Question

Я работаю с системой Slam, я установил dso, код которого можно увидеть здесь:

Все отлично работает, мне удается скомпилировать и запустить без ошибок. Но знаете, я хочу распараллелить код, используя CUDA. У меня много проблем с адаптацией его CMakeLists.txt, чтобы иметь возможность использовать CUDA. Оригинальные списки CMakeLists от dso доступны здесь:

dso CMakeLists.txt

Я пытаюсь адаптировать его, основываясь на своих изменениях в этой реализации другого автора в другой системе SLAM:

ORB SLAM 2 CMakeLists.txt с использованием CUDA

Прямо сейчас мои CMakeLists с моими изменениями (не работают) выглядят так:

SET(PROJECT_NAME DSO)

PROJECT(${PROJECT_NAME})
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 2.6)
#set(CMAKE_VERBOSE_MAKEFILE ON)

set(BUILD_TYPE Release)
#set(BUILD_TYPE RelWithDebInfo) 

set(EXECUTABLE_OUTPUT_PATH bin)
set(LIBRARY_OUTPUT_PATH lib)
set(CMAKE_MODULE_PATH ${PROJECT_SOURCE_DIR}/cmake)

# required libraries
#SET(CMAKE_INCLUDE_PATH ${CMAKE_INCLUDE_PATH} "/usr/include")
find_package(SuiteParse REQUIRED)
find_package(Eigen3 REQUIRED)
find_package(Boost)

# optional libraries
find_package(LibZip QUIET)
find_package(Pangolin 0.2 QUIET)
find_package(OpenCV QUIET)
#find_package(OpenACC)

# flags
add_definitions("-DENABLE_SSE")
set(CMAKE_CXX_FLAGS
   "${SSE_FLAGS} -O3 -g -std=c++11"
)

set(CMAKE_C_FLAGS
    "${SSE_FLAGS} -O3 -g -std=c++11"
)

#LIST(APPEND CMAKE_C_FLAGS "-Wall -Wextra -DUSE_NVTX") <<<< Error: doesn't recognize -Wall -Wextra
#LIST(APPEND CMAKE_CXX_FLAGS "-Wall -Wextra -DUSE_NVTX") << Error: doesn't recognize -Wall -Wextra

find_package(CUDA REQUIRED)
set(CUDA_PROPAGATE_HOST_FLAGS OFF)
SET(CUDA_HOST_COMPILER /usr/bin/g++)
LIST(APPEND CUDA_NVCC_FLAGS "--compiler-options -fno-strict-aliasing -use_fast_math -ccbin gcc-5")

set(CUDA_NVCC_FLAGS "${CUDA_NVCC_FLAGS} -std=c++11")

if (MSVC)
     set (CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} /EHsc")
endif (MSVC)

set(CMAKE_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY lib)

cuda_include_directories(
  ${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR}/samples/common/inc
)



# Sources files
set(dso_SOURCE_FILES
  ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/FullSystem/FullSystem.cpp
  ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/FullSystem/FullSystemOptimize.cpp
  ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/FullSystem/FullSystemOptPoint.cpp
  ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/FullSystem/FullSystemDebugStuff.cpp
  ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/FullSystem/FullSystemMarginalize.cpp
  ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/FullSystem/Residuals.cpp
  ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/FullSystem/CoarseTracker.cpp
  ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/FullSystem/CoarseInitializer.cpp
  ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/FullSystem/ImmaturePoint.cpp
  ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/FullSystem/HessianBlocks.cpp
  ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/FullSystem/PixelSelector2.cpp
  ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/OptimizationBackend/EnergyFunctional.cpp
  ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/OptimizationBackend/AccumulatedTopHessian.cpp
  ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/OptimizationBackend/AccumulatedSCHessian.cpp
  ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/OptimizationBackend/EnergyFunctionalStructs.cpp
  ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/util/settings.cpp
  ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/util/Undistort.cpp
  ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/util/globalCalib.cpp
)


include_directories(
  ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src
  ${PROJECT_SOURCE_DIR}/thirdparty/Sophus
  ${PROJECT_SOURCE_DIR}/thirdparty/sse2neon
  ${EIGEN3_INCLUDE_DIR}
) 


