CUDA编程二、C++和cuda混合编程的一些基础知识点

colourmind2023-11-25 18:35

目录

一、C++运行过程

1、C++编译过程

2、代码运行示例

单文件

多文件

a、编译所有cpp文件，但是不链接

b、链接所有的.o文件

c、运行程序

CMake编译

代码

使用方法

编译过程

代码运行

二、C++和cuda混合编程

[cuda 单文件](#cuda 单文件)

cuda和C++多文件

手动分步编译

CMake编译

上一篇博客CUDA编程一、基本概念和cuda向量加法，介绍了GPU结构和cuda编程的一些基础知识，最后用cuda实现了向量加法。这一篇博客中主要是学习C++和cuda混合编程的一些知识点，一是C++代码执行的过程，二是C++和cuda混合编程的实现。​​​​​​​

一、C++运行过程

一直以来都是写python这种解释性语言，中间偶尔写过go语言，并没有对代码运行过程进行深入的研究，主要原因是python解释器会自动的编译代码；go语言在Goland这个IDE上也有可视化的按钮直接编译，就忽视了其中的一些细节。在学习C++编程的过程中，对于多文件怎么运行起来很不顺手。因此很有必要对C++代码运行过程进行一个比较详细的梳理。

1、C++编译过程

和python解释性语言(运行过程中解释器逐行的把代码翻译为机器码)不同，C++语言代码需要在运行之前，自己手动的进行编译，完成代码到机器码转换的过程，得到最终可执行文件后，再执行代码实现逻辑。手动编译的过程中，主要是如下流程GCC Compilation Process：

如上图所示，整个流程分为4个步骤，针对一个cpp文件进行如下示意图过程：

预处理

对.cpp文件中的头文件、宏定义等做处理，展开这部分代码；清理注释；对条件编译做判定等。生成以.i文件

编译

把预处理的结果作为输入，生成和平台相关的汇编代码，输出.s文件，这是文本格式的。

汇编

就是汇编代码到机器码的过程，生成.o文件，这是一个二进制文件。

链接

将多个.o文件以及所需要的库文件还有.h文件链接到一起，形成最终的可执行文件。

2、代码运行示例

单文件

当一个C++程序比较简单，只有一个CPP文件的时候，直接使用g++ 对单个文件进行编译即可，具体代码，简单的hello world，single_main.cpp。

cpp 复制代码 
#include<iostream>
int main(){
    std::cout<<"single_main hello world!"<<std::endl;
    return 0;
}

直接使用g++进行编译 一步到位

g++ single_main.cpp -o single_main -o 指定编译后的文件名

运行结果如下：

多文件

这个才是常见的场景，就拿我学习C++的class示例来说，项目结果如下：

具体代码，

person.h

cpp 复制代码 
#ifndef PERSON_H
#define PERSON_H
#include<iostream>
using namespace std;

class Person
{
private:
    /* data */
public:
    string name;
    string ID;
    int age;
    string sex;
    float height;
    Person();
    Person(string name, string ID, int age,  string sex, float height);
    ~Person();
    void showInfo();
    void updateInfo(string name, string ID, int age,  string sex, float height);
    void speak(string sentence);
};

#endif

定义了一个person类，类里定义了公有变量和构造函数、析构函数、成员函数。

person.cpp

cpp 复制代码 
#include"person.h"

Person::Person(){
    std::cout<<"Person class object is being created by original class constructor without any paramters!"<<std::endl;
}

Person::Person(string name, string ID, int age,  string sex, float height){
    cout<<"Person class object is being created by original class constructor with paramters!"<<endl;
    this->age = age;
    this->height = height;
    this->ID = ID;
    this->name = name;
    this->sex = sex;
}

