Как разделить код CUDA на несколько файлов

Я пытаюсь разделить программу CUDA на два отдельных файла .cu, пытаясь приблизиться к написанию реального приложения на С++. У меня есть простая небольшая программа, которая:

Выделяет память на хосте и устройстве.
Инициализирует массив хоста для серии чисел. Копирует массив хоста в массив устройств Находит квадрат всех элементов массива, используя ядро устройства Копирует массив устройств обратно в массив хоста Распечатывает результаты

Это отлично работает, если я поместил все это в один .cu файл и запустил его. Когда я разбиваю его на два отдельных файла, я начинаю получать ошибки связывания. Как и все мои недавние вопросы, я знаю, что это что-то маленькое, но что это такое?

KernelSupport.cu

#ifndef _KERNEL_SUPPORT_
#define _KERNEL_SUPPORT_

#include <iostream>
#include <MyKernel.cu>

int main( int argc, char** argv) 
{
    int* hostArray;
    int* deviceArray;
    const int arrayLength = 16;
    const unsigned int memSize = sizeof(int) * arrayLength;

    hostArray = (int*)malloc(memSize);
    cudaMalloc((void**) &deviceArray, memSize);

    std::cout << "Before device\n";
    for(int i=0;i<arrayLength;i++)
    {
        hostArray[i] = i+1;
        std::cout << hostArray[i] << "\n";
    }
    std::cout << "\n";

    cudaMemcpy(deviceArray, hostArray, memSize, cudaMemcpyHostToDevice);
    TestDevice <<< 4, 4 >>> (deviceArray);
    cudaMemcpy(hostArray, deviceArray, memSize, cudaMemcpyDeviceToHost);

    std::cout << "After device\n";
    for(int i=0;i<arrayLength;i++)
    {
        std::cout << hostArray[i] << "\n";
    }

    cudaFree(deviceArray);
    free(hostArray);

    std::cout << "Done\n";
}

#endif

MyKernel.cu

#ifndef _MY_KERNEL_
#define _MY_KERNEL_

__global__ void TestDevice(int *deviceArray)
{
    int idx = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;
    deviceArray[idx] = deviceArray[idx]*deviceArray[idx];
}


#endif

Журнал сборки:

1>------ Build started: Project: CUDASandbox, Configuration: Debug x64 ------
1>Compiling with CUDA Build Rule...
1>"C:\CUDA\bin64\nvcc.exe"    -arch sm_10 -ccbin "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 9.0\VC\bin"    -Xcompiler "/EHsc /W3 /nologo /O2 /Zi   /MT  "  -maxrregcount=32  --compile -o "x64\Debug\KernelSupport.cu.obj" "d:\Stuff\Programming\Visual Studio 2008\Projects\CUDASandbox\CUDASandbox\KernelSupport.cu" 
1>KernelSupport.cu
1>tmpxft_000016f4_00000000-3_KernelSupport.cudafe1.gpu
1>tmpxft_000016f4_00000000-8_KernelSupport.cudafe2.gpu
1>tmpxft_000016f4_00000000-3_KernelSupport.cudafe1.cpp
1>tmpxft_000016f4_00000000-12_KernelSupport.ii
1>Linking...
1>KernelSupport.cu.obj : error LNK2005: __device_stub__Z10TestDevicePi already defined in MyKernel.cu.obj
1>KernelSupport.cu.obj : error LNK2005: "void __cdecl TestDevice__entry(int *)" ([email protected]@[email protected]) already defined in MyKernel.cu.obj
1>D:\Stuff\Programming\Visual Studio 2008\Projects\CUDASandbox\x64\Debug\CUDASandbox.exe : fatal error LNK1169: one or more multiply defined symbols found
1>Build log was saved at "file://d:\Stuff\Programming\Visual Studio 2008\Projects\CUDASandbox\CUDASandbox\x64\Debug\BuildLog.htm"
1>CUDASandbox - 3 error(s), 0 warning(s)
========== Build: 0 succeeded, 1 failed, 0 up-to-date, 0 skipped ==========

Я запускаю Visual Studio 2008 на 64-разрядной версии Windows 7.

Edit:

Думаю, мне нужно немного разобраться в этом. Конечный результат, который я ищу здесь, состоит в том, чтобы иметь нормальное приложение на С++ с чем-то вроде Main.cpp с событием int main(), и оттуда все будет работать. В точке certains в моем .cpp-коде я хочу иметь возможность ссылаться на биты CUDA. Итак, мое мышление (и исправьте меня, если есть более стандартное соглашение здесь) заключается в том, что я положу код ядра CUDA в их файлы .cu, а затем поддерживаю файл .cu, который позаботится о разговоре с устройством и вызове функции ядра, а что нет.

