使用nvcc编译依赖的.c和.cu文件 - 腾讯云开发者社区

换句话说，当你使用nvcc命令编译和链接CUDA代码时，如果在编译阶段只指定了一个输入文件，而没有指定链接阶段的输入文件，你将会遇到这个错误。...指定.cu文件的路径，可以通过使用-c选项来指明只进行编译，并输出为目标文件：bashCopy codenvcc -c -o outputfile1.o inputfile1.cunvcc -c -o...编译阶段：在编译阶段，nvcc将每个输入文件（.cu或.cu.cpp文件）分别编译为相应的中间目标文件。链接阶段：在链接阶段，nvcc将中间目标文件与必要的库文件进行链接，并生成可执行文件。...常用选项以下是一些常用的选项，用于在nvcc命令中指定编译器行为：-arch：指定目标GPU架构。-O：指定优化级别。-std：设置编译器使用的C++标准。-I：添加额外的包含目录。...它提供了各种选项来控制编译器的行为，并能够生成可在NVIDIA GPU上运行的可执行文件。了解和正确使用nvcc命令对于进行CUDA开发和并行计算非常重要。

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xmake v2.2.7 发布, 改进Cuda项目构建

项目源码官方文档新特性介绍 Cuda项目构建改进头文件依赖检测和增量编译 2.2.6之前的版本，对cuda的编译支持并不是很完善，至少连头文件依赖检测也是没有提供的，因此如果cuda代码一多，每次改动都会编译所有...而在新版本中，xmake对其进行了支持，现在已经可以很好的在不同平台下，处理依赖关系了，这对日常编译和开发效率也会有不少的提升。...*.cu文件的编译，不过不同版本的clang支持的cuda版本是有一定限制的，clang7只能支持cuda7-9.2，8支持到10，要支持10.1得需要clang9。...而xmake除了支持调用nvcc来编译cuda项目，也可以直接切到clang来编译，例如： xmake f --cu=clang xmake 不过关于devlink，似乎还是需要依赖nvcc，clang...可配置切换nvcc使用的c++编译器 xmake新增了--ccbin=参数可以配置切换，nvcc默认使用的c++编译器和链接器，用法如下： xmake f --ccbin=clang++ xmake

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nvcc简介

nvcc编译分成device部分编译和host部分编译，host部分直接调用平台编译器进行编译Linux使用gcc，window使用cl.exe，这里主要讲解device部分的编译，此部分编译分两个阶段...，第一阶段将源文件.cu文件的device部分编译成ptx文本指令，第二阶段将ptx文本指令编译成在真实架构上运行的二进制指令，第二阶段可能发生在生成可执行程序的过程中，也可能发生在运行可执行程序的过程中...将PTX文本指令和二进制指令都嵌入到可执行程序中可以使用指令：nvcc x.cu --gpu-architecture=compute_50 --gpu-code=compute_50,sm_50或者省略...--gpu-codenvcc x.cu --gpu-architecture=sm_50将一个版本的PTX指令和多种二进制指令嵌入可执行程序使用如下指令：nvcc x.cu --gpu-architecture...=compute_50 --gpu-code=compute_50,sm_50,sm_52只将ptx文本指令嵌入到可执行文件可以使用如下指令：nvcc x.cu --gpu-architecture=compute

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英伟达CUDA指令集架构（ISA）介绍

Atomics和同步原语 - 提供原子操作（如增加、减少、交换等），确保在多线程环境下对共享数据的操作具有原子性和一致性。同步原语（如屏障同步）用于控制线程间的执行顺序和数据依赖。 8....请注意，直接编写SASS或PTX代码对于大多数开发者来说并不常见，因为CUDA编译器（nvcc）会自动将C/C++代码转换为这些低级表示形式。...查看SASS代码示例如果你想要查看一个简单CUDA核函数对应的SASS代码，首先你需要编写一个简单的CUDA程序，然后使用`nvcc`编译器的选项来生成并查看SASS代码。...使用`nvcc`编译上述代码为可执行文件： nvcc -arch=sm_XX hello.cu -o hello 其中`sm_XX`应替换为你GPU对应的计算能力版本，例如`sm_61...要查看PTX代码，你可以使用`nvcc`的 `-ptx` 选项： nvcc -ptx hello.cu 这将生成一个`.ptx`文件，其中包含了用PTX语言编写的核函数代码。

