server2019+vs2022+cuda11.4测试CUDA Samples示例

先安装grid驱动，然后安装cuda环境时注意不要安装显卡驱动，否则会冲掉grid驱动

先安装grid驱动，然后安装cuda环境时注意不要安装显卡驱动，否则会冲掉grid驱动

先安装grid驱动，然后安装cuda环境时注意不要安装显卡驱动，否则会冲掉grid驱动

渲染型机器，有包含grid驱动和license的grid公共镜像可以选择，或者支持渲染的计算型GPU机器，云市场有相关grid收费镜像可以选择

如果选计算型 云市场grid收费镜像，条件苛刻且镜像费用不低，一般建议选购渲染型机器用免费的grid公共镜像

在grid镜像基础上可以安装cuda环境（主要安装时不要安装显卡驱动，否则会冲掉grid公共镜像里的驱动）

这篇文档耗了大量精力试错、排错，最后录了视频：https://cloud.tencent.com/developer/video/75032

文档只是引子，排错才看底子，给你文档你不一定能成功

我花费了大量时间精力融会贯通入门级别那道坎来方便有缘人，希望对你有所帮助

操作系统：Windows Server 2019 数据中心版 64位 中文版 GRID13.0（云市场镜像）

实例规格：GPU计算型GN10X | GN10X.2XLARGE40

显卡类型：Tesla V100 SXM2 32GB （Tesla V100 NVLink 32GB）

vs2022：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/ 社区版即可

安装时记得勾选v142 、v141，有其他的也选下

v143–>VS2022

v142–>VS2019

v141–>VS2017

v140–>VS2015

v120–>VS2013

由于镜像中已有grid13.0渲染型驱动，安装cuda应该选什么版本，需要看grid的文档：https://docs.nvidia.com/grid/

点一下13.0跳转到https://docs.nvidia.com/grid/13.0/index.html

然后在右上侧搜索框搜cuda，能看到是11.4，点一下会看到更详细的显卡型号级别的支持情况

https://www.nvidia.cn/design-visualization/nvlink-bridges/

NVIDIA®NVLink™是世界首项高速 GPU 互连技术，与传统的 PCIe 系统解决方案相比，能为多 GPU 系统提供更快速的替代方案。NVLink 技术通过连接两块 NVIDIA®显卡，能够实现显存和性能扩展1，从而满足最大视觉计算工作负载的需求。

https://cloud.tencent.com/developer/article/2167025

https://zhuanlan.zhihu.com/p/95179946

上面多啰嗦了一部分nvlink

从https://docs.nvidia.com/grid/13.0/index.html 中我们看到cuda的支持情况如下：

有些显卡是需要grid13.1往后的13.x，13.0是不行的

而我所选的Tesla V100 SXM2 32GB （Tesla V100 NVLink 32GB）13.0和13.x都可以，cuda版本是11.4

GPU	vGPU Mode	Debuggers	Profilers
NVIDIA A10	Time-sliced	✓	13.0 only: -Since 13.1: ✓
NVIDIA A16	Time-sliced	✓	13.0 only: -Since 13.1: ✓
NVIDIA A30	Time-sliced	✓	✓
	MIG-backed	✓	13.0 only: -Since 13.1: ✓
NVIDIA A40	Time-sliced	✓	13.0 only: -Since 13.1: ✓
NVIDIA A100 HGX 40GB	Time-sliced	✓	✓
	MIG-backed	✓	13.0 only: -Since 13.1: ✓
NVIDIA A100 PCIe 40GB	Time-sliced	✓	✓
	MIG-backed	✓	13.0 only: -Since 13.1: ✓
NVIDIA A100 HGX 80GB	Time-sliced	✓	✓
	MIG-backed	✓	13.0 only: -Since 13.1: ✓
NVIDIA A100 PCIe 80GB	Time-sliced	✓	✓
	MIG-backed	✓	13.0 only: -Since 13.1: ✓
NVIDIA RTX A5000	Time-sliced	✓	13.0 only: -Since 13.1: ✓
NVIDIA RTX A6000	Time-sliced	✓	13.0 only: -Since 13.1: ✓
Tesla T4	Time-sliced	✓	✓
Quadro RTX 6000	Time-sliced	✓	✓
Quadro RTX 6000 passive	Time-sliced	✓	✓
Quadro RTX 8000	Time-sliced	✓	✓
Quadro RTX 8000 passive	Time-sliced	✓	✓
Tesla V100 SXM2	Time-sliced	✓	✓
Tesla V100 SXM2 32GB	Time-sliced	✓	✓
Tesla V100 PCIe	Time-sliced	✓	✓
Tesla V100 PCIe 32GB	Time-sliced	✓	✓
Tesla V100S PCIe 32GB	Time-sliced	✓	✓
Tesla V100 FHHL	Time-sliced	✓	✓

