我正在尝试通过 CUDA 代码将现有项目的一部分移植到 GPU。我了解 cmake 具有单独处理 .cu 文件的选项（find_cuda ...），但我仍在试图弄清楚如何在现有项目的上下文中使用这个生态系统。
我的问题如下。假设我有一个带有 cmake 配置文件 (CMakeLists) 的现有 C++ 项目。当前优雅地（如果可能）包含 CUDA 内核的做法是什么？能否以某种方式构造 CMakeList，仅在 GPU 存在时编译 .cu 文件？
我目前的想法是创建一个单独的文件夹，其中仅存在 CUDA 相关代码，然后将其编译为静态库。是这样的吗？
【问题讨论】：
将 CUDA 文件放在单独的文件夹中是我推荐的方式，但不是必需的。基本原则是将所有 .cu 文件收集在一个 CMake 变量中（我们称之为 CUDA_SRC），并将所有 .cpp 文件收集在一个不同的变量中（称之为 SRC）。现在您编译这两个文件并将它们放在一起。 find_package(CUDA) 提供的变量CUDA_FOUND 可用于确定您的系统上是否安装了CUDA。不需要为 cuda 文件使用静态库，但我会在这里向您展示两种方式。
在您的顶级 cmake 文件中，您希望有这样的东西来查找 CUDA 并设置一些 nvcc 标志：
find_package(CUDA QUIET)
if(CUDA_FOUND)
include_directories(${CUDA_INCLUDE_DIRS})
SET(ALL_CUDA_LIBS ${CUDA_LIBRARIES} ${CUDA_cusparse_LIBRARY} ${CUDA_cublas_LIBRARY})
SET(LIBS ${LIBS} ${ALL_CUDA_LIBS})
message(STATUS "CUDA_LIBRARIES: ${CUDA_INCLUDE_DIRS} ${ALL_CUDA_LIBS}")
set(CUDA_PROPAGATE_HOST_FLAGS ON)
set(CUDA_SEPARABLE_COMPILATION OFF)
list( APPEND CUDA_NVCC_FLAGS -gencode=arch=compute_30,code=compute_30 )
list( APPEND CUDA_NVCC_FLAGS -gencode=arch=compute_52,code=sm_52 )
endif()
使用静态 CUDA 库
if(CUDA_FOUND)
#collect CUDA files
FILE(GLOB_RECURSE CUDA_SRC *.cu)
#build static library
CUDA_ADD_LIBRARY(my_cuda_lib ${CUDA_SRC} STATIC)
SET(LIBS ${LIBS} ${my_cuda_lib})
endif()
#collect cpp files
FILE(GLOB_RECURSE SRC *.cpp)
#compile .cpp files and link it to all libraries
add_executable(${PROG_NAME} ${SRC})
target_link_libraries(${PROG_NAME} ${LIBS} )
没有静态 CUDA 库
FILE(GLOB_RECURSE SRC *.cpp)
if(CUDA_FOUND)
#compile cuda files and add the compiled object files to your normal source files
FILE(GLOB_RECURSE CUDA_SRC *.cu)
cuda_compile(cuda_objs ${CUDA_SRC})
SET(SRC ${SRC} ${cuda_objs})
endif()
#compile .cpp files and link it to all libraries
add_executable(${PROG_NAME} ${SRC})
target_link_libraries(${PROG_NAME} ${LIBS} )
【讨论】：