Visual Studio 2022中配置cuda环境

一、前置条件（必须先完成）

在配置VS2022前，你需要先安装好以下软件，否则配置会失败：

NVIDIA显卡驱动 ：确保你的电脑有NVIDIA独立显卡，且安装了最新/兼容的显卡驱动（可通过NVIDIA控制面板或官网下载）。
CUDA Toolkit ：下载并安装与VS2022兼容的CUDA Toolkit（推荐11.7及以上版本，VS2022对低版本CUDA支持不佳），下载地址：NVIDIA CUDA Toolkit官网。
- 安装时保持默认路径即可（默认路径：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X，X.X是版本号，比如12.2）。
VS2022组件：确保安装了"桌面开发用C++"工作负载（创建项目时若提示缺失，可在VS Installer中补充安装）。

二、VS2022项目配置步骤

步骤1：创建空项目

打开VS2022，点击"创建新项目"，选择"空项目"（C++模板），命名（比如CUDA_Driver_Test），选择保存路径，点击"创建"。
右键项目 -> 添加 -> 新建项，选择"C++文件(.cpp)"，命名为main.cpp，将你提供的代码粘贴进去。

步骤2：核心属性配置（关键）

右键项目 -> 属性（注意：顶部"配置"选"Debug"，"平台"选"x64"，CUDA驱动API仅支持64位），按以下路径配置：

1. 配置包含目录（让VS找到cuda.h）

路径：配置属性 -> C/C++ -> 常规 -> 附加包含目录
点击右侧下拉箭头 -> 编辑，添加CUDA Toolkit的include路径：
复制代码
```
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X\include
```
（替换vX.X为你的CUDA版本，比如v12.2）

2. 配置库目录（让VS找到cuda.lib）

路径：配置属性 -> 链接器 -> 常规 -> 附加库目录

点击编辑，添加CUDA Toolkit的lib路径：

复制代码

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X\lib\x64

3. 配置链接依赖（链接cuda.lib）

路径：配置属性 -> 链接器 -> 输入 -> 附加依赖项
点击编辑，添加：
复制代码
```
cuda.lib
```

4. （可选）配置运行时环境（防止找不到dll）

路径：配置属性 -> 调试 -> 环境

输入：

复制代码

PATH=%PATH%;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X\bin\x64

（作用：运行时让程序找到cuda64_X.X.dll）

步骤3：编译运行

c 复制代码

// CUDA驱动头文件cuda.h
#include <cuda.h>

#include <stdio.h>
#include <string.h>

// 很明显，这种代码封装方式，更加的便于使用
//宏定义 #define <宏名>（<参数表>） <宏体>
#define checkDriver(op)  __check_cuda_driver((op), #op, __FILE__, __LINE__)

bool __check_cuda_driver(CUresult code, const char* op, const char* file, int line){

    if(code != CUresult::CUDA_SUCCESS){    
        const char* err_name = nullptr;    
        const char* err_message = nullptr;  
        cuGetErrorName(code, &err_name);    
        cuGetErrorString(code, &err_message);   
        printf("%s:%d  %s failed. \n  code = %s, message = %s\n", file, line, op, err_name, err_message);   
        return false;
    }
    return true;
}

int main(){

    // 检查cuda driver的初始化
    // 实际调用的是__check_cuda_driver这个函数
    checkDriver(cuInit(0));

    // 测试获取当前cuda驱动的版本
    int driver_version = 0;
    if(!checkDriver(cuDriverGetVersion(&driver_version))){
        return -1;
    }
    printf("Driver version is %d\n", driver_version);

    // 测试获取当前设备信息
    char device_name[100];
    CUdevice device = 0;
    checkDriver(cuDeviceGetName(device_name, sizeof(device_name), device));
    printf("Device %d name is %s\n", device, device_name);
    return 0;
}

确认VS顶部的"解决方案平台"是x64（默认可能是x86，需手动切换）。
点击"本地Windows调试器"（绿色三角按钮），编译并运行。

三、预期运行结果

如果配置正确，控制台会输出类似以下内容：

复制代码

CUDA Driver version is 12020
Device 0 name is NVIDIA GeForce RTX 4090

（版本号和设备名根据你的CUDA驱动、显卡型号不同而变化）

四、常见问题排查

找不到cuda.h：检查"附加包含目录"路径是否正确，CUDA Toolkit是否安装完整。
链接错误（LNK1104 找不到cuda.lib） ：检查"附加库目录"是否选了x64路径，"附加依赖项"是否加了cuda.lib，平台是否为x64。
cuInit失败（返回错误码） ：
- 确认有NVIDIA显卡且驱动正常；
- 确认CUDA驱动版本与CUDA Toolkit版本兼容（可参考NVIDIA官网的版本兼容表）；
- 若用笔记本，确认切换到了独立显卡（NVIDIA控制面板中设置）。

总结

核心配置是3个关键路径 ：CUDA的include目录、lib/x64目录、链接cuda.lib，且必须选择x64平台。
前置条件要满足：安装CUDA Toolkit、VS2022的C++工作负载、NVIDIA显卡驱动。
运行时若提示缺失dll，通过配置"调试-环境"补充PATH路径即可解决。