✓ Feature is supported

- Feature is not supported

然后去cuda官网下载11.4即可，https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

cuda安装有关键注意事项：千万别勾选Display Driver

调试vs2022 cuda11.4，需要参考3个文档

文档只是引子，排错才看底子，给你文档你不一定能成功

https://zhuanlan.zhihu.com/p/399189415，这篇文档告诉我安装cuda后有测试用例，不用自己去找测试用例，并且知道测试用例是基于visual studio c 环境的，并且至少得是vs2019，但是我去vs官网找不到vs2019安装文件，只有vs2022了，只能硬着头皮安装vs2022，安装的时候我系统盘剩余空间没多少了，就需要啥安装啥，不需要的不勾选，这样一来省空间，二来也安装快一些，毕竟是公网下载安装，勾选得太多反而不好

安装vs2022时，选这2项即可

安装完成验证c 代码运行的话，我用的这个demo：https://blog.csdn.net/wangduanqiugao/article/details/102741544

代码语言：javascript复制

#include <atlstr.h>
#include <string.h>
#include <iostream>
using namespace std;
 
bool ChineseToUnicode(CString cstr, string & str)
{
    int i = 0;
    int strlen = 0;
    int hexlen = 0;
    long hexlong = 0;
 
    strlen = cstr.GetLength();
    if (strlen <= 0)
    {
        return false;
    }
 
    wchar_t* wchs = new wchar_t[strlen   1];
    memset(wchs, 0, sizeof(wchar_t) * (strlen   1));
    wcscpy_s(wchs, strlen   1, cstr.GetBuffer(strlen));
 
    hexlen = strlen * 7;
    char* hexstr = new char[hexlen   1];
    memset(hexstr, 0, hexlen   1);
 
    char tchar[7];
    wchar_t* szHex = wchs;
 
    for (i = 0; i < strlen; i  )
    {
	hexlong = (long)(*szHex  );
	sprintf_s(tchar, "\ux", hexlong);
	strcat_s(hexstr, hexlen, tchar);
    }
 
    str = (string)hexstr;
 
    if (wchs)
    {
	delete[] wchs;
    }
    if (hexstr)
    {
	delete[] hexstr;
    }
    return true;
}
 
int main()
{
    CString m_Chinese = _T("望断秋高和待雪初平");
    string  m_ChineseToUnicode;
 
    //ChineseToUnicode
    ChineseToUnicode(m_Chinese, m_ChineseToUnicode);
 
    wcout.imbue(locale("chs"));
    wcout << m_Chinese.GetString() << endl;
    cout << "ChineseToUnicode:" << "n" << m_ChineseToUnicode << "nnn";
    getchar();
}

如果安装过程中没勾选v142 、v141，事后补上也行，如何补？运行appwiz.cpl

双击Visual Studio Community 2022

如下图勾选v142（我没有v141即vs2017项目的需求，所以没选v141；我有尝试过，当我勾选v141时，v143也自动打√了，至于v143，如果不勾选v141，它默认是未勾选的，但我安装vs2022时就是选的c ，v143理论上已经有了，无需勾选，假如真的没有，如v142的法，炮制即可；如果勾选v141，要注意调整属性页里的Windows SDK版本为10.0.22000.0）

不论是安装过程还是修改过程，都要注意下磁盘空间，确保剩余空间足够

确认磁盘空间没问题后，就点右下角的修改按钮，然后耐心等待完成

完成后点启动

假如我也安装了v141，即可以支持vs2017项目，那cuda samples里的vs2017项目也能用上了，但是请注意，这里有几个注意事项：

1、打开.sln的时候会有提示升级，选不升级

不论是vs2017.sln还是vs2019.sln，都选不升级

C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv11.4

如果不小心点错了，也没关系

在项目上右键属性，自己调整 平台工具集，选择对应的v14x即可，选好后就可以调试了

v143–>VS2022

v142–>VS2019

v141–>VS2017

v140–>VS2015

v120–>VS2013

2、打开项目的时候如果有如下报错，参考https://www.cnblogs.com/bohrchen/p/16363951.html 解决

上述报错解决后，调试即可

.sln里的项目很多，试了vs2017.sln和vs2019.sln里的asyncAPI、matrixMul等都可以，没有全试。

Tesla V100 SXM2 32GB （Tesla V100 NVLink 32GB） server2019 grid13.0 cuda11.4 (去掉驱动，要不然会顶替掉grid13.0) 目前测试ok，计算（cuda）和渲染（blender）两种业务场景都正常。

在跑cuda测试的时候，你可以调用C:Program FilesNVIDIA CorporationNVSMInvidia-smi.exe来查看GPU利用率，cmd命令行：

代码语言：javascript复制

cd /d "C:Program FilesNVIDIA CorporationNVSMI"
nvidia-smi.exe -l 2
(2秒刷新一次）

云服务器 windowsserver windows

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