fuente. La ejecución del programa anterior se visualiza en la Figura 10. Figura 10. Ejecución de DispCuda.exe Referencia bibliográfica: Sanders Jason, Kandrot Edward. CUDA BY EXAMPLE. An introduction to General- Purpose GPU Programming. NVIDIA / Adisson-Wesley