Person::~Person(){
    cout<<"Person 析构函数"<<endl;
}

void Person::showInfo(){
    cout<<"I am a person!" <<endl;
    cout<<"name:"<< this->name <<endl;
    cout<<"ID:"<< this->ID <<endl;
    cout<<"age:"<< this->age <<endl;
    cout<<"sex:"<< this->sex <<endl;
    cout<<"height:"<< this->height <<endl;
}

void Person::updateInfo(string name, string ID, int age,  string sex, float height){
    this->age = age;
    this->height = height;
    this->ID = ID;
    this->name = name;
    this->sex = sex;
}
void Person::speak(string sentence){
    cout<<sentence<<endl;
}

实现具体的函数逻辑

student.h

cpp 复制代码 
#ifndef STUDENT_H
#define STUDENT_H
#include<iostream>
# include"person.h"
using namespace std;

class Student:public Person
{
private:
    /* data */
    string address;
    string levlel;
public:
    Student();
    Student(string name, string ID, int age,  string sex, float height, string address, string levlel);
    ~Student();
    void showInfo();
    void updateInfo(string name, string ID, int age,  string sex, float height, string address, string levlel);
};
#endif

Student类继承Person类

student.cpp

cpp 复制代码 
#include <iostream>
#include"student.h"

Student::Student(){
    std::cout<<"class object is being created by original class constructor without any paramters!"<<std::endl;
}
Student::Student(string name, string ID, int age,  string sex, float height, string address, string levlel){
    cout<<"class object is being created by original class constructor with paramters!"<<endl;
    this->address = address;
    this->age = age;
    this->height = height;
    this->ID = ID;
    this->name = name;
    this->sex = sex;
    this->levlel = levlel;
}
Student::~Student(){
    cout<<"student 析构函数"<<endl;
}


void Student::updateInfo(string name, string ID, int age,  string sex, float height, string address, string levlel){
    this->address = address;
    this->age = age;
    this->height = height;
    this->ID = ID;
    this->name = name;
    this->sex = sex;
    this->levlel = levlel;
}
void Student::showInfo(){
    cout<<"I am a student and also a student!" <<endl;
    cout<<"name:"<< this->name <<endl;
    cout<<"ID:"<< this->ID <<endl;
    cout<<"age:"<< this->age <<endl;
    cout<<"sex:"<< this->sex <<endl;
    cout<<"height:"<< this->height <<endl;
    cout<<"address:"<< this->address <<endl;
    cout<<"levlel:"<< this->levlel <<endl;
    
}

成员函数进行重写

main.cpp

cpp 复制代码 
#include "person.h"
#include "student.h"

int main(void){
    string name = "黄洋";
    string ID = "0001";
    int age = 1;
    string sex = "男";
    float height = 172.5;
    Person *person = new Person(name, ID, age, sex, height);
    person->showInfo();
    person->speak("哈哈哈我会说话，我是黄洋！");

    string address = "湖北省武汉市洪山区";
    string level = "Level_0";
    cout<<address<<endl;
    Student * stu = new Student(name, ID, age, sex, height, address, level);
    stu->showInfo();
    height = 188.6;
    level = "Level_1";
    stu->updateInfo(name, ID, age, sex, height, address, level);
    stu->showInfo();
    stu->speak("我是学生，我也会说话！");
    delete person;
    delete stu;
    return 0;
}

调用这两个类完成任务。

编译的时候，就需要把所有的cpp都编译好，然后再链接在一起。

a、编译所有cpp文件，但是不链接

g++ main.cpp -c main.o 使用-c参数来进行编译

编译后得到3个.o文件，如下图

b、链接所有的.o文件

g++ main.o person.o student.o -o main

结果如下：

c、运行程序

./main

结果如下：

CMake编译

当然在开发C++项目的时候，不可避免有很多CPP文件，我们不可能一个一个的手动编译，可以使用cmake来生成makefile，然后使用make自动编译，这里就不做更多的说明了，给个示例

