Windows中在VSCodeCursor上通过CMake或launch文件配置CUDA编程环境

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2025-03-07 约 1531 字预计阅读 4 分钟

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Windows中在VSCode/Cursor上通过CMake或launch文件配置CUDA编程环境

前置步骤

安装符合GPU型号的CUDA Toolkit
- 配置好 nvcc 环境变量
安装 Visual Studio
- 参考 https://blog.csdn.net/Cony_14/article/details/137510909
VSCode 安装插件
- Nsight Visual Studio Code Edition
  - 注意：不是 vscode-cudacpp 。若两个插件同时安装，会导致语法功能异常。
安装 cmake 并配置好环境变量

注：Windows 端笔者暂时没找到直接在VSCode中直接调试的方法，不过在Visual Studio中可以。

方法一：配置tasks和launch文件

文件-打开文件夹-选择 .cu 文件所在目录
点开侧边栏 运行与调试 按钮，点击创建launch.json文件，选择环境为CUDA C++(CUDA-GDB)
文件夹根目录下生成了一个 .vscode 目录，里面生成了一个 launch.json 文件
手动在 .vscode 目录下创建 tasks.json文件

`tasks.json` 文件内容如下：

{
    "version": "2.0.0",
    "tasks": [
        {
            "label": "mynvcc",
            "type": "shell",
            "command": "nvcc",
            "args": [
                "-o",
                "${fileDirname}\\${fileBasenameNoExtension}",//VSCode里的宏，如果不了解可用直接copy，以工作区为默认路径
                "${file}"//源文件
            ]//等同于nvcc -o /CodeDir/test test.cu
                }
            ]
}

`launch.json` 文件内容如下：

{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "CUDA C++: Launch",
            "type": "cppvsdbg",
            "request": "launch",
            "program": "${fileDirname}\\${fileBasenameNoExtension}.exe",
            "console": "externalTerminal", //使用外部终端，如果是vscode的终端会似乎会根据type设置的调用调试导致闪退
            "preLaunchTask": "mynvcc",
        },
        {
            "name": "CUDA C++: Attach",
            "type": "cuda-gdb",
            "request": "attach"
        }
    ]
}

我们只需要第一个 CUDA C++: Launch
type
- 需要选择 cppvsdbg 。默认是 cuda-gdb 在Windows上貌似不适配。
program
- 注意：需要 .exe 后缀
preLaunchTask
- 在执行前先编译
- 填写 tasks.json 中label的名称

配置好后，即可直接在VSCode中运行CUDA代码。

方法二、配置CMake文件

文件-打开文件夹-选择 .cu 文件所在目录
根目录新建 CMakeLists.txt 文件

`CMakeLists.txt` 文件内容如下：

cmake_minimum_required(VERSION 3.20)
project(cuda_test CUDA)
set(CMAKE_CUDA_STANDARD 17)
link_directories(${LIB_DIR})
add_executable(cuda_test test.cu)
set_target_properties(cuda_test PROPERTIES
        CUDA_SEPARABLE_COMPILATION ON)

project 和 add_executable 中的 cuda_test
- 自定义的项目名称
add_executable 中的 test.cu
- 即：需要编译的CUDA代码（ 需修改 成自己的）

查询编译器

在 terminal 中运行 cmake -B build -G
- 会列出一系列生成器，复制自己安装的版本，如 "Visual Studio 16 2019"

编译运行

依次运行
- cmake -B build -G "Visual Studio 16 2019"
- cmake --build build
- cd build\Debug
- .\cuda_test.exe

步骤自动化

在项目根目录下创建文件 build_and_run.bat

setlocal  

REM 清理 build 目录  
if exist build (  
    rmdir /s /q build  
    echo Cleaned up build directory.  
)  

REM 创建 build 目录  
mkdir build  
echo Created build directory.  

