參考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_618941f701016d26.html

通過將CUDA相關計算操作放在庫中，方便在專案中呼叫，省去了每次編譯cu檔案的麻煩，也便於整合到其他平臺上。

本文配置：VS2015   CUDA8.0

一、封裝CUDA動態庫

主要步驟：修改自定義方式、設定cu檔案項型別為CDUA CC++ ，新增依賴庫cudart.lib.

1、建立一個動態庫，這裡建的庫是x86的，也可以更改為x64.

2、新增cu檔案

3、源程式內容

CudaDll32.h

// 下列 ifdef 塊是建立使從 DLL 匯出更簡單的
// 巨集的標準方法。此 DLL 中的所有檔案都是用命令列上定義的 CUDADLL32_EXPORTS
// 符號編譯的。在使用此 DLL 的
// 任何其他專案上不應定義此符號。這樣，原始檔中包含此檔案的任何其他專案都會將
// CUDADLL32_API 函式視為是從 DLL 匯入的，而此 DLL 則將用此巨集定義的
// 符號視為是被匯出的。
#ifdef CUDADLL32_EXPORTS
#define CUDADLL32_API __declspec(dllexport)
#else
#define CUDADLL32_API __declspec(dllimport)
#endif

extern "C" CUDADLL32_API int vectorAdd(int c[], int a[], int b[], int size);
 

#include "cuda_runtime.h"  
#include "device_launch_parameters.h"    
#include "CudaDll32.h"


//CUDA核函式  
__global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b)
{
	int i = threadIdx.x;
	c[i] = a[i] + b[i];
}


//向量相加  
CUDADLL32_API int vectorAdd(int c[], int a[], int b[], int size)
{
	int result = -1;
	int *dev_a = 0;
	int *dev_b = 0;
	int *dev_c = 0;
	cudaError_t cudaStatus;

	// 選擇用於執行的GPU  
	cudaStatus = cudaSetDevice(0);
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		result = 1;
		goto Error;
	}

	// 在GPU中為變數dev_a、dev_b、dev_c分配記憶體空間.  
	cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_c, size * sizeof(int));
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		result = 2;
		goto Error;
	}
	cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_a, size * sizeof(int));
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		result = 3;
		goto Error;
	}
	cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_b, size * sizeof(int));
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		result = 4;
		goto Error;
	}

	// 從主機記憶體複製資料到GPU記憶體中.  
	cudaStatus = cudaMemcpy(dev_a, a, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		result = 5;
		goto Error;
	}
	cudaStatus = cudaMemcpy(dev_b, b, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		result = 6;
		goto Error;
	}

	// 啟動GPU核心函式  
	addKernel << <1, size >> >(dev_c, dev_a, dev_b);

	// 採用cudaDeviceSynchronize等待GPU核心函式執行完成並且返回遇到的任何錯誤資訊  
	cudaStatus = cudaDeviceSynchronize();
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		result = 7
		goto Error
	}

	// 從GPU記憶體中複製資料到主機記憶體中  
	cudaStatus = cudaMemcpy(c, dev_c, size * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		result = 8;
		goto Error;
	}

	result = 0;

	// 重置CUDA裝置，在退出之前必須呼叫cudaDeviceReset  
	cudaStatus = cudaDeviceReset();
	if (cudaStatus != cudaSuccess) {
		return 9;
	}
Error:
	//釋放裝置中變數所佔記憶體  
	cudaFree(dev_c);
	cudaFree(dev_a);
	cudaFree(dev_b);

	return result;
}
 

5、修改cu檔案的項型別

6、新增連結器的附加依賴項 cudart.lib

7、生成DLL檔案

二、呼叫動態庫

建立一個控制檯工程，呼叫庫三步驟：

呼叫原始碼：包含標頭檔案、並把dll檔案拷貝到可行性目錄下

// CallCudaDll32.cpp : 定義控制檯應用程式的入口點。
//

#include "stdafx.h"
#include "CudaDll32.h"
int main()
{
	const int arraySize = 5;
	int a[arraySize] = { 11, 22, 33, 44, 55 };
	int b[arraySize] = { 10, 20, 30, 40, 50 };
	int c[arraySize] = { 0 };

	// Add vectors in parallel.  
	int number = vectorAdd(c, a, b, arraySize);
	printf("{11,22,33,44,55} + {10,20,30,40,50} = {%d,%d,%d,%d,%d}\n",
		c[0], c[1], c[2], c[3], c[4]);
	printf("呼叫CUDA成功！\n");
	return 0;
}