代码
cpp 复制代码 
cmake_minimum_required(VERSION 3.9)
project(class_study VERSION 1.0)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED True)
set(EXECUTABLE_OUTPUT_PATH ${PROJECT_SOURCE_DIR}/bin)
aux_source_directory(. src_list)
add_executable(${PROJECT_NAME} ${src_list})
使用方法
cpp 复制代码 
1、mkdir build 
2、cd ./build
3、 cmake .. 得到makefile makefile在build目录中
4、make  编译得到最终可执行文件在./bin目录下
编译过程
代码运行

和上述结果一模一样！

二、C++和cuda混合编程

C++和cuda一般都是混合在一起的，cuda代码.cu文件必须使用nvcc编译器来编译，C++的.cpp则必须使用g++等编译器来编译，混合的时候就需要手动的进行混合编译。

cuda 单文件

这个比较简单，C++代码和cuda代码全部写在一个.cu文件直接使用nvcc来编译就好了。引用CUDA编程一、基本概念和cuda向量加法中的向量加法示例来说明nvcc_vector_add.cu：​​​​​​​

cpp 复制代码 
#include<stdio.h>
#include<assert.h>
#include<cstdio>
#include<sys/time.h>
#include<iostream>
// 编译加链接
// nvcc -o nvcc_vector_add.cu  nvcc_vector_add.o
// 直接运行即可
// 向量加法核函数
__global__ void addVectorskernel(float *result, float *a, float *b, int N){
    int index = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    int stride = blockDim.x * gridDim.x;
    for (int i=index; i<N; i+=stride){
        result[i] = a[i] + b[i]; // 元素a[i] + 元素 b[i]
    }
}

// 初始化数组 a
void initWith(float num, float *a, int N) {
    for(int i = 0; i < N; ++i) {
      a[i] = num;
    }
  };

int main(){
    const int N = 102400000;
    const int M = 10;
    size_t Mem = N * sizeof(float);
    float *a;
    float *b;
    float *c;

    cudaMallocManaged(&a, Mem);
    cudaMallocManaged(&b, Mem);
    cudaMallocManaged(&c, Mem);

    initWith(3.0, a, N); // 将数组a中所有的元素初始化为3
    initWith(4.0, b, N); // 将数组b中所有的元素初始化为4
    initWith(0.0, c, N); // 将数组c中所有的元素初始化为0，数组c是结果向量

    for(int i=0;i<M;i++){
        printf("%f ",a[i]);
    }
    printf("\n");
    printf("******************\n");
    for(int i=0;i<M;i++){
        printf("%f ",b[i]);
    }
    printf("\n");
    printf("******************\n");
    for(int i=0;i<M;i++){
        printf("%f ",c[i]);
    }
    printf("\n");
    printf("******************\n");

    // 配置参数
    size_t threadsPerBlock = 512;
    // size_t numberOfBlocks = (N + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;


    // numberOfBlocks 不小于GPU的SM梳理 4090有128个SM

    size_t numberOfBlocks = 10;

    struct timeval start;
    struct timeval end;
    gettimeofday(&start,NULL);
    addVectorskernel <<< numberOfBlocks, threadsPerBlock >>> (c, a, b, N); // 执行核函数
    cudaDeviceSynchronize(); // 同步，且检查执行期间发生的错误
    gettimeofday(&end,NULL);
    float time_use;
    time_use=(end.tv_sec-start.tv_sec)*1000000+(end.tv_usec-start.tv_usec);//微秒
    std::cout <<"vector_add gpu time cost is "<<time_use/1000/100<< " ms"<< std::endl;


    for(int i=0;i<M;i++){
        printf("%f ",a[i]);
    }
    printf("\n");
    printf("******************\n");
    for(int i=0;i<M;i++){
        printf("%f ",b[i]);
    }
    printf("\n");
    printf("******************\n");
    for(int i=0;i<M;i++){
        printf("%f ",c[i]);
    }
    printf("\n");
    printf("******************\n");
    return 0;
}