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详解PyTorch编译并调用自定义CUDA算子的三种方式

include文件夹用来放cuda算子的头文件（.h文件），里面是cuda算子的定义。kernel文件夹放cuda算子的具体实现（.cu文件）和cpp torch的接口封装（.cpp文件）。...编译cpp和cuda文件 JIT JIT就是just-in-time，也就是即时编译，或者说动态编译，就是说在python代码运行的时候再去编译cpp和cuda文件。...表示包含的头文件目录，sources表示需要编译的代码，一般就是.cpp和.cu文件。...可以看出先是调用nvcc编译了.cu，生成了add2_kernel.cuda.o；然后调用c++编译add2.cpp，生成了add2.o；最后调用c++生成动态链接库add2.so。...如果执行正常的话，也是可以看到两条编译命令的： [1/2] nvcc -c add2_kernel.cu -o add2_kernel.o [2/2] c++ -c add2.cpp -o add2.o

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xmake从入门到精通7：开发和构建Cuda程序

cu源文件添加，跟其他c/c++项目唯一的区别就是多了个add_cugencodes()用来设置cuda需要的gencodes，关于这块，下面会详细讲解。...因为最终的程序链接，会使用ldflags，不会调用nvcc，直接通过gcc/clang等c/c++链接器来链接，所以device-link这个独立的链接阶段的flags设置，通过这个接口来完成。...60") Cuda/C/C++的混合编译对于混合编译，我们只需要通过add_files接口继续加上对应的c/c++代码文件就行了，是不是很简单？...add_cugencodes("native") 编译设置 nvcc在编译内部的c/c++代码时候，其实会调用主机环境的c/c++编译器来编译，比如linux下会默认使用gcc/g++，macos...还有两个跟cuda相关的编译参数，我就简单介绍下： xmake f --cu=nvcc --cu-ld=nvcc 其中--cu用来设置.cu代码的编译器，默认就是nvcc，不过clang现在也支持对.cu

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CUDA编译器nvcc的用法用例与问题简答

正确的编译选项是: -Xcompiler -fopenmp 2.nvcc指定GPU计算能力在内核中调用原子函数(例如atomicAdd)时，如果编译的时候出现”error: identifier “atomicAdd...使用原子操作的话在编译的时候需要指明GPU的计算能力，添加如下nvcc的编译选项： -gencode=arch=compute_35,code=\"sm_35,compute_35\" 3.nvcc提示警告...使用 nvcc -Wall时会提示nvcc fatal : Unknown option ‘Wall’的错误。...原来nvcc默认开启所有警告，如果想禁止警告，使用-w编译选项。具体使用nvcc --help查看帮助。.../obj/,$(patsubst %.cu,%.o,${NOTDIR_CUFILES})) #compile DICUALG.out:${OBJS} $(MAKE) -C .

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手动编译Parboil

写在最前这里是使用Parboil自带的脚本编译和使用的教程：https://blog.csdn.net/FishSeeker/article/details/79479714 最近因为跑实验的原因需要修改以及合并部分代码然后再编译...，所以无法使用Parboil自带的编译功能，只能自己编译。...# 这里写obj文件的依赖 mm.o:main.cu $(EXEC) $(NVCC) $(INCLUDES) $(ALL_CCFLAGS) $(GENCODE_FLAGS) -o $@ -c $文件夹的src文件夹中建立一个Makefile文件，把这个脚本复制进去执行make即可。...如果不知道需要那些.o的文件，可以看看parboil各个app内的build文件夹内的文件，大概就能知道需要什么.o文件了

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MindSpore导入CUDA算子

本文针对这种方案写一个简单的示例。程序结构本地自己手写一个CUDA算子，一般至少需要两个文件和一个nvcc的环境，最好是在安装完成MindSpore的GPU版本之后，再尝试CUDA算子的引入。...我这里使用的环境是10.1版本的nvcc： $ nvcc -V nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA...，一个是CUDA算子本身的.cu文件，另一个是用来调用CUDA算子的.py文件。...操作流程是：先按照自己的需求写好CUDA算子，然后用nvcc进行编译，编译输出为.so的动态链接库，然后在python脚本中使用mindspore.ops.Custom生成相应的算子。...： // custom_add.cu // nvcc --shared -Xcompiler -fPIC -o custom_add.so custom_add.cu // 常量，一般可以放在.cuh头文件中

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【C++】基础：CUDA并行编程入门

然后，使用 cudaMemcpy 函数将输入向量从主机内存复制到设备内存。接下来，定义了每个块中的线程数和块数，并调用了CUDA核函数 vectorAdd 来执行向量加法。...该核函数使用线程索引来确定每个线程要处理的向量元素，并将加法结果存储在输出向量 c 中。最后，使用 cudaMemcpy 函数将输出向量从设备内存复制回主机内存，并打印输出向量的前10个元素。...最后，释放在设备上分配的内存空间。用NVCC编译器编译cu程序：nvcc vector_add.cu -o vector_add 3....将cuda高性能运算嵌入c++程序在大型C++程序中，可以使用CUDA来加速特定的计算任务。...下面演示一个程序： // main.cpp // 包含必要的头文件和声明CUDA函数 #include // CUDA函数声明 extern "C" void cudaFunction

