VS2005 开发CUDA3.2 环境配置 VS2005 开发 CUDA 环境配置 下面记录的是在 VS2005 中开发 CUDA 应用程序的配置过程,使用的路径均为默认路径。 安装、配置步骤: 1 、安装 Visual Studio 2005 环境。 2 、安装开发助手 Visual Assist X 。 3 、安装 CUDA 的驱
VS2005开发CUDA3.2环境配置
VS2005开发CUDA环境配置
下面记录的是在VS2005中开发CUDA应用程序的配置过程,使用的路径均为默认路径。
安装、配置步骤:
1、安装Visual Studio 2005环境。
2、安装开发助手Visual Assist X。
3、安装CUDA的驱动、工具集、SDK。
可以从http://developer.nvidia.com/object/cuda_3_2_downloads.html免费下载。
4、语法高亮:
查看C:/Program Files/Microsoft Visual Studio 8/Common7/IDE目录是否存在usertype.dat文件。
如果没有存在则将C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing SDK/doc/syntax_highlighting/visual_studio_8里面的usertype.dat文件拷贝到此目录;
如果已经存在则将C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing SDK/doc/syntax_highlighting/visual_studio_8里面的usertype.dat的内容添加到C:/Program
Files/Microsoft Visual Studio 8/Common7/IDE/usertype.dat文件的尾部。
5、设置VS2005环境:
依次打开“工具|选项|项目和解决方案|VC++目录”,添加:
包含文件:C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v3.2/include
C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing SDK/C/common/inc
库文件: C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v3.2/lib/Win32
C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing SDK/C/common/lib
源文件: C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing SDK/C/common/src
依次打开“工具|选项|文本编辑器|文件扩展名”,在扩展名中添加“cu”,在编辑器中选择“Microsoft Visual C++”。
6、在VS2005中依次打开“工具|选项|项目和解决方案|VC++项目设置”里面的“C/C++文件扩展名”添加*.cu;
在规则搜索路径中C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing SDK/C/common,指定Cuda.rules所在的路径。
7、在VS2005中新建工程,在工程名上鼠标右击,在弹出菜单中选择菜单项“自定义生成规则”,选择要添加的规则文件,
如:“CUDA Build rule v3.0.14”。
在工程中添加.cu文件,右键点击cu文件,在弹出菜单中依次选择“属性|配置属性|常规”,在“工具”的下拉列表中选择生成规则的名称,例如“CUDA
Build rule v3.0.14”,单击“确定”即可。
顺便说明一下,在下载文件中有一个“cudatoolkit_3.2_win_buildrules-patch.zip”,解压后其实是编译驱动级别的api及编译运行时api的规则文件,可以将它们拷贝到一个目录,
如上所示指定该目录即可编译驱动级别的api和编译运行时api。
8、Visual Assist X设置:
关闭已经所有打开的Visual studio,之后进入注册表编辑器,依次打开“HKEY_CURRENT_USER/Software/Whole
Tomato/Visual Assist X/VANet8”,找到右边的ExtSource项,将其值添加.cu;.cuh,之后关闭,再次打开VS2005即可。
至此,就已经可以打开SDK目录下的例子代码(如:C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing SDK/C/src/vectorAdd/vectorAdd.sln)进行编译、调试了。
注明:
(1) 我安装的是CUDA4.2版本
(2) 运行C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.2\OpenCL中的例子没有问题,可以直接运行。运行CUDA例子出现Cuda.rules没有找到。需要将文件NvCudaDriverApi.rules从C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v4.2\extras\visual_studio_integration\rules拷贝到C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 8\VC\VCProjectDefaults目录下。运行CUDA例子没有问题。
编译CUJ2K出现错误。
第0步是打开工程提示找不到Cuda.rules文件,需要将gpu_vc2005.vcproj文件用txt方式打开,将下面这段:
RelativePath="..\..\..\..\..\CUDA\common\Cuda.rules"
/>
改为:
FileName="NvCudaRuntimeApi.rules"
/>
第一步是缺少cutil32D.lib库,需要设置Lib库的路径,
工具—〉选项—〉项目和解决方案—〉VC++目录—〉库文件目录
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v4.2\lib\Win32
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.2\C\common\lib\Win32
同时将配置属性—〉连接器—〉常规—〉附加库目录清空
第二步出现库文件冲突问题
1>LINK : warning LNK4098: 默认库“LIBCMT”与其他库的使用冲突;请使用/NODEFAULTLIB:library
1>LINK : warning LNK4098: 默认库“LIBCMTD”与其他库的使用冲突;请使用/NODEFAULTLIB:library
于是打开项目属性,在“配置属性-->C/C++-->代码生成-->运行时库”中将“多线程(/MT)”修改为“多线程调试DLL(/MDd)”出现以下错误:
1> LINK : warning LNK4098: 默认库“MSVCRTD”与其他库的使用冲突;请使用/NODEFAULTLIB:library
静态库中使用配置属性-MFC,并将LIBCMT.lib设置为忽略特定库。
第三步出现找不到cutil32D.dll的错误,只需要将C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK 4.2\C\common\lib\Win32文件夹下的cutil32D.dll拷贝到目录下cuj2k-src-1.1\src_encoder\Debug

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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