核函数以及核函数的调用逻辑都写在一个.cu文件里面，直接使用nvcc编译

cpp 复制代码 
//编译和链接
nvcc nvcc_vector_add.cu -o nvcc_vector_add  
 
//运行
./nvcc_vector_add

运行结果

cuda和C++多文件

一般大型一点的项目都会是多个文件的，.cu、.cuh和.cpp多个类型多个文件。这里我们人向量加法为例：

vector_add.cu文件实现核函数和核函数的调用函数(C++和cuda代码混合)

cpp 复制代码 
#include<stdio.h>
#include<assert.h>
#include<cstdio>
#include"vector_add.cuh"

// 向量加法核函数
__global__ void addVectorskernel(float *result, float *a, float *b, int N){
    int index = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    int stride = blockDim.x * gridDim.x;
    for(int i=index; i<N; i+=stride){
        result[i] = a[i] + b[i]; // 元素a[i] + 元素 b[i]
    }
}

void addVectors(float *result, float *a, float *b, int N, size_t Mem){
    float *dev_a, *dev_b, *dev_c;
    //分类GPU内存
	cudaMalloc(&dev_a, Mem);    
	cudaMalloc(&dev_b, Mem);
	cudaMalloc(&dev_c, Mem);

    //将数据传给GPU
    cudaMemcpy(dev_a, a, Mem, cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(dev_b, b, Mem, cudaMemcpyHostToDevice);
    
    addVectorskernel <<< 256, 1024 >>> (dev_c, dev_a, dev_b, N); // 执行核函数

    // 计算结果GPU到cpu
    cudaMemcpy(result, dev_c, Mem, cudaMemcpyDeviceToHost);
    cudaFree(dev_a);
    cudaFree(dev_b);
    cudaFree(dev_c);
}

addVectors该调用函数需要在vector_add.cuh中给出函数声明，同时还要使用extern "C"关键字，这样纯C++代码中就能调用addVectors函数，进而调用cuda核函数，进行向量加法运算。

cpp 复制代码 
#ifdef __cplusplus
extern "C" {
#endif
void addVectors(float *result, float *a, float *b, int N, size_t Mem);
#ifdef  __cplusplus
}
#endif

最后就是vector_add_gpu.cpp执行整个逻辑调用

cpp 复制代码 
#include<stdio.h>
#include<assert.h>
#include<cstdio>
#include<iostream>
#include"vector_add.cuh"
#include<sys/time.h>

// 混合编译步骤 -c不链接仅仅编译
// 1、nvcc -c vector_add.cu  ------得到vector_add.o
// 2、g++ -c vector_add_gpu.cpp  ------得到vector_add_gpu.o
// 3、链接lcudart
// g++ vector_add_main vector_add_gpu.o   vector_add.o  -lcudart  -L/usr/local/cuda-11.2/lib64

void initWith(float num, float *a, int N);

int main(){
    struct timeval start;
    struct timeval end;
    gettimeofday(&start,NULL);
    for (int i = 0;i < 100; i++){
        const int N = 10000000;
        size_t Mem = N * sizeof(float);
        float *a = new float[N];
        float *b = new float[N];
        float *c = new float[N];

        initWith(3.0, a, N); // 将数组a中所有的元素初始化为3
        initWith(4.0, b, N); // 将数组b中所有的元素初始化为4
        initWith(0.0, c, N); // 将数组c中所有的元素初始化为0，数组c是结果向量

        // 计算
        addVectors(c, a, b, N, Mem);
        if (i==99){
            printf("%f \n",c[0]);
        }
    }
    gettimeofday(&end,NULL);
    float time_use;
    time_use=(end.tv_sec-start.tv_sec)*1000000+(end.tv_usec-start.tv_usec);//微秒
    std::cout <<"vector_add gpu time cost is "<<time_use/1000/100<< " ms"<< std::endl;
    return 0;
}

