VS2022+CUDA

### 如何在 Visual Studio 2022 中配置和使用 CUDA

#### 安装 CUDA 工具包
为了能够在 Visual Studio 2022 中开发 CUDA 应用程序，首先需要安装 NVIDIA 提供的 CUDA 工具包。根据官方文档说明[^1]，确保下载与操作系统相匹配的最新稳定版 CUDA。

#### 创建支持 CUDA 的项目结构
当利用 Visual Studio 2022 构建新的 CMake 项目来编写 CUDA 程序时，可能会遇到不兼容问题。如果出现错误提示关于不受支持的 MSVC 版本，则表明所使用的编译器不在支持范围内。此时可以尝试通过设置 `nvcc` 参数 `-allow-unsupported-compiler` 来绕过此检查，但这存在风险，并可能导致构建失败或运行时异常行为[^2]。

#### 配置环境变量及路径
对于 CUDA 11.6 及以上版本而言，不再默认提供样例工程作为工具包的一部分。因此，在完成基本安装后，还需要手动调整项目的编译参数以及指定正确的头文件位置等信息[^3]。

具体操作如下：

- **C/C++ -> 常规 -> 附加包含目录**

将 CUDA SDK 下载后的 include 文件夹路径加入到这里面，例如：`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.x\include`

- **链接器 -> 常规 -> 附加库目录**

同样地，把 lib 文件夹的位置也添加进来，比如：`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.x\lib\x64`

- **链接器 -> 输入 -> 附加依赖项**

把所有必要的 .lib 文件名列在此处；可以通过命令行生成这些名称列表并导入到 IDE 设置里去简化这一步骤。

另外值得注意的是，由于核函数是在 GPU 上执行而非 CPU，所以在调试过程中可能无法像常规应用程序那样直接打断点查看状态变化。相反，开发者往往借助于向控制台输出日志的方式来辅助排查问题[^4]。

最后，如果是打算集成 PyTorch 或其他第三方库的话，还需额外处理好对应的接口定义及其关联资源加载逻辑。例如针对 libtorch 用户来说，除了上述基础步骤外，还应参照特定指南进一步完善工作区内的各项配置细节[^5]。