混合编译.c/.cpp与.cu文件
混合编译.c/.cpp与.cu文件
项目中用到cuda编程,写了kernel函数,需要nvcc编译器来编译。.c/.cpp的文件,假定用gcc编译。
如何混合编译它们,整体思路是:.cu文件编译出的东西,作为最终编译出的可执行程序的链接依赖。
具体说起来又可以有这几种情况:
- 分别编译各个文件,最后链接
- 将CUDA程序编译为静态库
- 将CUDA程序弄成动态库
其中后两种方式更工程化,基于makefile或CMake会更加方便。
假设手头上的文件为:
test1.cu
test2.c
则具体编译指令、编译脚本如下:
方法1:分别编译各个文件
nvcc -c test1.cu
gcc -c test2.c
gcc -o testc test1.o test2.o -lcudart -L/usr/local/cuda/lib64
方法2: 将cuda程序编译为静态库
nvcc -lib test1.cu -o libtestcu.a
gcc test2.c -ltestcu -L. -lcudart -L/usr/local/cuda/lib64
方法3:将CUDA程序弄成动态库
以makefile为例
all: c
c: libtestcu.so
gcc test2.c -ltestcu -L. -lcudart -L/usr/local/cuda/lib64 -o testc
libtestcu.so: test.cu
nvcc -o libtestcu.so -shared -Xcompiler -fPIC test1.cu
方法4:基于CMake的一个例子
foo.cuh
写kernel函数声明
foo.cu
实现kernel函数
foo.cuh
和foo.cu
一起,编译成一个库
main.c
调用kernel函数
foo.cuh
参见https://blog.csdn.net/fb_help/article/details/79330815
需要注意的是,VS在debug模式下,应该把nvcc的flags中优化选项关闭掉。
技巧:
可以把kernel函数做一层封装,这样一来在其他.c/.cpp文件中,调用这个wrapper函数即可
e.g.
#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include "foo.cuh" //注意包含头文件
int main()
{
std::cout<<"Hello C++"<<std::endl;
useCUDA(); // 这个函数是kernel函数的wrapper函数
return 0;
}
Greatness is never a given, it must be earned.