本文主要是介绍封装CUDA为动态链接库+Qt调用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
由于工作需要在Qt中调用CUDA做并行计算，加速算法实现时间，发现有两种方法可以在Qt中调用CUDA代码。
第一种是在项目中创建CUDA的cu文件，编写CUDA的核函数给其他的QT代码调用，Qt的代码正常编译，CUDA代码使用nvcc编译器编译。这种方法只要配置一下pro文件就可以了，适合CUDA代码比较少的项目，只需要几个核函数调用CUDA进行一下加速运算，具体方法可以看我的另一篇博客：QT+CUDA 同时编译Qt和CUDA代码文章浏览阅读1k次，点赞29次，收藏13次。工作需要把cuda的代码移植到QT中，和Qt项目一起编译，这里记录一下。_qt win .exe加cudahttps://blog.csdn.net/Sakuya__/article/details/141264954?spm=1001.2014.3001.5502
第二种是把CUDA代码编译成动态链接库，Qt程序直接调用动态链接库中的接口，就像调用其他C++库一样。这种方法适合CUDA代码比较多的项目，比如用CUDA代码实现了一整个深度学习算法，有几十上百个CUDA文件，并且互相包含引用。这时候第一种方法在编译时就可能会有问题，并且也不好进行管理。
这里记录一下把CUDA代码编译成动态链接库的过程。
一、编译CUDA的动态链接库
1.创建动态链接库工程
我使用的是VS2022，建立工程，选择具有导出项的动态链接库
项目名称是CudaDynamicCores，这是我创建完成后的项目目录结构
点击项目名称，右键 —> 生成依赖项 —> 生成自定义，勾选上你要用的CUDA版本，然后点击确定
2.添加CUDA文件
点击项目名称，右键选择添加—>新建项
选择添加CUDA文件，命名为Test.cu：
然后同样的再添加CUDA头文件，命名为Test.cuh
创建完后，右键一下Test.cu文件 —>属性，确认文件类型选择的是 CUDA C/C++。我用的VS2022，在第一步中把生成自定义项改为使用CUDA后，创建的cuda文件自动就会选择为 CUDA C/C++，如果不是的话自己点击下拉框选择一下
3.写入CUDA代码
Test.cuh
#ifndef _Test_H
#define _Test_H#include "CudaDynamicCores.h"
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"CUDADYNAMICCORES_API int CUDA_VectorAdd(int c[], int a[], int b[], int size);CUDADYNAMICCORES_API void CUDA_ShowDeviceProp(void);#endif // _Test_HTest.cu
#include "Test.cuh"
#include <iostream>// 向量相加
int CUDA_VectorAdd(int c[], int a[], int b[], int size)
{int result = -1;int* dev_a = 0;int* dev_b = 0;int* dev_c = 0;cudaError_t cudaStatus;// 选择用于运行的GPU cudaStatus = cudaSetDevice(0);if (cudaStatus != cudaSuccess) {result = 1;goto Error;}// 在GPU中为变量dev_a、dev_b、dev_c分配内存空间.cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_c, size * sizeof(int));if (cudaStatus != cudaSuccess) {result = 2;goto Error;}cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_a, size * sizeof(int));if (cudaStatus != cudaSuccess) {result = 3;goto Error;}cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_b, size * sizeof(int));if (cudaStatus != cudaSuccess) {result = 4;goto Error;}// 从主机内存复制数据到GPU内存中. cudaStatus = cudaMemcpy(dev_a, a, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);if (cudaStatus != cudaSuccess) {result = 5;goto Error;}cudaStatus = cudaMemcpy(dev_b, b, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);if (cudaStatus != cudaSuccess) {result = 6;goto Error;}// 启动GPU内核函数 addKernel << <1, size >> > (dev_c, dev_a, dev_b);// 采用cudaDeviceSynchronize等待GPU内核函数执行完成并且返回遇到的任何错误信息 cudaStatus = cudaDeviceSynchronize();if (cudaStatus != cudaSuccess) {result = 7;goto Error;}// 从GPU内存中复制数据到主机内存中 cudaStatus = cudaMemcpy(c, dev_c, size * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);if (cudaStatus != cudaSuccess) {result = 8;goto Error;}result = 0;// 重置CUDA设备，在退出之前必须调用cudaDeviceReset cudaStatus = cudaDeviceReset();if (cudaStatus != cudaSuccess) {return 9;}
Error://释放设备中变量所占内存 cudaFree(dev_c);cudaFree(dev_a);cudaFree(dev_b);return result;
}//显示设备信息
void CUDA_ShowDeviceProp(void)