# decide if we have pangolin
if (Pangolin_FOUND)
    message("--- found PANGOLIN, compiling dso_pangolin library.")
    include_directories( ${Pangolin_INCLUDE_DIRS} ) 
    set(dso_pangolin_SOURCE_FILES 
      ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/IOWrapper/Pangolin/KeyFrameDisplay.cpp
      ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/IOWrapper/Pangolin/PangolinDSOViewer.cpp)
    set(HAS_PANGOLIN 1)
else ()
    message("--- could not find PANGOLIN, not compiling dso_pangolin library.")
    message("    this means there will be no 3D display / GUI available for dso_dataset.")
    set(dso_pangolin_SOURCE_FILES )
    set(HAS_PANGOLIN 0)
endif ()

# decide if we have openCV
if (OpenCV_FOUND)
    message("--- found OpenCV, compiling dso_opencv library.")
    include_directories( ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} )
    set(dso_opencv_SOURCE_FILES 
      ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/IOWrapper/OpenCV/ImageDisplay_OpenCV.cpp
      ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/IOWrapper/OpenCV/ImageRW_OpenCV.cpp)
    set(HAS_OPENCV 1)
else ()
    message("--- could not find OpenCV, not compiling dso_opencv library.")
    message("    this means there will be no image display, and image read / load functionality.")
    set(dso_opencv_SOURCE_FILES 
      ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/IOWrapper/ImageDisplay_dummy.cpp
      ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/IOWrapper/ImageRW_dummy.cpp)
    set(HAS_OPENCV 0)
endif ()

# decide if we have ziplib.
if (LIBZIP_LIBRARY)
    message("--- found ziplib (${LIBZIP_VERSION}), compiling with zip capability.")
    add_definitions(-DHAS_ZIPLIB=1)
    include_directories( ${LIBZIP_INCLUDE_DIR_ZIP} ${LIBZIP_INCLUDE_DIR_ZIPCONF} ) 
else()
    message("--- not found ziplib (${LIBZIP_LIBRARY}), compiling without zip capability.")
    set(LIBZIP_LIBRARY "")
endif()


# compile main library.
include_directories( ${CSPARSE_INCLUDE_DIR} ${CHOLMOD_INCLUDE_DIR}) 
cuda_add_library(dso SHARED ${dso_SOURCE_FILES} ${dso_opencv_SOURCE_FILES} ${dso_pangolin_SOURCE_FILES} 
${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/teste.cu
)

#set_property( TARGET dso APPEND_STRING PROPERTY COMPILE_FLAGS -Wall )


if (${CMAKE_SYSTEM_NAME} MATCHES "Darwin") # OSX
    set(BOOST_THREAD_LIBRARY boost_thread-mt)
else()
    set(BOOST_THREAD_LIBRARY boost_thread)
endif()

# build main executable (only if we have both OpenCV and Pangolin)
if (OpenCV_FOUND AND Pangolin_FOUND)
    message("--- compiling dso_dataset.")
    add_executable(dso_dataset ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/main_dso_pangolin.cpp)
    target_link_libraries(dso_dataset dso boost_system cxsparse ${BOOST_THREAD_LIBRARY} ${LIBZIP_LIBRARY} ${Pangolin_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBS})
else()
    message("--- not building dso_dataset, since either don't have openCV or Pangolin.")
endif()

unset(CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY)

Итак, main_dso_pangolin.cpp - это мой основной файл. На данный момент, только с этим изменением код компилируется. Но я хотел попробовать, смогу ли я написать код CUDA. Для этого я создал файл 'teste.cu', который имеет тот же код, что и один из примеров cuda, например:

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

// CUDA runtime
#include </usr/local/cuda-9.0/include/cuda_runtime.h>
#include <cuda.h>

