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我有一个现有的应用程序，它使用 C++ 类、C++ 包装器和 FORTRAN 代码来处理应用程序的计算密集部分。我想在 CUDA 中实现部分 FORTRAN 以利用并行化，但我仍然想访问一些子例程，所以我需要链接 CUDA、C++ 和 FORTRAN 代码。

我有三个问题： 1. 如何正确地将所有目标文件与 Linux 终端和 Makefile（包括在下面）链接？2. 在不混淆编译器对设备和主机代码的识别的情况下，在类头中引用 CUDA 函数的正确方法是什么？3. 将一个类传递给 CUDA 就像将一个类传递给任何其他外部 C 代码一样吗？

注意：我没有包含完整的代码（其中一些很长），除了 Makefile。如果我需要包含更多内容，请告诉我。

.h 文件

#ifndef _DGCPM_H_
#define _DGCPM_H_

extern "C"{

#include <string.h>
#include <zlib.h>
#include <math.h>

}

/* Prototypes of Fortran subroutines */
 extern "C" {
  void initialize_(float *2Darray);
  void advance_(float *2Darray);
  //Want "advance" to be implemented in CUDA
}

/* Proper prototype of CUDA call? */
//extern "C" void cudaadvance(float *2Darray);

class DGCPM{

public:
  DGCPM(); /* Initialized with defaults setup */
  ~DGCPM(); /* Free memory */

  void advance(float dT); /* Advance model dT seconds */

private:

  float **2Darray;
  void initialize(float **2Darray);

};

#endif

.C 包装器

#include "../include/DGCPM.h"

DGCPM::DGCPM(){

  initialize();
}


void DGCPM::advance(float dT){

  advance_(2Darray[0]);
}

main.C 文件

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <zlib.h>

#include "../include/DGCPM.h"

int main(){

  class DGCPM *model;
  model=new class DGCPM();

//Write data to class from a file, then

  for(int i=0;i<200;i++){
    printf("%d\n",i);
    model->advance(3600);
    //write model state to file;
  }

 //Close file

  return 0;
}

Makefile（注：“pbo”是 FORTRAN 代码）

INSTALLDIR=../../lib/

FLAGS=-Wall -g -I ../../amj/include
CFLAGS=$(FLAGS)
CPPFLAGS=$(FLAGS)
FFLAGS=$(FLAGS)

CPP=g++
CC=gcc
FC=g77

PBO_PATH=../ober/for/
VPATH=$(PBO_PATH)

DGCPM_OBJ=DGCPM.o pbo.o
TESTDGCPM_OBJ=testDGCPM.o DGCPM.o pbo.o

ALL_OBJ=$(TESTDGCPM_OBJ)

install: all
    mkdir -p $(INSTALLDIR)
    cp libDGCPM.a $(INSTALLDIR)

all: libDGCPM.a testDGCPM

libDGCPM.a: $(DGCPM_OBJ)
    ar rc $@ $^

testDGCPM: $(TESTDGCPM_OBJ)
    $(CPP) -o $@ $^ -L ../../amj/lib -lamjMemory -lg2c -lz

clean: 
    - rm $(ALL_OBJ)
    - rm $(INSTALLDIR)/libDGCPM.a
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2 回答 2

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您目前没有任何 CUDA 代码，所以我可能无法提供足够的详细信息。

对于您的问题：

  1. 链接包括 CUDA 代码的目标文件需要nvcc 编译器驱动程序。您可以首先使用单独的编译器编译您的代码文件，即gccfor .c、g++for .cpp、g77for.f和nvccfor .cu。然后你可以使用nvcc链接所有的目标文件.o；
  2. 主机和设备代码在 .cu 文件中用__host__和显式声明__device__。您有责任不从其他主机代码调用设备代码；
  3. 你为什么要向 CUDA 传课？如果你想用 CUDA 替换你的 fortran 代码，你只需要在你的 C++ 包装类中调用 CUDA 函数，调用 CUDA API 函数使用与调用 c++ 函数相同的语法。

这是我项目中的一个示例。可执行文件是用 1 .cu、 1 .cpp、一些 extern.a和 some构建的.so。因为.cpp我使用 Intel 的编译器icpc而不是默认的g++. 请注意我main()在.cu文件中。