{int i, count;cudaDeviceProp prop;cudaError_t cudaStatus = cudaGetDeviceCount(&count);if (cudaStatus == cudaSuccess) {std::cout << "共有设备数目：" << count << std::endl;if (count > 0){for (i = 0; i < count; i++){cudaGetDeviceProperties(&prop, i);//获取设备的属性信息std::cout << "第" << i + 1 << "个设备信息：" << std::endl;std::cout << "设备名称：" << prop.name << std::endl;std::cout << "总内存：" << prop.totalGlobalMem / 1048576 << "M" << std::endl;std::cout << "常量内存：" << prop.totalConstMem << "字节" << std::endl;std::cout << "设备中处理器数目：" << prop.multiProcessorCount << "个" << std::endl;std::cout << "每个线程块最多包含线程数目：" << prop.maxThreadsPerBlock << "个" << std::endl;std::cout << "一个线程格中可包含的线程块数目：I=" << prop.maxGridSize[0]<< " J=" << prop.maxGridSize[1] << " K=" << prop.maxGridSize[2] << std::endl;std::cout << "多维线程块中可以包含的最大线程数目：I=" << prop.maxThreadsDim[0]<< " J=" << prop.maxThreadsDim[1] << " K=" << prop.maxThreadsDim[2] << std::endl;}}}else{std::cout << "没有获取到设备信息！请检查计算机是否具有支持CUDA的显卡设备以及CUDA驱动程序版本是否需要更新！" << std::endl;}
}CudaDynamicCores.h，前面自动生成的导出类、函数和变量的示例可以删也可以不删，如果删的话，cpp中的实现也一起删掉。在之后加上你自己要导出的函数声明，所有要导出的函数都要用上面宏定义的 CUDADYNAMICCORES_API 修饰，并且用extern "C" 加大括号 { } 括起来。
#ifdef CUDADYNAMICCORES_EXPORTS
#define CUDADYNAMICCORES_API __declspec(dllexport)
#else
#define CUDADYNAMICCORES_API __declspec(dllimport)
#endif// 此类是从 dll 导出的
class CUDADYNAMICCORES_API CCudaDynamicCores {
public:CCudaDynamicCores(void);// TODO: 在此处添加方法。
};extern CUDADYNAMICCORES_API int nCudaDynamicCores;CUDADYNAMICCORES_API int fnCudaDynamicCores(void);extern "C"
{/********************************************************************************函数： CUDA_ShowDeviceProp参数： /返回值： /说明： 读取设备显卡属性，并打印出来*********************************************************************************/CUDADYNAMICCORES_API void CUDA_ShowDeviceProp(void);/********************************************************************************函数： CUDA_VectorAdd参数： [out] c 向量a和向量b相加的结果[in] a 向量相加计算的第一个向量[in] b 向量相加计算的第二个向量[in] size 向量的大小返回值： 计算结果成功和失败的错误码说明： 计算两个向量相加*********************************************************************************/CUDADYNAMICCORES_API int CUDA_VectorAdd(int c[], int a[], int b[], int size);
}4.添加链接器的附加依赖项
点击项目名称，右键选择属性，在链接器 —> 输入 —> 附加依赖项，查看其中有没有cudart.lib，VS2022在设置自定义生成为CUDA后这里会自动有集成值cudart.lib，如果没有的话自己手动添加一下，添加后点击应用和确定。
5.生成
点击项目名称，右键选择生成，等待编译完成。
然后就可以在项目目录下看到一个x64文件夹，里面有Debug或者Release文件夹，取决于你刚才生成之前，解决方案项目配置的是Debug还是Release，文件夹下都有一个lib文件和一个dll文件。你需要看调试信息的话就用Debug，不需要的话就编译Release，我这里用的是Release。
二、Qt中使用编译好的CUDA动态链接库
1.添加头文件和lib文件
这里和Qt调用其他C++的动态链接库是一样的，首先创建一个 Qt 的项目。在项目路径下新建一个 include 文件夹，然后把前面的 CudaDynamicCores.h 文件放在里面，再新建一个 lib 文件夹，把上面的 CudaDynamicCores.lib 文件放在里面，最后把 CudaDynamicCores.dll 文件放在你程序运行的路径下，也就是和你程序生成的 exe 文件在同一个目录下。
在 pro 文件中加入下面这两行，引入头文件和lib文件
2.测试
这样就可以使用dll中导出的接口函数了，使用下面的代码测试一下，mainwindow.h
#include "mainwindow.h"
#include "ui_mainwindow.h"#include "CudaDynamicCores.h"#include <iostream>MainWindow::MainWindow(QWidget *parent): QMainWindow(parent), ui(new Ui::MainWindow)
{ui->setupUi(this);// 显示设备信息CUDA_ShowDeviceProp();// 两个向量相加int a[5] = {1,2,3,4,5};int b[5] = {3,4,2,3,5};int c[5];CUDA_VectorAdd(c,a,b,5);std::cout << a[0] << ' ' << a[1] << ' ' << a[2] << ' ' << a[3] << ' ' << a[4] << std::endl;std::cout << b[0] << ' ' << b[1] << ' ' << b[2] << ' ' << b[3] << ' ' << b[4] << std::endl;std::cout << c[0] << ' ' << c[1] << ' ' << c[2] << ' ' << c[3] << ' ' << c[4] << std::endl;
}MainWindow::~MainWindow()
{delete ui;
}可以看到打印出来的结果，大功告成！
这篇关于封装CUDA为动态链接库+Qt调用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
