以下是一些步骤,可以帮助你开始进行混合编译: 1.安装CUDA开发工具包:首先,你需要安装CUDA开发工具包,其中包括CUDA编译器和相关库。你可以从NVIDIA官网下载并安装适合你操作系统的版本。 2.创建CUDA源文件:在C程序中,你可以包含CUDA源文件(通常以`.cu`为扩展名)。这些文件包含使用CUDA进行并行计算的代码。 3.编写C...
是为了在GPU上执行并行计算任务。nvcc是NVIDIA提供的用于编译CUDA代码的编译器。它支持将C和CUDA代码混合编译,以便在GPU上实现高性能的并行计算。 在编译依赖的.c和.cu文件时,可以按照以下步骤进行操作: 确保已安装NVIDIA CUDA Toolkit:在使用nvcc编译CUDA代码之前,需要先安装NVIDIA CUDA Toolkit。可以从NVIDIA官方网站下...
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/cud...
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/cud...
在前面的基础上: 1、 迦非喵:Hybrid CUDA+OpenACC编译运行.c和.cu混合代码(calling OpenACC from CUDA C)2、 迦非喵:c调用c++函数这里继续本文的测试。 代码目录结构如下: 其中: cuda_main.cu: #include <…
迦非喵:CMake+CUDA+OpenMP编译运行CUDA Samples代码cudaOpenMP5 赞同 · 0 评论文章 这里继续重构,删除不必要的部分,以突出主要矛盾。 代码目录结构如下: CMakeLists.txt: cmake_minimum_required(VERSION3.17)project(cuda_openmp_prjCXX)set(PRJ_SRC_LIST)set(PRJ_HEADER_LIST)set(PRJ_LIBRARIES)set(PRJ_INCLUDE...
混合编译.c.cpp与.cu文件 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...
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 ...
在C++和CUDA混合编程中,CMakeLists.txt文件的写法可以按照以下示例进行: cmake复制代码: cmake_minimum_required(VERSION 3.10) project(my_project) find_package(CUDA REQUIRED) include_directories(${CUDA_INCLUDE_DIRS}) link_directories(${CUDA_LIBRARY_DIRS}) add_executable(my_program main.cpp) target_com...