Ответ 1

Вы включаете mykernel.cu в kernelsupport.cu, когда пытаетесь связать компилятор, он видит mykernel.cu дважды. Вам нужно будет создать заголовок, определяющий TestDevice, и включить его вместо этого.

re comment:

Что-то вроде этого должно работать

// MyKernel.h
#ifndef mykernel_h
#define mykernel_h
__global__ void TestDevice(int* devicearray);
#endif

а затем измените файл включения на

//KernelSupport.cu
#ifndef _KERNEL_SUPPORT_
#define _KERNEL_SUPPORT_

#include <iostream>
#include <MyKernel.h>
// ...

re your edit

До тех пор, пока заголовок, который вы используете в коде С++, не имеет каких-либо специфических свойств cuda (__kernel__, __global__ и т.д.), вы должны быть хорошо связаны С++ и cuda-кодом.

Ответ 2

Если вы посмотрите примеры кода CUDA SDK, у них extern C определяет эталонные функции, скомпилированные из файлов .cu. Таким образом, файлы .cu скомпилированы nvcc и связаны только с основной программой, в то время как файлы .cpp скомпилированы в обычном режиме.

Например, в marchingCubes_kernel.cu есть тело функции:

extern "C" void
launch_classifyVoxel( dim3 grid, dim3 threads, uint* voxelVerts, uint *voxelOccupied, uchar *volume,
                      uint3 gridSize, uint3 gridSizeShift, uint3 gridSizeMask, uint numVoxels,
                      float3 voxelSize, float isoValue)
{
    // calculate number of vertices need per voxel
    classifyVoxel<<<grid, threads>>>(voxelVerts, voxelOccupied, volume, 
                                     gridSize, gridSizeShift, gridSizeMask, 
                                     numVoxels, voxelSize, isoValue);
    cutilCheckMsg("classifyVoxel failed");
}

В то время как marchingCubes.cpp(где находится main()) имеет только определение:

extern "C" void
launch_classifyVoxel( dim3 grid, dim3 threads, uint* voxelVerts, uint *voxelOccupied, uchar *volume,
                      uint3 gridSize, uint3 gridSizeShift, uint3 gridSizeMask, uint numVoxels,
                      float3 voxelSize, float isoValue);

Вы также можете поместить их в файл .h.

Ответ 3

Получение разделения на самом деле довольно просто, ознакомьтесь с этим ответом о том, как его настроить. Затем вы просто помещаете свой хост-код в файлы .cpp и код вашего устройства в .cu файлы, правила сборки говорят Visual Studio, как связать их вместе с окончательным исполняемым файлом.

Непосредственная проблема в коде, которую вы определяете функцию __global__ TestDevice дважды, один раз, когда вы #include MyKernel.cu и один раз, когда вы самостоятельно компилируете MyKernel.cu.

Вам также нужно поместить оболочку в файл .cu - в тот момент, когда вы вызываете TestDevice<<<>>> из своей основной функции, но когда вы переносите это в .cpp файл, он будет скомпилирован с помощью cl.exe, который не понимает синтаксис <<<>>>. Поэтому вы просто вызываете TestDeviceWrapper(griddim, blockdim, params) в .cpp файл и предоставляете эту функцию в вашем .cu файле.

Если вам нужен пример, образец SobolQRNG в SDK достигает хорошего разделения, хотя он все еще использует cutil, и я всегда рекомендую избегать cutil.

Ответ 4

Простое решение - отключить создание файла MyKernel.cu.

Свойства → Общие → Исключено из сборки

Лучшее решение imo состоит в том, чтобы разделить ваше ядро на cu и cuh файл и включить это, например:

//kernel.cu
#include "kernel.cuh"
#include <cuda_runtime.h>

__global__ void increment_by_one_kernel(int* vals) {
  vals[threadIdx.x] += 1;
}

void increment_by_one(int* a) {
  int* a_d;

  cudaMalloc(&a_d, 1);
  cudaMemcpy(a_d, a, 1, cudaMemcpyHostToDevice);
  increment_by_one_kernel<<<1, 1>>>(a_d);
  cudaMemcpy(a, a_d, 1, cudaMemcpyDeviceToHost);

  cudaFree(a_d);
}

//kernel.cuh
#pragma once

void increment_by_one(int* a);

//main.cpp
#include "kernel.cuh"

int main() {
  int a[] = {1};

  increment_by_one(a);

  return 0;
}