// 初始化数组 a
void initWith(float num, float *a, int N) {
  for(int i = 0; i < N; ++i) {
    a[i] = num;
  }
};
手动分步编译
cpp 复制代码 
// 混合编译步骤 -c不链接仅仅编译
// 1、nvcc -c vector_add.cu  ------得到vector_add.o
// 2、g++ -c vector_add_gpu.cpp  ------得到vector_add_gpu.o
// 3、链接cuda  cudart
// g++  vector_add_gpu.o   vector_add.o  -lcudart  -L/usr/local/cuda-11.8/lib64 -o vector_add_main

编译过程和代码运行结果

CMake编译

当文件数多了以后，手动分步分文件编译，显然是个麻烦事儿不可靠，同样得使用cmake来编译，和上文cpp的cmake编译时CMakeList的语法有一点点差异，CMakeLists.txt代码如下：

cpp 复制代码 
cmake_minimum_required(VERSION 3.9)#Cmake最低版本
#project(demo LANGUAGES CXX CUDA) #这个写法也是可以的
project(demo)
enable_language(CUDA)#激活CUDA语言支持，使用第一个写法时要进行注释
#设置语言标准
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
set(CMAKE_CUDA_STANDARD 11)

set(EXECUTABLE_OUTPUT_PATH ${PROJECT_SOURCE_DIR}/bin)#设置编译后的程序存放位置
aux_source_directory(. SRC_LIST)#添加当前目录下的所有源文件

#编译列表
add_executable(${PROJECT_NAME} ${SRC_LIST})

编译过程和运行结果如下图：

编译过程完全自动化，不用自己手动的去分步编译。

和上述手动分步编译后，运行结果一样，耗时差不多。

参考文章

C/C++程序编译过程为什么要分为四个步骤？

详解C/C++代码的预处理、编译、汇编、链接全过程

相关推荐
咖啡里的茶i7 分钟前
Vehicle友元Date多态Sedan和Truck
c++
海绵波波10713 分钟前
Webserver(4.9)本地套接字的通信
c++
@小博的博客19 分钟前
C++初阶学习第十弹——深入讲解vector的迭代器失效
数据结构·c++·学习
YRr YRr20 分钟前
深度学习：Transformer Decoder详解
人工智能·深度学习·transformer
Shy96041829 分钟前
Bert完形填空
python·深度学习·bert
老艾的AI世界1 小时前
新一代AI换脸更自然，DeepLiveCam下载介绍（可直播）
图像处理·人工智能·深度学习·神经网络·目标检测·机器学习·ai换脸·视频换脸·直播换脸·图片换脸
爱吃喵的鲤鱼1 小时前
linux进程的状态之环境变量
linux·运维·服务器·开发语言·c++
浊酒南街1 小时前
吴恩达深度学习笔记：卷积神经网络（Foundations of Convolutional Neural Networks）4.9-4.10
人工智能·深度学习·神经网络·cnn
懒惰才能让科技进步2 小时前
从零学习大模型（十二）-----基于梯度的重要性剪枝（Gradient-based Pruning）
人工智能·深度学习·学习·算法·chatgpt·transformer·剪枝
7年老菜鸡2 小时前
策略模式（C++）三分钟读懂
c++·qt·策略模式
热门推荐
01【HarmonyOS】HUAWEI DevEco Studio 下载地址汇总02(欧拉)openEuler系统添加网卡文件配置流程、(欧拉)openEuler系统手动配置ipv6地址流程、(欧拉)openEuler系统网络管理说明03组基轨迹建模 GBTM的介绍与实现（Stata 或 R）04【AIGC】重塑未来的科技巨轮05全面解析：构建基于深度学习的安全帽检测系统（UI界面+YOLO代码+数据集）06【经验分享】Ubuntu22.04安装微信(linux官方版)07基于YOLOv10深度学习的CT扫描图像肾结石智能检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测08Ubuntu 20.04使用Livox mid 360 测试 FAST_LIO09RAG 实践- Ollama+RagFlow 部署本地知识库10【TC3xx芯片】TC3xx芯片电源管理系统PMS详解