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Gradle依赖管理：编译时和运行时依赖的区别

性能优化: Gradle具有先进的缓存机制和增量构建能力，这意味着只有当源文件或依赖发生变化时，相关的任务才会被重新执行，大大加速了构建过程。...没有这些依赖，源代码可能无法正确编译。注解处理: 许多现代框架和库使用注解来简化代码和提供额外的功能。编译时依赖可以包括这些注解处理器，它们在编译过程中运行，生成额外的代码或资源。...假设你正在使用MySQL数据库，那么你的build.gradle文件中的依赖声明可能如下： dependencies { runtimeOnly 'mysql:mysql-connector-java...最佳实践 1）如何最优化地管理Gradle的编译时和运行时依赖明确声明依赖：总是明确声明项目中直接使用的所有依赖，而不是依赖间接引入的库。...使用implementation和api配置：在build.gradle文件中, 使用implementation为编译时依赖和api为运行时依赖。

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教你30分钟安装cuda环境下的torch(非Pytorch)

很简单： Torch框架和Pytorch框架类似，熟悉了Pytorch学习torch轻而易举 Torch框架的设计也很优秀，自定义化相比Pytorch更灵活很多优秀的项目，或者说很多最近的项目很多都是使用...--recursive 下载好后，安装依赖包然后，安装源文件： ./install-deps ..../install.sh 因为我们使用的是cuda9.0以上，如果直接安装torch的话需要遇到这种问题： ... [ 15%] Building NVCC (Device) object lib/THC...和torch不兼容的问题，我们需要设置一下环境变量： export TORCH_NVCC_FLAGS="-D__CUDA_NO_HALF_OPERATORS__" 设置好之后，执行： ..../clean.sh 清除之前的安装文件。继续使用命令：./install.sh安装。安装编译需要一会时间。安装好后，会提示设置环境变量，输入yes就行。

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C和C++编译工具的基本使用方法

而GCC下面有两个比较常用的工具就是gcc(GUN C Compiler)和g++(GUN C++ Compiler)，即c语言编译器和c++编译器。我通常用gcc编译c代码，用g++编译c++代码。...实际上可以用直接用g++编译c或者c++代码。本次我们介绍怎样使用g++。写C/C++代码的工具建议使用 Sublime Text 或者 VSCode，我自己更喜欢 Sublime Text。...第二步：编译-Compiling，生成.s 文件 # -S 编译选项告诉 g++ 在为 c++ 代码产生了汇编语言文件后停止编译 # g++ 产生的汇编语言文件的缺省扩展名是 .s g++ -S test.i...（3）-l 或者 -L 指定库文件 | 指定库文件路径 -l 参数（小写）就是用来指定程序要链接的库，-l 参数紧接着就是库名，在/lib和/usr/lib和/usr/local/lib里的库直接调用...++ -w test.cpp （7）-std=c++11 设置编译标准 # 使用 c++11 标准编译 test.cpp g++ -std=c++11 test.cpp （8）-o（小写）指定输出文件名

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DAY72：阅读Toolkit Support for Dynamic Parallelism

-dc hello_world.cu -o hello_world.o $ nvcc -arch=sm_35 -rdc=true hello_world.o -o hello -lcudadevrt...本文备注/经验分享：主要是说, 用户在使用动态并行的时候, 需要在头文件中包含哪些头文件(设备端Runtime的头文件), 以及, 连接的时候需要使用哪些库(设备端的库), 还有连接的时候所需要的特殊参数...因为CUDA C相当于C语言的扩展, 所以常见的C语言对一些库的用法, 这里也适合.也就是说, 你需要额外指定一些头文件, 再指定一些链接的库这两个步骤, 部分特别的库还需要特别的编译参数.但CUDA是一种易用为主的语言..., 在现在为主的开发包版本中(CUDA 9.2),该头文件和该库都会被自动被链接上去.也就是说, 本章节给出的头文件和库均不需要你记忆和指定了.全部现在都已经是自动的了.唯一需要注意的则是rdc选项(设备端代码重定位...这就是本章节的全部内容.常见的使用动态并行不能, VS用户都是忘记打开了这个选项, 打开即可.需要说明的是, 链接动态并行的库会可能带来额外的性能负担.

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Ubuntu16.04安装caffe 框架

3 修改~/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn目录下的Makefile和Makefile.config 直接把之前 caffe 目录下的 Makefile 和 Makefile.config...~/py-faster-rcnn下的lib文件 4.1 修改py-faster-rcnn/lib/setup.py文件第135行 'nvcc': ['-arch=sm_35', 改为...：自己显卡的计算能力 'nvcc': ['-arch=sm_20', (不改好像也可以) 4.2 编译 lib文件 $ cd ~/py-faster-rcnn/lib $ make...重新编译即可 $ mv ~/py-faster-rcnn/lib/utils/bbox.c ~/py-faster-rcnn/lib/utils/bbox.c_rmbyfc $ mv ~/py-faster-rcnn...~/py-faster-rcnn/lib/nms/gpu_nms.cpp_rmbyfc 重新编译~/py-faster-rcnn/lib/里的文件再 #.