// helper functions and utilities to work with CUDA
#include </usr/local/cuda-9.0/samples/common/inc/helper_functions.h>
#include </usr/local/cuda-9.0/samples/common/inc/helper_cuda.h>

__global__ static void timedReduction(const float *input, float *output, clock_t *timer)
{
    // __shared__ float shared[2 * blockDim.x];
    extern __shared__ float shared[];

    const int tid = threadIdx.x;
    const int bid = blockIdx.x;

    if (tid == 0) timer[bid] = clock();

    // Copy input.
    shared[tid] = input[tid];
    shared[tid + blockDim.x] = input[tid + blockDim.x];

    // Perform reduction to find minimum.
    for (int d = blockDim.x; d > 0; d /= 2)
    {
        __syncthreads();

        if (tid < d)
        {
            float f0 = shared[tid];
            float f1 = shared[tid + d];

            if (f1 < f0)
            {
                shared[tid] = f1;
            }
        }
    }

    // Write result.
    if (tid == 0) output[bid] = shared[0];

    __syncthreads();

    if (tid == 0) timer[bid+gridDim.x] = clock();
}

#define NUM_BLOCKS    64
#define NUM_THREADS   256

void xx(int argc, char** argv){

    printf("CUDA Clock sample\n");

    // This will pick the best possible CUDA capable device
    int dev = findCudaDevice(argc, (const char **)argv);

    float *dinput = NULL;
    float *doutput = NULL;
    clock_t *dtimer = NULL;

    clock_t timer[NUM_BLOCKS * 2];
    float input[NUM_THREADS * 2];

    for (int i = 0; i < NUM_THREADS * 2; i++)
    {
        input[i] = (float)i;
    }

    checkCudaErrors(cudaMalloc((void **)&dinput, sizeof(float) * NUM_THREADS * 2));
    checkCudaErrors(cudaMalloc((void **)&doutput, sizeof(float) * NUM_BLOCKS));
    checkCudaErrors(cudaMalloc((void **)&dtimer, sizeof(clock_t) * NUM_BLOCKS * 2));

    checkCudaErrors(cudaMemcpy(dinput, input, sizeof(float) * NUM_THREADS * 2, cudaMemcpyHostToDevice));

    timedReduction<<<NUM_BLOCKS, NUM_THREADS, sizeof(float) * 2 *NUM_THREADS>>>(dinput, doutput, dtimer);

    checkCudaErrors(cudaMemcpy(timer, dtimer, sizeof(clock_t) * NUM_BLOCKS * 2, cudaMemcpyDeviceToHost));

    checkCudaErrors(cudaFree(dinput));
    checkCudaErrors(cudaFree(doutput));
    checkCudaErrors(cudaFree(dtimer));

    long double avgElapsedClocks = 0;

    for (int i = 0; i < NUM_BLOCKS; i++)
    {
        avgElapsedClocks += (long double) (timer[i + NUM_BLOCKS] - timer[i]);
    }

    avgElapsedClocks = avgElapsedClocks/NUM_BLOCKS;
    printf("Average clocks/block = %Lf\n", avgElapsedClocks);

}

И в основном я в первую очередь вызываю эту функцию. На этот раз, когда я делаю 'cmake' и 'make, я получаю ошибки вроде:

/home/cesar/Documents/dso/src/teste.cu:18:21: error: ‘threadIdx’ was not declared in this scope
     const int tid = threadIdx.x;

/home/cesar/Documents/dso/src/teste.cu:19:21: error: ‘blockIdx’ was not declared in this scope
     const int bid = blockIdx.x;

Я правильно установил CUDA Toolkit, но вот версия:

cesar@cesar-X550JX:/usr/local/cuda/bin$ /usr/local/cuda/bin/nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176

Что вы думаете, я делаю неправильно или я скучаю? У меня много трудностей с адаптацией CMakeLists.txt из-за его сложности и четко определенной структуры.

