Как разделить код CUDA на несколько файлов

Question

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

Распределяет память на хосте и устройстве.
Инициализирует массив хостов серией чисел. Копирует массив хостов в массив устройств Находит квадрат всех элементов в массиве, используя ядро ​​устройства Копирует массив устройства обратно в хост-массив Печатает результаты

Это прекрасно работает, если я положу все это в один файл .cu и запусту. Когда я разделяю его на два отдельных файла, у меня появляются ошибки связывания. Как и все мои недавние вопросы, я знаю, что это что-то маленькое, но что это?

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 *)" (?TestDevice__entry@@YAXPEAH@Z) 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 использую Visual Studio 2008 в 64-разрядной версии Windows 7.

---

Edit:

Думаю, мне нужно немного подробнее остановиться на этом. Конечный результат, который я здесь ищу, - это иметь нормальное приложение C ++ с чем-то вроде Main.cpp с событием int main() и запускать его оттуда. В определенный момент в моем коде .cpp я хочу иметь возможность ссылаться на биты CUDA. Поэтому я думаю (и поправьте меня, если здесь есть более стандартное соглашение), что я добавлю код ядра CUDA в их файлы .cu, а затем получу вспомогательный файл .cu, который позаботится о том, чтобы поговорить с устройством и вызвать функции ядра, а что нет.

Answer 1

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

re comment:

Примерно так должно работать

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

, а затем изменить включаемый файлна

//KernelSupport.cu
#ifndef _KERNEL_SUPPORT_
#define _KERNEL_SUPPORT_

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

для редактирования

Пока заголовок, который вы используете в коде c ++, не содержит каких-либо специфических для cuda вещей (__kernel__, __global__ и т. д.), вам следуетбудьте в порядке, связывая c ++ и cuda-код.

Answer 2

Если вы посмотрите на примеры кода CUDA SDK, у них есть extern C, который определяет функции ссылок, скомпилированные из файлов .cu. Таким образом, файлы .cu компилируются nvcc и связываются только с основной программой, тогда как файлы .cpp компилируются нормально.

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 в marchingCubes.cpp (где находится main ()) просто есть 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.

Answer 3

Получить разделение на самом деле довольно просто, пожалуйста, проверьте этот ответ , как его настроить. Затем вы просто помещаете свой хост-код в файлы .cpp, а код устройства в файлы .cu, правила сборки сообщают Visual Studio, как связать их вместе в конечный исполняемый файл.

Непосредственная проблема в вашем коде в том, что вы определяете функцию __global__ TestDevice дважды, один раз, когда вы #include MyKernel.cu, и один раз, когда вы компилируете MyKernel.cu независимо.

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

Если вам нужен пример, образец SobolQRNG в SDK обеспечивает хорошее разделение, хотя он все еще использует cutil, и я всегда рекомендовал бы избегать cutil.

Answer 4

Простое решение - отключить сборку файла MyKernel.cu.

Свойства -> Общее -> Исключено из сборки

Лучшее решение imo - разделить ваше ядро ​​на файл cu и cuh и включить его, 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;
}