OpenCL编译环境配置（VS+Nvidia）

英伟达的显卡首先要下载安装CUDA开发包，可以参考这里的步骤：   VS2015编译环境下CUDA安装配置

安装好CUDA之后，OpenCL的配置就已经完成了80%了，剩下的工作就是把OpenCL的路径添加到工程中。

1. 新建一个win32控制台应用程序，在工程的属性管理器Debug中添加一个属性页“OpenCL.props”，之后双击打开

2. 在C/C++ ->常规->附加包含目录 中添加CUDA的include文件夹路径，我的路径是“D:\Software\CUDA\Development\include”



3. 在链接器->常规->附加库目录 中添加lib文件夹路径，我的路径是“D:\Software\CUDA\Development\lib\Win32”



4. 在链接器->输入->附加依赖项 里添加lib文件 OpenCL.lib



经过以上4个步骤，OpenCL编译环境就已经配置好了，可以把属性页“OpenCL.props”保存起来，下次直接这个属性页就可以了，不用每次都重复配置。以下是测试程序：

[cpp] view
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#include <stdio.h>    

#include <stdlib.h>    

#include <iostream>    

#include <CL/cl.h>    

  

  

int main()  

{  

    //cl_platform 表示一个OpenCL的执行平台，关联到GPU硬件，如N卡，AMD卡  

    cl_platform_id *platforms;  

  

    //OpenCL中定义的跨平台的usigned int和int类型  

    cl_uint num_platforms;  

    cl_int i, err, platform_index = -1;  

  

    char* ext_data;  

    size_t ext_size;  

    const char icd_ext[] = "cl_khr_icd";  

  

    //要使platform工作，需要两个步骤。1 需要为cl_platform_id结构分配内存空间。2 需要调用clGetPlatformIDs初始化这些数据结构。一般还需要步骤0：询问主机上有多少platforms    

  

    //查询计算机上有多少个支持OpenCL的设备  

    err = clGetPlatformIDs(5, NULL, &num_platforms);  

    if (err < 0)  

    {  

        perror("Couldn't find any platforms.");  

        exit(1);  

    }  

    printf("本机上支持OpenCL的环境数量: %d\n", num_platforms);  

  

    //为platforms分配空间                                                   

    platforms = (cl_platform_id*)  

        malloc(sizeof(cl_platform_id) * num_platforms);  

  

    clGetPlatformIDs(num_platforms, platforms, NULL);  

  

    //获取GPU平台的详细信息   

    for (i = 0; i < num_platforms; i++)  

    {  

        //获取缓存大小  

        err = clGetPlatformInfo(platforms[i],  

            CL_PLATFORM_EXTENSIONS, 0, NULL, &ext_size);  

        if (err < 0)  

        {  

            perror("Couldn't read extension data.");  

            exit(1);  

        }  

  

        printf("缓存大小: %d\n", ext_size);  

  

        ext_data = (char*)malloc(ext_size);  

  

        //获取支持的扩展功能  

        clGetPlatformInfo(platforms[i], CL_PLATFORM_EXTENSIONS,  

            ext_size, ext_data, NULL);  

        printf("平台 %d 支持的扩展功能: %s\n", i, ext_data);  

  

        //获取显卡的名称    

        char *name = (char*)malloc(ext_size);  

        clGetPlatformInfo(platforms[i], CL_PLATFORM_NAME,  

            ext_size, name, NULL);  

        printf("平台 %d 是: %s\n", i, name);  

  

        //获取显卡的生产商名称    

        char *vendor = (char*)malloc(ext_size);  

        clGetPlatformInfo(platforms[i], CL_PLATFORM_VENDOR,  

            ext_size, vendor, NULL);  

        printf("平台 %d 的生产商是: %s\n", i, vendor);  

  

        //获取平台版本   

        char *version = (char*)malloc(ext_size);  

        clGetPlatformInfo(platforms[i], CL_PLATFORM_VERSION,  

            ext_size, version, NULL);  

        printf("平台 %d 的版本信息： %s\n", i, version);  

  

        //查询显卡是独立的还是嵌入的   

        char *profile = (char*)malloc(ext_size);  

        clGetPlatformInfo(platforms[i], CL_PLATFORM_PROFILE,  

            ext_size, profile, NULL);  

        printf("平台 %d 是独立的（full profile）还是嵌入式的（embeded profile）?: %s\n", i, profile);  

  

        //查询是否支持ICD扩展  

        if (strstr(ext_data, icd_ext) != NULL)  

            platform_index = i;  

        std::cout << "平台ID = " << platform_index << std::endl;  

        /* Display whether ICD extension is supported */  

        if (platform_index > -1)  

            printf("平台 %d 支持ICD扩展: %s\n",  

                platform_index, icd_ext);  

        std::cout << std::endl;  

  

        //释放空间    

        free(ext_data);  

        free(name);  

        free(vendor);  

        free(version);  

        free(profile);  

    }  

  

    if (platform_index <= -1)  

        printf("No platforms support the %s extension.\n", icd_ext);  

    getchar();  

  

    //释放资源  

    free(platforms);  

    return 0;  

}  

在本机上执行输出：