REM 使用 CMake 进行配置  
cmake -B build -G "Visual Studio 16 2019"   
if ERRORLEVEL 1 (  
    echo CMake configuration failed.  
    exit /b %ERRORLEVEL%  
)  

REM 构建项目  
cmake --build build  
if ERRORLEVEL 1 (  
    echo Build failed.  
    exit /b %ERRORLEVEL%  
)  

REM 进入 Debug 目录并运行测试  
cd build\Debug  
if ERRORLEVEL 1 (  
    echo Failed to enter Debug directory.  
    exit /b %ERRORLEVEL%  
)  

REM 运行  
.\cuda_test.exe  

endlocal  

终端-运行任务-CMake生成
- 自动在根目录创建 .vscode 目录及 tasks.json 文件

{  
    // See https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=733558  
    // for the documentation about the tasks.json format  
    "version": "2.0.0",  
    "tasks": [  
        {  
            "label": "Build, Run and Clean CUDA Test",  
            "type": "shell",  
            "options": {  
                "cwd": "${workspaceFolder}"  // 确保命令在当前工作目录中执行  
            },  
            "command": "cmd",  
            "args": [  
                "/c",  
                "build_and_run.bat"  // 调用合并的批处理脚本  
            ],  
            "problemMatcher": [],  
            "group": {  
                "kind": "build",  
                "isDefault": true  
            }  
        }  
    ]  
}  

编译并运行
- 终端-运行任务- Build, Run and Clean CUDA Test
  - Build, Run and Clean CUDA Test 是 tasks.json 文件中的 lable

Cursor

配置方法与VSCode一致。
在VSCode中已经配置好的项目，在Cursor中直接打开，可以用一样的方法在"Terminal - Run Task" 中运行。

编译过程中warning信息处理

警告1： LINK : warning LNK4098: 默认库"LIBCMT"与其他库的使用冲突；请使用 /NODEFAULTLIB:library
- 原因：
- CUDA代码可能使用了静态多线程运行库(LIBCMT)，而项目其他部分使用了动态调试多线程运行库(MDd)
- 解决方案：
  1. CMakeLists.txt最后加上如下内容：
    if(MSVC) set_target_properties(cuda_test PROPERTIES LINK_FLAGS "/NODEFAULTLIB:LIBCMT /NODEFAULTLIB:MSVCRT") endif()
  2. 或CMakeLists.txt修改成如下内容：

cmake_minimum_required(VERSION 3.20)
project(cuda_test CUDA)

set(CMAKE_CUDA_STANDARD 17)

# 确保CUDA编译器使用正确的运行时设置
string(APPEND CMAKE_CUDA_FLAGS " --use-local-env")
string(APPEND CMAKE_CUDA_FLAGS " -Xcompiler=\"/MDd\"")

# 如果是Release模式则使用MD
if(CMAKE_BUILD_TYPE STREQUAL "Release")
  string(REPLACE "/MDd" "/MD" CMAKE_CUDA_FLAGS "${CMAKE_CUDA_FLAGS}")
endif()

link_directories(${LIB_DIR})

add_executable(cuda_test test.cu)

set_target_properties(cuda_test PROPERTIES
        CUDA_SEPARABLE_COMPILATION ON)

# 显式添加链接选项
if(MSVC)
  set_target_properties(cuda_test PROPERTIES LINK_FLAGS "/NODEFAULTLIB:LIBCMT /NODEFAULTLIB:MSVCRT")
endif()

参考文献：

[1] windows下用vscode编译并运行cuda程序 https://zhuanlan.zhihu.com/p/567996994

[2] CUDA 番外篇 | Visual Studio Code的CUDA环境 https://zhuanlan.zhihu.com/p/508810115

[3] windows下使用vccode+cmake编译cuda程序 https://blog.csdn.net/threestooegs/article/details/135173376

[4] CUDA Programming in VS Code with CMake https://levelup.gitconnected.com/debugging-cuda-in-cmake-applications-on-vscode-with-ease-4a1990d77b18

[5] 如何应用 VS Code，CMake 和 Make 编译 C ++ 代码？ https://zhuanlan.zhihu.com/p/354070726

[6] Debugging CUDA in CMake applications on VSCODE with ease https://levelup.gitconnected.com/debugging-cuda-in-cmake-applications-on-vscode-with-ease-4a1990d77b18