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JNI入门笔记-编译和使用so文件

创建*.c文件,文件名可根据你的业务逻辑进行命名即可。...创建Android.mk文件 LOCAL_PATH: 是描述所有要编译的C文件所在的根目录，这边的赋值为$(call my-dir)，代表根目录即为Android.mk所在的目录。...include $(CLEAR_VARS): 清除之前的一些系统变量。 LOCAL_MODULE: 编译的目标对象，生成后会加上前缀lib和后缀.so。...LOCAL_SRC_FILES: 编译的源文件,就是上一步创建的.c文件 include $(BUILD_SHARED_LIBRARY): 指明要编译成动态库 LOCAL_PATH := $(call...编译生成.so文件命令行进入xxx\YourProject\app\src\main\jni目录,执行命令ndk-build ? ? 7. 添加.so文件到项目中，调用方法进行测试 7.1.

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Windows 10 mmcv-full 1.3.13 安装记录

，注意各个环境之间的版本依赖 Python 3.8.5 安装 Anaconda3-2020.11 可以得到配套的 python 3.8.5 其他版本也可以，建议 3.7 以上 python 显卡驱动...>nvcc -V nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation Built on Tue_Sep...C:\Users\Administrator>cl 用于 x64 的 Microsoft (R) C/C++ 优化编译器 19.29.30037 版版权所有(C) Microsoft Corporation...，35个在 mmcv 文件夹里会有一个 _ext.cp38-win_amd64.pyd文件生成正常情况下整个过程纵享丝滑，不需要改任何源码 pyd文件分享我编译的_ext.cp38-...文件即可编译时设置不同的算力值会生成不同算力的pyd文件文件名：_ext.cp38-win_amd64.pyd 由 960M 显卡编译（算力 5.0）由 960M 显卡编译（算力 6.1）

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使用cuda-gdb调试cu程序

简要教程仿佛对于.cu程序的调试是需要关闭x的，所以学习了一下如何用cuda-gdb在tty下调试.cu程序. 1....对于.cu文件是需要编译好才能调试的，首先cd到想要编译的.cu目录下，使用以下命令进行编译： nvcc -g -G filename.cu -arch sm_50 -o outputfilename...这样就生成了一个可执行文件，用于调试。...使用gdb调试程序：首先使用file filename来打开刚才编译好的可执行文件 l：输入一个l然后回车可以浏览所有的源代码，看到代码对应的行数 b line_index：给标号为line_index...R2 0x7800 307 ps: 使用下面的命令可以编译出ptx代码： nvcc -g -G --ptx print_test.cu -arch sm_50 -o print_ptx2

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MXNet安装教程：详细步骤与常见问题解析

使用conda安装MXNet安装CPU版MXNet：bashconda install -c conda-forge mxnet安装GPU版MXNet（需已安装CUDA和CuDNN）：bashconda...install -c conda-forge mxnet-cu110 # 根据实际CUDA版本替换cu110为对应版本号1.3 对于R用户1.3.1 安装R接口确保已安装R 3.5.0及以上版本，然后在...依赖冲突：检查现有环境中的依赖版本，可能需要创建新的虚拟环境或调整现有环境的依赖。GPU支持问题CUDA/CuDNN版本不匹配：确保安装的MXNet版本与系统上的CUDA/CuDNN版本兼容。...可通过nvcc --version和cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2查看版本信息。...编译器问题：确保已安装C++编译器（如g++或MSVC）。

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Windows 10 mmcv-full 1.3.6 安装记录

，注意各个环境之间的版本依赖 Python 3.8.5 安装 Anaconda3-2020.11 可以得到配套的 python 3.8.5 其他版本也可以，建议 3.7 以上 python 显卡驱动...>nvcc -V nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation Built on Tue_Sep...C:\Users\Administrator>cl 用于 x64 的 Microsoft (R) C/C++ 优化编译器 19.29.30037 版版权所有(C) Microsoft Corporation...用法: cl [ 选项... ] 文件名... [ /link 链接选项... ] 网上有说仅安装VS C++ build tools 也可以，我尝试的时候没有成功安装 MMCV 1.3.6...，一直提示 error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required 尝试各种办法，装了啥都不行最终重装系统解决的问题最后分享我编译的_ext.cp38-win_amd64

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讲解nvcc fatal : A single input file is required for a non-link phase when an outp

xmake v2.2.7 发布, 改进Cuda项目构建

nvcc简介

英伟达CUDA指令集架构（ISA）介绍

详解PyTorch编译并调用自定义CUDA算子的三种方式

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