--- РЕДАКТИРОВАТЬ ---

Запуск с make -j VERBOSE = 1, я получаю это сообщение, которое говорит мне, что используется обычный компилятор c ++:

/usr/bin/c++  -fPIC  -O3 -g -std=c++11 -D_FORCE_INLINES  -shared -Wl,-soname,libdso.so -o lib/libdso.so CMakeFiles/dso.dir/src/FullSystem/FullSystem.cpp.o CMakeFiles/dso.dir/src/FullSystem/FullSystemOptimize.cpp.o CMakeFiles/dso.dir/src/FullSystem/FullSystemOptPoint.cpp.o CMakeFiles/dso.dir/src/FullSystem/FullSystemDebugStuff.cpp.o CMakeFiles/dso.dir/src/FullSystem/FullSystemMarginalize.cpp.o CMakeFiles/dso.dir/src/FullSystem/Residuals.cpp.o CMakeFiles/dso.dir/src/FullSystem/CoarseTracker.cpp.o CMakeFiles/dso.dir/src/FullSystem/CoarseInitializer.cpp.o CMakeFiles/dso.dir/src/FullSystem/ImmaturePoint.cpp.o CMakeFiles/dso.dir/src/FullSystem/HessianBlocks.cpp.o CMakeFiles/dso.dir/src/FullSystem/PixelSelector2.cpp.o CMakeFiles/dso.dir/src/OptimizationBackend/EnergyFunctional.cpp.o CMakeFiles/dso.dir/src/OptimizationBackend/AccumulatedTopHessian.cpp.o CMakeFiles/dso.dir/src/OptimizationBackend/AccumulatedSCHessian.cpp.o CMakeFiles/dso.dir/src/OptimizationBackend/EnergyFunctionalStructs.cpp.o CMakeFiles/dso.dir/src/util/settings.cpp.o CMakeFiles/dso.dir/src/util/Undistort.cpp.o CMakeFiles/dso.dir/src/util/globalCalib.cpp.o CMakeFiles/dso.dir/src/IOWrapper/OpenCV/ImageDisplay_OpenCV.cpp.o CMakeFiles/dso.dir/src/IOWrapper/OpenCV/ImageRW_OpenCV.cpp.o CMakeFiles/dso.dir/src/IOWrapper/Pangolin/KeyFrameDisplay.cpp.o CMakeFiles/dso.dir/src/IOWrapper/Pangolin/PangolinDSOViewer.cpp.o CMakeFiles/dso.dir/src/dso_generated_teste.cu.o /usr/local/cuda/lib64/libcudart_static.a -lpthread -ldl -lrt

[ 96%] Building CXX object CMakeFiles/dso_dataset.dir/src/main_dso_pangolin.cpp.o
/usr/bin/c++   -DENABLE_SSE -DHAS_ZIPLIB=1 -I/usr/include/opencv -I/home/cesar/Documents/dso/src -I/home/cesar/Documents/dso/thirdparty/Sophus -I/home/cesar/Documents/dso/thirdparty/sse2neon -I/usr/include/eigen3 -I/home/cesar/Documents/Pangolin/include -I/home/cesar/Documents/Pangolin/build/src/include -I/usr/local/include -I/usr/include/suitesparse -I/usr/local/cuda/include  -O3 -g -std=c++11 -D_FORCE_INLINES   -o CMakeFiles/dso_dataset.dir/src/main_dso_pangolin.cpp.o -c /home/cesar/Documents/dso/src/main_dso_pangolin.cpp

Я также пытался отделить файлы .cpp от файлов .cu, использовал add_library для .cpp и cuda_add_library для файлов .cu, например:

add_library(dso ${dso_SOURCE_FILES} ${dso_opencv_SOURCE_FILES} ${dso_pangolin_SOURCE_FILES})
cuda_add_library(my_cuda_lib ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src/teste.cu)

А затем используйте my_cuda_lib в target_link_libraries, например так:

target_link_libraries(dso_dataset dso boost_system cxsparse ${BOOST_THREAD_LIBRARY} ${LIBZIP_LIBRARY} ${Pangolin_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBS} ${CUDA_LIBRARIES} my_cuda_lib)

Но все равно получили те же ошибки.

