CUJ2K编译

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