原文： http://blog.csdn.NET/u012234115/article/details/34860273

在做项目集成的时候需要用到cpp和cuda文件联调，自己摸索了两种方式实现cpp和cu文件混合编译。

本文环境：

前言

CUDA_BIN_PATH　　%CUDA_PATH%/binCUDA_LIB_PATH　　%CUDA_PATH%/lib/Win32CUDA_SDK_BIN　　%CUDA_SDK_PATH%/bin/Win32CUDA_SDK_LIB　　%CUDA_SDK_PATH%/common/lib/Win32CUDA_SDK_PATH　　C:/cuda/cudasdk/common这时可以打开CUDA自带的sample运行一下，运行能通过才可以继续下面的内容————cpp和cuda联调。
方法一：先建立cuda工程，再添加cpp文件
1.打开vs2010，新建一个cuda项目，名称CudaCpp。
2.cuda默认建立的工程是如下，实现了两个一维向量的并行相加。kernel函数和执行函数还有main函数全都写在了一个cu文件里。
3.接下来在工程里添加一个空的cpp文件。将原来cu文件里main函数里的内容剪切到cpp文件main函数里。
为了让cpp能够调用cu文件里面的函数，在addWithCuda函数前加上extern “C” 关键字  （注意C大写，为什么addKernel不用加呢？因为cpp里面直接调用的是addWithCuda）
4.在cpp里也要加上addWithCuda函数的完整前向声明。下图就是工程的完整结构
5.可以在cpp里的main函数return之间加入getchar()防止运行后一闪就退出，加上system(“pause”)或者直接ctrl+F5也行。
运行结果：
下面贴出CudaCpp项目代码。
kernel.cu
[plain] view plaincopy#include “cuda_runtime.h”  #include “device_launch_parameters.h”    #include <stdio.h>    __global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b)  {      int i = threadIdx.x;      c[i] = a[i] + b[i];  }  // Helper function for using CUDA to add vectors in parallel.  extern “C”  cudaError_t addWithCuda(int *c, const int *a, const int *b, unsigned int size)  {      int *dev_a = 0;      int *dev_b = 0;      int *dev_c = 0;      cudaError_t cudaStatus;        // Choose which GPU to run on, change this on a multi-GPU system.      cudaStatus = cudaSetDevice(0);      if (cudaStatus != cudaSuccess) {          fPRintf(stderr, “cudaSetDevice failed!  Do you have a CUDA-capable GPU installed?”);          goto Error;      }        // Allocate GPU buffers for three vectors (two input, one output)    .      cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_c, size * sizeof(int));      if (cudaStatus != cudaSuccess) {          fprintf(stderr, “cudaMalloc failed!”);          goto Error;      }        cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_a, size * sizeof(int));      if (cudaStatus != cudaSuccess) {          fprintf(stderr, “cudaMalloc failed!”);          goto Error;      }        cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_b, size * sizeof(int));      if (cudaStatus != cudaSuccess) {          fprintf(stderr, “cudaMalloc failed!”);          goto Error;      }        // Copy input vectors from host memory to GPU buffers.      cudaStatus = cudaMemcpy(dev_a, a, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);      if (cudaStatus != cudaSuccess) {          fprintf(stderr, “cudaMemcpy failed!”);          goto Error;      }        cudaStatus = cudaMemcpy(dev_b, b, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);      if (cudaStatus != cudaSuccess) {          fprintf(stderr, “cudaMemcpy failed!”);          goto Error;      }        // Launch a kernel on the GPU with one thread for each element.      addKernel<<<1, size>>>(dev_c, dev_a, dev_b);        // Check for any errors launching the kernel      cudaStatus = cudaGetLastError();      if (cudaStatus != cudaSuccess) {          fprintf(stderr, “addKernel launch failed: %s/n”, cudaGetErrorString(cudaStatus));          goto Error;      }            // cudaDeviceSynchronize waits for the kernel to finish, and returns      // any errors encountered during the launch.      cudaStatus = cudaDeviceSynchronize();      if (cudaStatus != cudaSuccess) {          fprintf(stderr, “cudaDeviceSynchronize returned error code %d after launching addKernel!