VS下进行CUDA编译时error MSB3721相关的原因之一

报错：“1>D:\Microsoft Visual Studio\2019\Community\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations\CUDA 11.6.targets(790,9): error MSB3721: 命令“"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\bin\nvcc.exe" -gencode=arch=compute_61,code="sm_61,compute_61" --use-local-env -ccbin "D:\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.29.30133\bin\HostX86\x64" -x cu -rdc=true 。。。。。。”

添加“mkl.h”的附加包含目录时注意有两个：

“C:\Program Files (x86)\Intel\oneAPI\mkl\2025.0\include”

“D:\Program Files (x86)\IntelSWTools\compilers_and_libraries_2020.1.216\windows\mkl\include”

提到的两个路径确实都指向了 Intel MKL（Math Kernel Library）库，但它们属于不同的版本和安装方式。以下是关于这两个路径的详细解释：

1. C:\Program Files (x86)\Intel\oneAPI\mkl\2025.0\include

• Intel oneAPI：这是 Intel 的最新软件开发工具套件，旨在提供统一的编程模型来简化跨架构开发。它包含了多个优化库，包括最新的 MKL 版本。
• MKL 2025.0：这表明这是一个较新的 MKL 版本，可能包含了性能改进、新功能以及对现代硬件的支持。

2. D:\Program Files (x86)\IntelSWTools\compilers_and_libraries_2020.1.216\windows\mkl\include

• Intel Parallel Studio XE 或 旧版 Intel Software Development Tools：这个路径指向的是 Intel 在 oneAPI 之前发布的软件包，如 Intel Parallel Studio XE。这些软件包也包含 MKL 库，但通常是较旧的版本。
• 2020.1.216：这是一个特定版本号，表示这是一个2020年的版本，可能缺少一些在 newer oneAPI 中引入的新特性。

选择哪个版本？

通常情况下，建议使用最新的库版本以获得最佳性能和支持。因此，如果你没有特别的需求或限制，应该优先考虑使用 Intel oneAPI 下的 MKL 版本（即 C:\Program Files (x86)\Intel\oneAPI\mkl\2025.0\include）。这个版本不仅更新，而且更有可能支持最新的硬件和技术。

添加附加包含目录

无论选择哪个版本，在 Visual Studio 的 C++ 项目属性中添加 MKL 的附加包含目录时，请确保遵循以下步骤：

1. 打开项目属性：

   • 右键点击解决方案资源管理器中的项目，选择“属性”。

2. 配置所有平台和配置：

   • 确保你选择了正确的平台（如 x64）和配置（如 Debug 或 Release），或者选择“全部配置”和“全部平台”。

3. 添加包含目录：

   • 导航到 Configuration Properties -> C/C++ -> General。
   • 编辑 Additional Include Directories，添加所选 MKL 版本的包含路径，例如：

     C:\Program Files (x86)\Intel\oneAPI\mkl\2025.0\include
     

4. 添加库目录（如果需要链接静态库或导入库）：

   • 导航到 Configuration Properties -> Linker -> General。
   • 编辑 Additional Library Directories，添加相应的库路径，例如：

     C:\Program Files (x86)\Intel\oneAPI\mkl\2025.0\lib\intel64_win
     

5. 指定链接的库文件：

   • 导航到 Configuration Properties -> Linker -> Input。
   • 编辑 Additional Dependencies，添加你需要链接的 MKL 库文件，例如：

     mkl_intel_lp64.lib
     mkl_sequential.lib
     mkl_core.lib
     

总结

确保你使用的是最新版本的 MKL 库（如来自 Intel oneAPI 的版本），并且正确配置了项目属性中的包含目录和库目录。这样可以确保你的项目能够充分利用 MKL 提供的优化功能，并且避免潜在的兼容性问题。如果你有特殊需求或项目依赖于旧版本的 MKL，则可以选择旧版本的路径。