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我目前正在尝试使用 CUDA 例程创建一个库，但我遇到了麻烦。我将使用一个相当简单的示例来解释我的问题，我的实际库会更大。

我已经成功编写test.cu了一个源文件，其中包含一个__global__ CUDA 函数和一个围绕它的包装器（用于分配和复制内存）。我还可以使用以下命令成功将此文件编译到共享库中：

nvcc -c test.cu -o test.o -lpthread -lrt -lcuda -lcudart -Xcompiler -fPIC
gcc -m64 -shared -fPIC -o libtest.so test.o -lpthread -lrt -lcuda -lcudart -L/opt/cuda/lib64

结果libtest.so导出了我需要的所有符号。

我现在编译我的纯 Cmain.c并将其链接到我的库：

gcc -std=c99 main.c -o main -lpthread -ltest -L.

这一步也是成功的，但是在执行./main所有被调用的 CUDA 函数时都会返回错误：

test.cu:17:cError(): cudaGetDeviceCount: [38] no CUDA-capable device is detected
test.cu:17:cError(): cudaMalloc: [38] no CUDA-capable device is detected
test.cu:17:cError(): cudaMemcpy: [38] no CUDA-capable device is detected
test.cu:17:cError(): cudaMemcpy: [38] no CUDA-capable device is detected
test.cu:17:cError(): cudaFree: [38] no CUDA-capable device is detected

（错误消息是通过我自己的调试功能创建的）

在我最初的步骤中，我遇到了完全相同的问题，因为我是直接从 中创建可执行文件test.cu，因为我忘记链接 libpthread ( -lpthread)。但是，正如您在上面看到的，我已经将所有源文件链接到 libpthread。根据ldd，两者都libtest.so依赖main于 libpthread，因为它应该是。

我在 ArchLinux 上使用 CUDA 5（是的，我确实意识到它是一个测试版）和 gcc 4.6.3 和 nvidia 驱动程序版本 302.06.03。

解决这个问题的一些帮助将不胜感激！

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这是一个简单的例子......

// File: test.cu
#include <stdio.h>

__global__ void myk(void)
{
    printf("Hello from thread %d block %d\n", threadIdx.x, blockIdx.x);
}

extern "C"
void entry(void)
{
    myk<<<1,1>>>();
    printf("CUDA status: %d\n", cudaDeviceSynchronize());
}

编译/链接nvcc -m64 -arch=sm_20 -o libtest.so --shared -Xcompiler -fPIC test.cu。

// File: main.c
#include <stdio.h>

void entry(void);

int main(void)
{
    entry();
}

编译/链接gcc -std=c99 -o main -L. -ltest main.c。

于 2012-08-10T19:14:16.950 回答