我有一些使用nvcc
编译到静态库中的简单的cuda代码,还有一些我正在用g++
编译的用户代码,并针对先前编译的静态库进行链接。在尝试链接时,即使在cudaMalloc
编译命令行中使用-cudart static
选项,也会得到类似nvcc
的链接器错误。
这是我的代码:
//kern.hpp
#include <cstddef>
class Kern
{
private:
float* d_data;
size_t size;
public:
Kern(size_t s);
~Kern();
void set_data(float *d);
};
//kern.cu
#include <iostream>
#include <kern.hpp>
__global__ void kern(float* data, size_t size)
{
int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if(idx < size)
{
data[idx] = 0;
}
}
Kern::Kern(size_t s) : size(s)
{
cudaMalloc((void**)&d_data, size*sizeof(float));
}
Kern::~Kern()
{
cudaFree(d_data);
}
void Kern::set_data(float* d)
{
size_t grid_size = size;
std::cout << "Starting kernel with grid size " << grid_size << " and block size " << 1 <<
std::endl;
kern<<<grid_size, 1>>>(d_data, size);
cudaError_t err = cudaGetLastError();
if(err != cudaSuccess)
std::cout << "ERROR: " << cudaGetErrorString(err) << std::endl;
cudaDeviceSynchronize();
cudaMemcpy((void*)d, (void*)d_data, size*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaDeviceSynchronize();
}
//main.cpp
#include <iostream>
#include <kern.hpp>
int main(int argc, char** argv)
{
std::cout << "starting" << std::endl;
Kern k(256);
float arr[256];
k.set_data(arr);
bool ok = true;
for(int i = 0; i < 256; ++i) ok &= arr[i] == 0;
std::cout << (ok ? "done" : "wrong") << std::endl;
}
我正在用nvcc
编译kern,如下所示:
nvcc -I ./ -lib --compiler-options '-fPIC' -o libkern.a kern.cu -cudart static
然后主要使用g++
,如下所示:
g++ -o main main.cpp -I ./ -L. -L/opt/cuda/lib64 -lkern
它会产生错误:
/usr/bin/ld: ./libkern.a(tmpxft_00001d30_00000000-8_kern.o): in function `Kern::Kern(unsigned long)':
tmpxft_00001d30_00000000-5_kern.cudafe1.cpp:(.text+0x4d): undefined reference to `cudaMalloc'
/usr/bin/ld: ./libkern.a(tmpxft_00001d30_00000000-8_kern.o): in function `Kern::~Kern()':
tmpxft_00001d30_00000000-5_kern.cudafe1.cpp:(.text+0x6b): undefined reference to `cudaFree'
/usr/bin/ld: ./libkern.a(tmpxft_00001d30_00000000-8_kern.o): in function `Kern::set_data(float*)':
tmpxft_00001d30_00000000-5_kern.cudafe1.cpp:(.text+0x152): undefined reference to `__cudaPushCallConfiguration'
/usr/bin/ld: tmpxft_00001d30_00000000-5_kern.cudafe1.cpp:(.text+0x175): undefined reference to `cudaGetLastError'
/usr/bin/ld: tmpxft_00001d30_00000000-5_kern.cudafe1.cpp:(.text+0x1a1): undefined reference to `cudaGetErrorString'
/usr/bin/ld: tmpxft_00001d30_00000000-5_kern.cudafe1.cpp:(.text+0x1c6): undefined reference to `cudaDeviceSynchronize'
/usr/bin/ld: tmpxft_00001d30_00000000-5_kern.cudafe1.cpp:(.text+0x1ee): undefined reference to `cudaMemcpy'
/usr/bin/ld: tmpxft_00001d30_00000000-5_kern.cudafe1.cpp:(.text+0x1f3): undefined reference to `cudaDeviceSynchronize'
/usr/bin/ld: ./libkern.a(tmpxft_00001d30_00000000-8_kern.o): in function `__cudaUnregisterBinaryUtil()':
tmpxft_00001d30_00000000-5_kern.cudafe1.cpp:(.text+0x24e): undefined reference to `__cudaUnregisterFatBinary'
/usr/bin/ld: ./libkern.a(tmpxft_00001d30_00000000-8_kern.o): in function `__nv_init_managed_rt_with_module(void**)':
tmpxft_00001d30_00000000-5_kern.cudafe1.cpp:(.text+0x269): undefined reference to `__cudaInitModule'
