VSCode运行CUDA C++程序 GPU编程VSCode配置教程

看不見的法師

发布时间：2025-08-11 20:29:01

1046人浏览过

来源于php中文网

原创

安装与显卡驱动匹配的c++uda toolkit并配置环境变量，确保cuda_home和path正确设置；2. 在vscode中安装c++扩展及cuda相关插件以支持语法高亮和编译运行；3. 编写.cu文件中的cuda代码并使用nvcc命令或配置tasks.json实现自动化编译；4. 通过添加-g参数并使用cuda-gdb进行调试；5. 利用nvprof或nsight systems分析性能并优化内存访问和并行度；6. 根据gpu架构、驱动版本和依赖库选择合适的cuda版本；7. 运用代码片段、自动补全、格式化和版本控制等技巧提升开发效率。完整配置后可在vscode中顺利编写、编译、调试和优化cuda c++程序，最终实现gpu加速计算。

VSCode运行CUDA C++程序 GPU编程VSCode配置教程

简单来说，这篇文章会告诉你如何在VSCode中配置环境，以便能够顺利运行CUDA C++程序，并利用GPU进行加速计算。这涉及到安装CUDA Toolkit、配置VSCode的C++扩展，以及编写和调试CUDA代码。

CUDA C++程序运行环境配置：VSCode GPU编程指南

在VSCode中配置CUDA C++开发环境，需要几个关键步骤。首先是CUDA Toolkit的安装，然后是配置VSCode的相关设置，最后是编写和调试CUDA代码。下面详细介绍这些步骤。

立即学习“C++免费学习笔记（深入）”；

CUDA Toolkit安装与环境变量配置

首先，你需要从NVIDIA官网下载并安装与你的操作系统和显卡驱动版本相匹配的CUDA Toolkit。安装过程中，务必选择自定义安装，并勾选所有组件，包括CUDA Runtime、CUDA Samples等。

安装完成后，需要配置环境变量。通常情况下，CUDA安装程序会自动配置一些环境变量，但最好手动检查一下，确保以下环境变量已正确设置：

CUDA_HOME

: 指向CUDA Toolkit的安装目录，例如

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.3

```
Path
```
: 将
```
%CUDA_HOME%\bin
```
和
```
%CUDA_HOME%\libnvvp
```
添加到Path环境变量中。

验证CUDA是否安装成功，可以在命令行窗口输入

nvcc -V

，如果显示CUDA的版本信息，则表示安装成功。有时候，即使安装成功，

nvcc -V

也可能无法识别，这可能是环境变量没有生效，可以尝试重启电脑。

VSCode C++扩展与CUDA插件安装

接下来，需要在VSCode中安装C++扩展。打开VSCode，点击左侧的扩展图标，搜索 "C++"，安装由Microsoft提供的C++扩展。

为了更好地支持CUDA C++开发，可以安装一些其他的插件，例如：

C/C++ Compile Run：方便编译和运行C/C++代码。
CUDA C++ Syntax Highlighting：提供CUDA C++的语法高亮显示。

这些插件不是必须的，但可以提高开发效率。

编写与编译CUDA C++代码

现在可以开始编写CUDA C++代码了。创建一个新的

.cu

文件，例如

kernel.cu

，然后输入以下代码：

#include 
#include 

__global__ void helloFromGPU() {
    printf("Hello from GPU thread %d, block %d\n", threadIdx.x, blockIdx.x);
}

int main() {
    int numBlocks = 2;
    int threadsPerBlock = 4;

    helloFromGPU<<>>();
    cudaDeviceSynchronize();

    std::cout << "Hello from CPU!" << std::endl;
    return 0;
}

这段代码定义了一个简单的CUDA kernel函数

helloFromGPU

，该函数在GPU上执行，并打印线程和块的索引。

main

函数调用该kernel函数，并在CPU上打印一条消息。

编译CUDA C++代码需要使用

nvcc

编译器。可以在VSCode的终端中输入以下命令：

nvcc -o kernel kernel.cu

这条命令会将

kernel.cu

编译成可执行文件

kernel.exe

（在Windows上）或

kernel

（在Linux上）。

配置VSCode tasks.json进行自动化编译

为了方便编译CUDA C++代码，可以在VSCode中配置

tasks.json

文件，实现自动化编译。

在VSCode中，按下

Ctrl+Shift+P

，输入 "Tasks: Configure Task"，选择 "Create tasks.json from template"，然后选择 "Others"。

Detect GPT

一个Chrome插件，检测您浏览的页面是否包含人工智能生成的内容

下载

在

tasks.json

文件中，添加以下内容：

{
    "version": "2.0.0",
    "tasks": [
        {
            "label": "build",
            "type": "shell",
            "command": "nvcc",
            "args": [
                "-o",
                "kernel",
                "kernel.cu"
            ],
            "group": {
                "kind": "build",
                "isDefault": true
            }
        }
    ]
}

保存