一、建立CUDA工程
1、新建动态链接库项目
2、添加cuda文件
可以添加已有的.cu文件，也可以重新建立一个
各个文件的内容：
targetver.h
#pragma once // 包括 SDKDDKVer.h 将定义可用的最高版本的 Windows 平台。 // 如果要为以前的 Windows 平台生成应用程序，请包括 WinSDKVer.h，并 // 将 _WIN32_WINNT 宏设置为要支持的平台，然后再包括 SDKDDKVer.h。 #include <SDKDDKVer.h> extern "C" __declspec(dllexport) int _stdcall vectorAdd(int c[], int a[], int b[], int size);cuda.cpp
// cuda.cpp : 定义 DLL 应用程序的导出函数。 // #include "stdafx.h" #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" __global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b); //向量相加 int _stdcall 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; }testCuda.cu
#include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" __global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b); //CUDA核函数 __global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b) { int i = threadIdx.x; c[i] = a[i] + b[i]; }3、配置编译环境
运行CUDA程序的文件，都修改属性页-常规-项类型-CUDA C/C++
（1）包含目录配置
项目属性–>属性–>配置属性–>VC++目录–>包含目录
添加包含目录： $(CUDA_PATH)\include
（2）库目录配置
VC++目录–>库目录
添加库目录： $(CUDA_PATH)\lib\x64
（3）依赖项配置
配置属性–>链接器–>输入–>附加依赖项
添加库文件： cublas.lib cuda.lib cudadevrt.lib cudart.lib cudart_static.lib OpenCL.lib
cufft.lib
（4）修改以下属性
4、生成
二、C#调用
using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApp1 { class Program { static void Main(string[] args) { //int a = 2; //int b = 3; //int c =0; //c=Class1.Add(a,b); int[] a = { 1,2,3}; int[] b = { 1, 2, 3 }; int[] c = { 1, 2, 3 }; int size = 3; int d = 0; d = Class1.vectorAdd(a,b,c,size); } } using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Runtime.InteropServices; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApp1 { class Class1 { //bool __stdcall SetLaserMode(int laserType,int standby,float frequency, float pulseWidth); //[DllImport("Dll1.dll", EntryPoint = "Add", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)] //[DllImport("Dll1.dll")] // public static extern int Add(int a, int b); [DllImport("cuda.dll")] public static extern int vectorAdd(int []c, int[] a, int[] b, int size); } } }参考：https://blog.csdn.net/weixin_40106401/article/details/101352609