/usr/bin/ld: ./libkern.a(tmpxft_00001d30_00000000-8_kern.o): in function `__device_stub__Z4kernPfm(float*, unsigned long)':
tmpxft_00001d30_00000000-5_kern.cudafe1.cpp:(.text+0x305): undefined reference to `__cudaPopCallConfiguration'
/usr/bin/ld: ./libkern.a(tmpxft_00001d30_00000000-8_kern.o): in function `__nv_cudaEntityRegisterCallback(void**)':
tmpxft_00001d30_00000000-5_kern.cudafe1.cpp:(.text+0x430): undefined reference to `__cudaRegisterFunction'
/usr/bin/ld: ./libkern.a(tmpxft_00001d30_00000000-8_kern.o): in function `__sti____cudaRegisterAll()':
tmpxft_00001d30_00000000-5_kern.cudafe1.cpp:(.text+0x44b): undefined reference to `__cudaRegisterFatBinary'
/usr/bin/ld: tmpxft_00001d30_00000000-5_kern.cudafe1.cpp:(.text+0x47c): undefined reference to `__cudaRegisterFatBinaryEnd'
/usr/bin/ld: ./libkern.a(tmpxft_00001d30_00000000-8_kern.o): in function `cudaError cudaLaunchKernel<char>(char const*, dim3, dim3, void**, unsigned long, CUstream_st*)':
tmpxft_00001d30_00000000-5_kern.cudafe1.cpp:(.text+0x4d9): undefined reference to `cudaLaunchKernel'
collect2: error: ld returned 1 exit status
但如果我这样做的话:
g++ -o main main.cpp -I ./ -L. -L/opt/cuda/lib64 -lkern -lcudart
一切都正常。我的问题是,既然我在-cudart static
编译行中有一个nvcc
,那么libkern.a
不应该已经解析了用于cuda运行时的符号吗?为什么-lcudart
在g++
行中仍然是必需的?
另外,如果我将libkern.a
更改为共享对象,则不能链接到g++
行中的cuda运行时。也就是说,以下工作:
nvcc -I ./ -shared --compiler-options '-fPIC' -o libkern.so kern.cu -cudart static
g++ -o main main.cpp -I ./ -L. -L/opt/cuda/lib64 -lkern
为什么静态库版本会失败,但是共享对象版本会工作呢?
请注意,在用-cudart static
行中的-lcudart_static
替换nvcc
之后,我尝试了上述场景,并且在进行替换时行为没有改变。这是预期的,因为这两个选项本质上做了同样的事情,对吗?
我在linux上。
nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Oct_23_19:24:38_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.2, V10.2.89
g++ --version
g++ (GCC) 10.1.0
Copyright (C) 2020 Free Software Foundation, Inc.
This is free software; see the source for copying conditions. There is NO
warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.
任何帮助和/或澄清都是非常感谢的。
发布于 2020-07-12 15:06:04
如果研究nvcc文档,很明显,-lib
选项创建静态库(并指定没有链接),而-shared
选项则创建共享库并指定链接。例如,节选:
4.2.2.1.-链接(-link)指定默认行为:编译和链接所有输入文件。4.2.2.2.-lib (-lib)在必要时将所有输入文件编译成对象文件,并将结果添加到指定的库输出文件中。4.2.3.11.-共享(-shared)在链接期间生成共享库。使用选项-链接器-选项时,其他链接选项是需要更多的控制。
我认为这与典型的gcc/g++用法大致一致。如果您在"g++创建静态库“上进行谷歌搜索,您将得到任意数量的参考文献,这表明您基本上应该这样做:
g++ -c my_source_file.cpp ...
ar ...
换句话说,指定了源到对象的编译,但没有指定链接。举个例子,cudaMalloc
是CUDA运行时库的一部分,连接将在链接阶段完成。
nvcc
是一个非常复杂的工具,但是我们应该记住,对于某些函数,它主要使用已安装的主机工具链。这包括主机代码的编译,也包括最后的链接阶段。
结合这一点,我相信您在这里要做的是“部分”链接或增量链接。在最后的链接阶段之前执行一些最后的链接阶段。
GNU (同样,默认情况下,nvcc
将在linux上使用什么) 支持这一点,所以如果我们不考虑编译可重新定位的设备代码,应该可以按如下方式执行:
$ nvcc -Xcompiler '-fPIC' -I. -c kern.cu
$ ld -o kern.ro -r kern.o -L/usr/local/cuda/lib64 -lcudart_static -lculibos
$ ar rs libkern.a kern.ro
ar: creating libkern.a
$ g++ -o main main.cpp -I ./ -L. -lkern -lpthread -lrt -ldl
$ cuda-memcheck ./main
========= CUDA-MEMCHECK
starting
Starting kernel with grid size 256 and block size 1
done
========= ERROR SUMMARY: 0 errors
$
备注:
-lpthread -lrt -ldl
是cudart/culibos的标准库依赖项,因此需要在最后的链接阶段提供它们,但它们不依赖于任何CUDA工具包项。如果您希望从增量链接对象中删除这些依赖项,我认为这是一个单独的问题,与CUDA无关。-r
)对象kern.ro
传递到最后的编译/链接步骤。-L
)可能需要更改。https://stackoverflow.com/questions/62860375
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