- РЕДАКТИРОВАТЬ: MCVE ---

Чтобы продемонстрировать свою ошибку, я создал простой пример. У меня есть 2 простых файла, мой главный файл .cpp и мой файл cud .cu. Мой основной просто вызывает функцию в другом файле, выглядит так:

#include <iostream>
#include "hello_world.cu"

using namespace std;

int main()
{

    teste();

    return 0;

}

И мой файл .cu выглядит так:

#include <stdio.h>
#include <iostream>
// CUDA runtime
#include </usr/local/cuda-9.0/include/cuda_runtime.h>

// helper functions and utilities to work with CUDA
#include </usr/local/cuda-9.0/samples/common/inc/helper_functions.h>
#include </usr/local/cuda-9.0/samples/common/inc/helper_cuda.h>

__global__ void kernel (void){
  extern __shared__ float shared[];

  const int tid = threadIdx.x;
  const int bid = blockIdx.x;
}

int teste( void ) {
  kernel<<<1,1>>>();
  printf( "Hello, World!\n" ); 
  return 0;
}

Мой CMakeLists.txt, который я сделал для компиляции, выглядит так:

cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
set(CUDA_HOST_COMPILER /usr/bin/g++-5)
find_package(CUDA QUIET REQUIRED)

# Pass options to NVCC
set(
    CUDA_NVCC_FLAGS
    ${CUDA_NVCC_FLAGS};
    -O3
    )

# For compilation ...
# Specify target & source files to compile it from
cuda_add_executable(
    helloworld
    hello_world.cu
    teste.cpp
)

После создания cmake и запуска с помощью "cmake --build". (я не знаю, почему это должна быть эта команда, обычно я просто делаю make -j, но в этом примере только это работает) я получаю те же ошибки, что и в моем проекте, 'threadIdx' не был объявлен в этой области, то же самое для 'blockIdx' и т. д.

Krzysztof · Answer 1 · 27 апреля 2018

Поскольку вы включаете файл hello_world.cu в основной код, вы хотите, чтобы он был скомпилирован с помощью компилятора nvcc. Для этого измените имя файла teste.cpp на teste.cu (в противном случае будет использоваться g ++).

Также удалите «hello_world.cu» из CMakeLists.txt (он уже включен в файл teste), чтобы получить что-то вроде этого:

cuda_add_executable(
    helloworld
    teste.cu
)

Тогда это должно работать.

- РЕДАКТИРОВАТЬ: Дополнительный вопрос -

Если вы хотите сохранить свой файл .cpp, вам нужно разделить то, что g ++ может сделать для вас, и то, что должен сделать nvcc. Таким образом, вы можете добавить в свой проект дополнительный файл hello_world.h:

#ifndef HELLO_WORLD_H
#define HELLO_WORLD_H

int teste();

#endif

включите его в свой teste.cpp:

#include <iostream>
#include "hello_world.h"

using namespace std;

int main()
{

    teste();

    return 0;

}

и тогда ваш CMakeLists.txt будет выглядеть в вашем исходном примере:

...
cuda_add_executable(
    helloworld
    teste.cpp
    hello_world.cu
)

В таком случае hello_world.cu будет скомпилирован с помощью nvcc, а затем компиляция и компоновка teste.cpp будет выполняться с помощью g ++ (что будет возможно в этом случае, поскольку в teste.cpp нет кода CUDA).

Адаптация CMakeList.txt для работы с CUDA

Пожалуйста, войдите или зарегистрируйтесь чтобы ответить на этот вопрос.

1 Ответ

Пожалуйста, войдите или зарегистрируйтесь что бы добавить комментарий.

Адаптация CMakeList.txt для работы с CUDA

Пожалуйста, войдите или зарегистрируйтесь чтобы ответить на этот вопрос.

1 Ответ

Пожалуйста, войдите или зарегистрируйтесь что бы добавить комментарий.

Похожие темы