如何使用 CMake 分别编译 *.cpp 和 *.cu？

Posted 2023-03-23

【中文标题】如何使用 CMake 分别编译 *.cpp 和 *.cu？

【英文标题】：How to use CMake to compile *.cpp and *.cu seperately?

【发布时间】：2021-12-19 12:30:23

【问题描述】：

我想实现一个 Matrix 类，我想使用 CUDA 来加速矩阵乘法。但是当我尝试编译源文件时。我遇到了一些问题。我知道我需要使用 NVCC 来编译 *.cu。但我不知道如何编写 CMakeLists.txt 来同时编译 *.cu 和 *.cpp。我尝试了很多在 Google 上找到的方法，但它们都不起作用。这是我当前的 CMakeLists.txt

cmake_minimum_required(VERSION 3.16)
project(Project_4 LANGUAGES CXX CUDA)

set(CMAKE_CXX_STANDARD 20)
set(CMAKE_CUDA_STANDARD 14)
set(CMAKE_BUILD_TYPE RELEASE)

set(CMAKE_CXX_FLAGS "$CMAKE_CXX_FLAGS ")
set(EXECUTABLE_OUTPUT_PATH $PROJECT_SOURCE_DIR/build)

find_package(CUDA REQUIRED)
include(FindCUDA)
include_directories($CUDA_INCLUDE_DIRS)
set(CUDA_NVCC_FLAGS $CUDA_NVCC_FLAGS -gencode arch=compute_30,code=sm_30)

include_directories(include)
aux_source_directory(src DIR_SRCS)

file(GLOB cu *.cu)
cuda_add_executable(cuda $DIR_SRCS $cu)

add_executable(Project_4 $DIR_SRCS)

set_target_properties(Project_4 PROPERTIES
        CUDA_SEPARABLE_COMPILATION ON)

那么编译的时候会报CMake Error at cuda_generated_ cuda_helper.cu.o.RELEASE.cmake:282。如果我这样写 CMakeLists.txt：

cmake_minimum_required(VERSION 3.16)
project(Project_4 LANGUAGES CXX CUDA)

set(CMAKE_CXX_STANDARD 20)
set(CMAKE_CUDA_STANDARD 14)
set(CMAKE_BUILD_TYPE RELEASE)

set(CMAKE_CXX_FLAGS "$CMAKE_CXX_FLAGS ")
set(EXECUTABLE_OUTPUT_PATH $PROJECT_SOURCE_DIR/build)

include_directories(include)
aux_source_directory(src DIR_SRCS)

find_package(CUDA REQUIRED)
include_directories($CUDA_INCLUDE_DIRS)
set(CUDA_NVCC_FLAGS $CUDA_NVCC_FLAGS -gencode arch=compute_30,code=sm_30)

add_executable(Project_4 $DIR_SRCS)

set_target_properties(Project_4 PROPERTIES
        CUDA_SEPARABLE_COMPILATION ON)

然后它会在我调用内核函数的地方报错error: expected primary-expression before "<" token。 我在网上找了很久。但是没有用。请帮助或尝试提供一些想法如何实现这一目标。我会很感激。谢谢。

【问题讨论】：

你试过这个链接了吗？ developer.nvidia.com/blog/building-cuda-applications-cmake

【参考方案1】：

我为您创建了一个示例。它不是基于你的 cmake。但它对我有用，也许对你有帮助。

克隆仓库：git clone -b cmake_cuda_example https://github.com/werto87/durak_computer_controlled_opponent.git

安装：conan dependency manager

安装：cuda toolkit

在“durak_computer_controlled_opponent”文件夹中创建一个名为 build 的空文件夹

进入该文件夹并在终端内运行“conan install .. --build missing”

cmake ..

cmake --build .