/n”, cudaStatus);          goto Error;      }        // Copy output vector from GPU buffer to host memory.      cudaStatus = cudaMemcpy(c, dev_c, size * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);      if (cudaStatus != cudaSuccess) {          fprintf(stderr, “cudaMemcpy failed!”);          goto Error;      }    Error:      cudaFree(dev_c);      cudaFree(dev_a);      cudaFree(dev_b);            return cudaStatus;  }  main.cpp
[cpp] view plaincopy#include <stdio.h>  #include “cuda_runtime.h”  #include “device_launch_parameters.h”    extern “C”      cudaError_t addWithCuda(int *c, const int *a, const int *b, unsigned int size);  int main()  {      const int arraySize = 5;      const int a[arraySize] = { 1, 2, 3, 4, 5 };      const int b[arraySize] = { 10, 20, 30, 40, 50 };      int c[arraySize] = { 0 };        // Add vectors in parallel.      cudaError_t cudaStatus = addWithCuda(c, a, b, arraySize);      if (cudaStatus != cudaSuccess) {          fprintf(stderr, ”addWithCuda failed!”);          return 1;      }        printf(”{1,2,3,4,5} + {10,20,30,40,50} = {%d,%d,%d,%d,%d}/n”,          c[0], c[1], c[2], c[3], c[4]);      printf(”cuda工程中调用cpp成功！/n”);        // cudaDeviceReset must be called before exiting in order for profiling and      // tracing tools such as Nsight and Visual Profiler to show complete traces.      cudaStatus = cudaDeviceReset();      if (cudaStatus != cudaSuccess) {          fprintf(stderr, ”cudaDeviceReset failed!”);          return 1;      }      getchar(); //here we want the console to hold for a while      return 0;  }  
方法二：先建立cpp工程，再添加cu文件
方法一由于是cuda工程是自动建立的，所以比较简单，不需要多少额外的配置。而在cpp工程里面添加cu就要复杂一些。为了简单起见，这里采用console程序讲解，至于MFC或者Direct3D程序同理。
1.建立一个空的win32控制台工程，名称CppCuda。
2.然后右键工程–>添加一个cu文件
3.将方法一中cu和cpp文件的代码分别拷贝到这个工程里来（做了少许修改，extern “C”关键字和某些头文件不要忘了加），工程结构如图：
这个时候编译是通不过的，需要作一些配置。
4.关键的一步，右键工程–>生成自定义 ，将对话框中CUDA5.5前面的勾打上。
这时点击 工程–>属性，会发现多了CUDA链接器这一项。
5.关键的一步，右键kernel.cu文件–>属性，在 常规–>项类型 里面选择CUDA C/C++（由于cu文件是由nvcc编译的，这里要修改编译链接属性）
6.工程–>属性–>链接器–>附加依赖项，加入cudart.lib
7.工具–>选项–>文本编辑器–>文件扩展名 添加cu /cuh两个文件扩展名
8.至此配置成功。运行一下：
9.为了更加确信cuda中的函数确实被调用，在main.cpp里面调用cuda函数的地方加入了一个断点。
单步执行一下。
可以看到程序跳到了cu文件里去执行了，说明cpp调用cuda函数成功。
贴上代码（其实跟方式一基本一样，没怎么改），工程CppCuda
kernel.cu
[plain] view plaincopy#include “cuda_runtime.h”  #include “device_launch_parameters.h”    #include <stdio.h>    //cudaError_t addWithCuda(int *c, const int *a, const int *b, unsigned int size);  __global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b)  {      int i = threadIdx.x;      c[i] = a[i] + b[i];  }  // Helper function for using CUDA to add vectors in parallel.  extern “C”  cudaError_t addWithCuda(int *c, const int *a, const int *b, unsigned int size)  {      int *dev_a = 0;      int *dev_b = 0;      int *dev_c = 0;      cudaError_t cudaStatus;        // Choose which GPU to run on, change this on a multi-GPU system.      cudaStatus = cudaSetDevice(0);      if (cudaStatus != cudaSuccess) {          fprintf(stderr, “cudaSetDevice failed!  Do you have a CUDA-capable GPU installed?”);          goto Error;      }        // Allocate GPU buffers for three vectors (two input, one output)    .      cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_c, size * sizeof(int));      if (cudaStatus != cudaSuccess) {          fprintf(stderr, “cudaMalloc failed!”);          goto Error;      }        cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_a, size * sizeof(int));      if (cudaStatus != cudaSuccess) {          fprintf(stderr, “cudaMalloc failed!”);          goto Error;      }        cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_b, size * sizeof(int));      if (cudaStatus != cudaSuccess) {          fprintf(stderr, “cudaMalloc failed!”);          goto Error;      }        // Copy input vectors from host memory to GPU buffers.      cudaStatus = cudaMemcpy(dev_a, a, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);      if (cudaStatus != cudaSuccess) {          fprintf(stderr, “cudaMemcpy failed!”);          goto Error;      }        cudaStatus = cudaMemcpy(dev_b, b, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);      if (cudaStatus != cudaSuccess) {          fprintf(stderr, “cudaMemcpy failed!”);          goto Error;      }        // Launch a kernel on the GPU with one thread for each element.      addKernel<<<1, size>>>(dev_c, dev_a, dev_b);        // Check for any errors launching the kernel      cudaStatus = cudaGetLastError();      if (cudaStatus != cudaSuccess) {          fprintf(stderr, “addKernel launch failed: %s/n”, cudaGetErrorString(cudaStatus));          goto Error;      }            // cudaDeviceSynchronize waits for the kernel to finish, and returns      // any errors encountered during the launch.      cudaStatus = cudaDeviceSynchronize();      if (cudaStatus != cudaSuccess) {          fprintf(stderr, “cudaDeviceSynchronize returned error code %d after launching addKernel!/n”, cudaStatus);          goto Error;      }        // Copy output vector from GPU buffer to host memory.      cudaStatus = cudaMemcpy(c, dev_c, size * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);      if (cudaStatus != cudaSuccess) {          fprintf(stderr, “cudaMemcpy failed!”);          goto Error;      }    Error:      cudaFree(dev_c);      cudaFree(dev_a);      cudaFree(dev_b);            return cudaStatus;  }  main.cpp
[cpp] view plaincopy#include <iostream>  #include “cuda_runtime.h”  #include “device_launch_parameters.h”  using namespace std;    extern “C”      cudaError_t addWithCuda(int *c, const int *a, const int *b, unsigned int size);  int main(int argc,char **argv)  {      const int arraySize = 5;      const int a[arraySize] = { 1, 2, 3, 4, 5 };      const int b[arraySize] = { 10, 20, 30, 40, 50 };      int c[arraySize] = { 0 };        // Add vectors in parallel.      cudaError_t cudaStatus = addWithCuda(c, a, b, arraySize);      if (cudaStatus != cudaSuccess) {          fprintf(stderr, ”addWithCuda failed!”);          return 1;      }        cout<<”{1,2,3,4,5} + {10,20,30,40,50} = {“<<c[0]<<‘,’<<c[1]<<‘,’<<c[2]<<‘,’<<c[3]<<‘}’<<endl;      printf(”cpp工程中调用cu成功！/n”);        // cudaDeviceReset must be called before exiting in order for profiling and      // tracing tools such as Nsight and Visual Profiler to show complete traces.      cudaStatus = cudaDeviceReset();      if (cudaStatus != cudaSuccess) {          fprintf(stderr, ”cudaDeviceReset failed!”);          return 1;      }      system(”pause”); //here we want the console to hold for a while      return 0;  }  注意有时候编译出问题，把  “device_launch_parameters.h” 这个头文件去掉就好了（去掉之后就不能调里面的函数或变量了），至于为什么，还不是很清楚。