# Compile   : bin.cu/b-rbm-gpu.cu
nvcc -ftz true -ccbin icpc -Xcompiler "-Wall -Wno-long-long -ansi -pedantic -ansi-alias -parallel -fopenmp -openmp-link=static -static-intel -wd10237" -O3 -Xcompiler "-O3"   -gencode arch=compute_20,code=sm_20  -Ilib -c -o bin.cu/b-rbm-gpu.o bin.cu/b-rbm-gpu.cu
# Compile   : lib/KTiming.cpp
icpc -Wall -Wno-long-long -ansi -pedantic -ansi-alias -parallel -fopenmp -openmp-link=static -static-intel -wd10237 -O3  -MMD -Ilib -c -o lib/KTiming.o lib/KTiming.cpp
# Link  : bin.cu/b-rbm-gpu
nvcc -ftz true -ccbin icpc -Xcompiler "-Wall -Wno-long-long -ansi -pedantic -ansi-alias -parallel -fopenmp -openmp-link=static -static-intel -wd10237" -O3 -Xcompiler "-O3"  -Ilib -Llib bin.cu/b-rbm-gpu.o lib/KTiming.o -lpthread -lm /opt/intel/composer_xe_2013.1.117/mkl/lib/intel64/libmkl_intel_lp64.a /opt/intel/composer_xe_2013.1.117/mkl/lib/intel64/libmkl_intel_thread.a /opt/intel/composer_xe_2013.1.117/mkl/lib/intel64/libmkl_core.a /opt/intel/composer_xe_2013.1.117/mkl/lib/intel64/libmkl_core.a -lcublas -lcurand -lcusparse -o bin.cu/b-rbm-gpu
于 2013-07-20T04:17:55.477 回答
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这是解决方案。为了使用 CUDA 代码，我引用它，例如，

extern "C" void myfunction_(void)

在头文件中，我添加

void myfunction_(void);

在外部“C”原型中。在我添加的类的公共功能中

void mycudafunction(void);

在 C++ 包装器中，我添加

void DGCPM::mycudafunction(){
 myfunction_();
}

我现在可以使用这种语法从主程序中调用“myfunction”

model = new class DGCPM();
model->mycudafunction();

我通过将 myfunction.o 添加到我的所有对象并添加

-L /usr/local/cuda/lib -lcuda -lcudart

我所有的链接说明。

要编译、创建 CUDA 目标文件 (myfunction.o) 和链接，我在终端中键入：

nvcc -c myfunction.cu
make

这是修改后的代码：

.h 文件

#ifndef _DGCPM_H_
#define _DGCPM_H_

extern "C"{

#include <string.h>
#include <zlib.h>
#include <math.h>

}

/* Prototypes of Fortran subroutines */
 extern "C" {
  void initialize_(float *2Darray);
  void advance_(float *2Darray);
  /*CUDA prototype, can be changed to "cudaadvance" or the like*/
  void myfunction_(void);

}

class DGCPM{

public:
  DGCPM(); /* Initialized with defaults setup */
  ~DGCPM(); /* Free memory */

  void advance(float dT); /* Advance model dT seconds */
  void mycudafunction(void); 
private:

  float **2Darray;
  void initialize(float **2Darray);

};

#endif

.C 包装器

#include "../include/DGCPM.h"

DGCPM::DGCPM(){

  initialize();
}


void DGCPM::advance(float dT){

  advance_(2Darray[0]);
}

void DGCPM::mycudafunction(){
  myfunction_();
}

main.C 文件

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <zlib.h>

#include "../include/DGCPM.h"

int main(){

  class DGCPM *model;
  model=new class DGCPM();

//Write data to class from a file, then

  for(int i=0;i<200;i++){
    printf("%d\n",i);
    model->mycudafunction();
    model->advance(3600);
    //write model state to file;
  }

 //Close file

  return 0;
}

生成文件

INSTALLDIR=../../lib/

FLAGS=-Wall -g -I ../../amj/include
CFLAGS=$(FLAGS)
CPPFLAGS=$(FLAGS)
FFLAGS=$(FLAGS)

CPP=g++
CC=gcc
FC=g77

PBO_PATH=../ober/for/
VPATH=$(PBO_PATH)

DGCPM_OBJ=DGCPM.o pbo.o myfunction.o
TESTDGCPM_OBJ=testDGCPM.o DGCPM.o pbo.o myfunction.o

ALL_OBJ=$(TESTDGCPM_OBJ)

install: all
    mkdir -p $(INSTALLDIR)
    cp libDGCPM.a $(INSTALLDIR)

all: libDGCPM.a testDGCPM

libDGCPM.a: $(DGCPM_OBJ)
    ar rc $@ $^

testDGCPM: $(TESTDGCPM_OBJ)
    $(CPP) -o $@ $^ -L ../../amj/lib -lamjMemory -lg2c -lz -L /usr/local/cuda/lib -lcuda -lcudart

clean: 
    - rm $(ALL_OBJ)
    - rm $(INSTALLDIR)/libDGCPM.a

这是我用来测试的简单 CUDA 程序。

#include <stdio.h>

__global__ void kernel( void ) {

}

extern "C" void myfunction_(void) {

    kernel<<<1,1>>>();
    printf( "Hello, World!\n" );
    return;


}
于 2013-07-22T21:16:06.857 回答