混合编译.c/.cpp与.cu文件 - 椭圆规/tuoyuangui

435 字

2 分钟

混合编译.c/.cpp与.cu文件

2024-09-12

CUDA

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：

1
test1.cu
2
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#

1
nvcc -c test1.cu
2
gcc -c test2.c
3
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#

1
nvcc -lib test1.cu -o libtestcu.a
2
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

1
all: c
2

3
c: libtestcu.so
4
    gcc test2.c -ltestcu -L. -lcudart -L/usr/local/cuda/lib64 -o testc
5

6
libtestcu.so: test.cu
7
    nvcc -o libtestcu.so -shared -Xcompiler -fPIC test1.cu

方法4：混合编译.c/.cpp与.cu文件#

先分别编译，再联合，编译动态库需要把环境变量$LD_LIBRARY_PATH进行修改，否则无法成功

1
CC=/usr/bin/gcc
2
NVCC=/usr/local/cuda-11.8/bin/nvcc
3
LIB=/usr/local/cuda-11.8/lib64
4
INC=/usr/local/cuda-11.8/include
5
CFLAGS=-I$(INC) -L$(LIB) -lcudart -lstdc++ -lcuda
6

7
SRCCS=$(wildcard *.c)   # .c src  file
8
SRCUS=$(wildcard *.cu)  # .cu src file
9

10
# c
11
OBJCCS_static =$(patsubst %.c, %.o,  $(SRCCS))
12
OBJCCS_dynamic=$(patsubst %.c, %.os, $(SRCCS))
13
# cu
14
OBJCUS_static =$(patsubst %.cu, %.o,  $(SRCUS))
15
OBJCUS_dynamic=$(patsubst %.cu, %.os, $(SRCUS))
16

17
%.os:%.c
18
    $(CC) -o $@ -c  -O3  -fPIC -shared -Wall $<
19
%.o:%.c
20
    $(CC) -o $@ -c  -O3  -Wall -lm $<
21

22
%.os:%.cu
23
    $(NVCC) -o $@ -c -Xcompiler -fPIC --use_fast_math -O3  $<
24
%.o:%.cu
25
    $(NVCC) -o $@ -c  -O3 -lcudart --use_fast_math $<
26

27
install_dynamic:$(OBJCUS_dynamic) $(OBJCCS_dynamic)
28
    $(CC)  -o libdlglcu.so  $^  -fPIC -shared  -lm $(CFLAGS)
29

30
install_static:$(OBJCUS_static) $(OBJCCS_static)
31
    ar rc liblglcu.a  $^
32
    ranlib liblglcu.a
33

34
header:
35
    paste *.h *.cuh -s > lglcu.h
36

37
install: install_dynamic install_static header
38

39
clean:
40
    -rm -rf *.o *.os lglcu.h liblglcu.a libdlglcu.so