NVCC编译器

http://blog.csdn.net/bendanban/article/details/8518382

mark一下

 

几个方案可以用：

方案1：

    将所有文件分别编译，最后统一合并！

    对于C程序

[]$nvcc -c test1.cu
[]$gcc  -c test2.c
[]$gcc  -o testc test1.o test2.o -lcudart -L/usr/local/cuda/lib64

    C++ 程序

[]$nvcc -c test1.cu
[]$g++  -c test3.cpp
[]$g++  -o testcpp test1.o test3.o -lcudart -L/usr/local/cuda/lib64

 

方案2：

    将CUDA程序弄成静态库

    对于C程序

[]$nvcc -lib test1.cu -o libtestcu.a
[]$gcc       test2.c -ltestcu -L. -lcudart -L/usr/local/cuda/lib64 -o testc

    特别注意：test2.c在链接库的前面

    对于C++

完全域C类似，只要将gcc 换成g++， test2.c换成test3.cpp

方案3：

   将CUDA程序弄成动态库

    makefile

all : c cpp

c : libtestcu.so
  gcc test2.c   -ltestcu -L. -lcudart -L/usr/local/cuda/lib64 -o testc

cpp : libtestcu.so
  g++ test3.cpp -ltestcu -L. -lcudart -L/usr/local/cuda/lib64 -o testcpp

libtestcu.so : test.cu
  nvcc -o libtestcu.so -shared -Xcompiler -fPIC test1.cu


clean :
  rm *.so testc testcpp  -f

应该能看懂。

 

后面继续补充，改学一下写makefile了，ide不会用。。。

 

 

 

 

http://blog.csdn.net/wzk6_3_8/article/details/15501931

 

 

CUDA nvcc编译步骤简单讲解

分类： GPU-CUDA2013-11-12 14:24 496人阅读 评论(0) 收藏 举报

如果你想了解 Nvcc 到底搞了什么鬼，究竟 compute_xy sm_xy 区别在哪里， ptx,cudabin 又是怎么嵌套到 exe 里面最终被驱动执行的，这一节正是你想要的知识。他将讲解每一个编译的具体步骤，而且不光是知识，读者可以自己动手操作来体验这一个过程。他的用处不仅在能够对 CUDA 的编译以及工作机制有更深的认识，而且可以进行高级 debug ，比如可以自己手动进行 ptx->cudabin 的步骤等等。

参考： nvcc2.1.pdf 由于水平有限，错误部分欢迎大家留言指出

作者： insky(wenyao2009(at)gmail.com)

主页： www.gamecoding.cn

 

1. 一个编译例子

随意找一个包含 kernel 以及 kernel 调用的 .cu 文件，如 x.cu 。进入命令行 : 敲打 nvcc –cuda x.cu –keep 将得到如下结果， -cuda 是将 .cu 编译成 .cu.cpp ， -keep 保留中间结果。（如果提示找不到 nvcc 请在 path 中添加 %cuda_bin_path%） 

打开 .cu 文件所在目录（此处是 ptx ） , 你会惊讶的发现多出了一大堆文件，是的，很烦，不过很快你将会喜欢上他们，因为他们把 nvcc 的工作流程完美的记录下来了。好吧，那我们开始吧。

2. Virtual architecture vs GPUfeature

首先定位到文件 x.cu, x.ptx, x.sm_10.cubin 这三个文件上来，他们按照下图流程依次生成， x.cubin,x.ptx 最终会被嵌套到 x.cu.cpp 中。 
 

Virtual compute architecture 对应 nvcc 的 -arch 编译选项，他的值如下表所示。他的意思 
是 nvcc 将针对哪个类型的 virtual compute architecture 生成 ptx 汇编代码。如果是 compute_10
则 x.cu 中无法使用 atomic 等不支持的操作，否则会出现编译错误。 
 
Real sm architecture 指的是真实 GPU 的架构，这个选项对应于 nvcc 的 -code 编译选项， 
他可以选的值如下表所示。他的意思是根据此目标 GPU 架构将 x.ptx 编译成 x.cubin ，一般 
来说， Real sm architecture 必须等于或者高于对应的 Virtual compute architecture 。比如： 
Nvcc –cuda x.cu –arch compute_13 –code sm_10 是行不通的。 
 

到这里，你或许会说 “ 你讲错了吧 ” ， nvcc 的 -arch 选项可以取 sm_13 呢， cudarule 都这么取的，没错，是可以怎么做，因为有些特殊机制的支持：

_ -code 可以有多个值，将生成多个版本的 cubin ，最终全部嵌套在 exe 中，见下节

_ -code 里面可以包含 compute_xy, 对应的 ptx 会被嵌套在 exe 中，见下节

_ 省略 -arch, 则自动选择最接近的

nvcc x.cu –code=sm_13 _ nvcc x.cu –arch=compute_13 –code=sm_13

_ 省略 -code

nvcc x.cu –arch=sm_13 _ nvcc x.cu –arch=compute_13 –code=compute_13 sm_13

nvcc x.cu –arch=compute_10 _ nvcc x.cu –arch=compute_10 –code=compute_10

_ 省略 -arch –code

nvcc x.cu _ nvcc x.cu –arch=compute_10 –code=sm_10

3. cubin ， ptx 是如何组织到 exe 中，又是如何被加载到驱动中去的

好的，现在我们已经能够用 -code –arch 去控制 nvcc 生成对应 virtual or gpu architecture 的 ptx 及 cubin 文件了。接下来我们讲更彻底去了解，这些 ptx, cubin 是怎么集中到 exe 中，又是如何被执行的。打开 x.cu.cpp ，搜索 “__deviceText_$compute_10$ ” , 找到了吗？没错，这就是 compute_10 下的 PTX 代码的二进制形式，接着往下看，你可以找到 “ __deviceText_$sm_10$ ” ，这是 sm_10 下的 cubin 代码。好吧，再接着看吧：

static __cudaFatPtxEntry __ptxEntries []

static __cudaFatCubinEntry __cubinEntries[]

static __cudaFatDebugEntry __debugEntries[]

他们分别是 ptx 数组， cubin 数组以及 debug 数组， {0 ， 0} 结尾的原因不用多说了吧，再找找 __cudaFatPtxEntry 在哪定 义 的吧 cuda2.1include__cudaFatFormat.h ，好好的读一下这个文件的说 明 ，你会 长叹 一 声 “ 你 丫 原来 藏 在这里 ” 。 OK ，全文 引 用如下： 

4. 回头来解决剩下的中间文件

其 实 nvcc 只 是个编译 器 驱动，他会调用很多 cuda tools 去完成 各 个编译步骤，最 后 调用

系统 的 c/cpp 编译 器 (cl,gcc) 以及 链 接 器 。他的流程如下图所示：

1 ， cudafe.exe 去分 离 host code, device code ，生成 .gpu 等

2 ， nvopencc( 我想应 该 就是 nvcc.exe 完成的 ) 编译 .gpu 到 .ptx

3 ， ptxas.exe 编译 .ptx 到 .cubin

4 ， fatbin.exe 编译 .cubin 到 .fatbin.c ，最终集 合 到 .cu.cpp 或者 .cu.c 中。