写这篇文章主要是针对CUDA调试经验分享，网上可供参考的资料太少了，最后靠自学CUDA官网help文档成功进入global函数断点，感兴趣的继续看下去吧！
本人的电脑配置：本机win10+vs2013+NVIDIA GeForce GTX 1050Ti
1、CUDA加速环境配置，主要包括4项：
1）电脑配有NVIDA显卡
2）安装NVIDA驱动
3）安装VS开发环境（一个C语言编译器）
4）CUDA开发包
简单的说，想要用CUDA加速电脑需要有支持CUDA加速的图形处理器；并且安装NVIDA驱动，版本可能受限于GPU显卡的型号，后面我想CUDA调试的时候发现显卡决定了的cuda调试器版本，也决定了cuda版本，具体关系请慢慢看下去。
2、分享一下资料
1）CUDA包（英文全称：CUDA Toolkit）官网下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
2）本人参考教程并成功安装链接：https://blog.csdn.net/qq_21792169/article/details/105842776
3）CUDA教学视频：https://www.iqiyi.com/v_19rrnosmz8.html
4）如何查看cuda是否安装成功：https://jingyan.baidu.com/article/bea41d43d5741fb4c51be6f7.html
5）CUDA调试器（英文全称：Nsight Visual Studio Edition；针对WIN系统，安装后会集成到VS里面）下载：https://developer.nvidia.com/nsight-visual-studio-edition-archive
3、CUDA示例
求一张图像的均值。
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <cuda.h>
#include <device_functions.h>
#include <iostream>using namespace std;const int THREADS = 1024;
//typedef int DT;
typedef unsigned short DT;__global__ void matSum(DT *dataIn, double *dataOutAverage, int nPixels)
{__shared__ double sharedSum[THREADS]; //int threadIndex = threadIdx.x;int nPixelsPerThread = nPixels / blockDim.x;double nSum = 0;for (int i = threadIndex * nPixelsPerThread; i < (threadIndex + 1) * nPixelsPerThread && i < nPixels; ++i){nSum += dataIn[i];}sharedSum[threadIndex] = nSum;__syncthreads();if (0 == threadIndex){double fSum = 0;for (int i = 0; i < THREADS; ++i){fSum += sharedSum[i];}*dataOutAverage = fSum / nPixels;}
}int main()
{FILE *fpsrc = NULL;int Width = 3072;int Height = 3072;//fopen read imageDT *image = new DT[Width * Height];//if ((fpsrc = fopen("E:\\SmileDoc\\MATLAB\\GL\\test.raw", "rb")) == NULL)if ((fpsrc = fopen("D:\\VG2020-SHARE\\imagecases\\103\\total-3072x3072-chest-ap-NoGrid85KV1.6mAs.raw", "rb")) == NULL){printf("Can not open the raw image.");system("pause");return 0;}fread(image, sizeof(DT), Width* Height, fpsrc);fclose(fpsrc);double average = 0;DT *d_src = NULL;double *d_average = NULL;cudaMalloc((DT**)&d_src, Width*Height*sizeof(DT));cudaMalloc((double**)&d_average, sizeof(double));cudaMemcpy(d_src, image, Width*Height*sizeof(DT), cudaMemcpyHostToDevice);matSum << <1, THREADS >> >(d_src, d_average, Width * Height);cudaMemcpy(&average, d_average, sizeof(double), cudaMemcpyDeviceToHost);cudaFree(d_src);cudaFree(d_average);cout << endl << "The average is :" << average << endl;return 0;
}
4、CUDA调试
关于CUDA调试经验，我上网搜了很多资料，可供参考的太少了，下面是关于我自己的经验分享。
首先，你要查一下自己电脑的显卡型号，它所支持的调试器版本，比如我的显卡是NVIDIA GeForce GTX 1050Ti ，支持CUDA调试器Nsight Visual Studio Edition 5.5 或者5.6版本，保险起见选择了5.5版本；
这个Nsight Visual Studio Edition调试器 没有办法单独下载，你下载的CUDA Toolkit在安装时会自动绑定一个CUDA调试器版本，由于没有经验，我先安装了CUDA10.0版本，后面调试怎么都不能进到global函数断点中，vs界面上有Nsight菜单，最底下有个help,在help文档中找到了版本支持的相关信息，提示我的显卡型号支持Nsight 5.5/5.6，单独下载Nsight5.5下载不了，只能卸载CUDA包重新安装CUDA9.1版本，这个信息是在调试器5.5版那个下载页面有说明；特别注意：重新安装CUDA9.1自动会安装Nsight5.5，然后重新配置PATH环境，VS里面配置include/lib等，新建个工程后，成功进入global函数断点：
我说的比较粗犷，如果想知道详细流程欢迎加我微信讨论，微信号：zm5547；废话不多索了，工作工作，哈哈哈哈哈
