混合编译.c/.cpp与.cu文件 项目中用到cuda编程,写了kernel函数,需要nvcc编译器来编译..c/.cpp的文件,假定用gcc编译. 如何混合编译它们,整体思路是:.cu文件编译出的东西,作为最终编译出的可执行程序的链接依赖. 具体说起来又可以有这几种情况: 分别编译各个文件,最后链接 将CUDA程序编译为静态库 将CUDA程序弄成动态库 其中后两种方式更工程化,基于makefile或CMake会更加方便. 假设手头上的文件为: test1.cu test2.c 则具体编译指令.

针对大数据的计算,很多程序通过搭建mpi集群进行加速,并取得了很好的效果.算法内部的加速,当前的并行化趋势是利用GPU显卡进行算法加速.针对并行性非常好的算法,GPU加速效果将远大于集群带来的加速效果.所以,如果我们面临非常多的数据,针对数据的处理算法有具有很好的内部并行性,则我们可以将mpi和GPU结合,获得更大的加速比. 将mpi和GPU结合的产物就是GPU集群.它可以为我们带来非常高的加速比.虽说NVIDIA的cuda为我们提供了类C语言的编程环境,但是cuda还不是C语言,这就为mpi和

# # c.cpp混合编译的makefile模板 # # BIN = test.exe CC = gcc CPP = g++ #这里只加入库头文件路径及库路径 INCS = -I"c:/mingw/include" LIBS = -L"c:/mingw/lib" SUBDIRS = #生成依赖信息时的搜索目录,比如到下列目录中搜索一个依赖文件(比如.h文件),例如 -I"./***/" -I"./base/" DEFINC =

# c.cpp混合编译的makefile模板 # # BIN = client_system BASE_INSTALL_DIR := /opt/arm-2009q1 BUILD_TOOL_DIR := $(BASE_INSTALL_DIR) BUILD_TOOL_PREFIX := $(BUILD_TOOL_DIR)/bin/arm-none-linux-gnueabi- CC = $(BUILD_TOOL_PREFIX)gccCPP = $(BUILD_TOOL_PREFIX)g++ INCS

原文地址:http://blog.csdn.net/annelcf/article/details/5468093 公司HW team有人希望可以给他们写一个在WinCE上,单独读写DDR的工具,以方便他们量测Memory读写时的硬件信号. 在开发过程中,发现简单的在Storage Memory区域拷贝或粘贴文件不能达到硬件量测的要求,需要直接通过编写ARM汇编指令让CPU直接对Memory进行读写数据. 以 前没有用VS2005编写过汇编代码,所以走了点弯路,一直试图用内嵌汇编的方式来buil

单个源文件生成可执行程序 下面是一个保存在文件 helloworld.cpp 中一个简单的 C++ 程序的代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 /* helloworld.cpp */    #include <iostream>      int main(int argc,char *argv[])   {           std::cout << "hello, world"<< std::endl;         return(0

xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具,使用 xmake.lua 维护项目构建,相比 makefile/CMakeLists.txt,配置语法更加简洁直观,对新手非常友好,短时间内就能快速入门,能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上. 这个版本,我们正式将默认的 Luajit 运行时切换到 Lua5.4 运行时,并且新增了 Rust 和 C++ 的混合编译支持,我们也集成了 Cargo 的包管理支持. 另外,我们新增了一个实用的 utils.glsl2spv 规则,用于实现

预编译 预编译是ASP .Net Core的默认方式.在发布时,默认会将系统中的所有Razor视图进行预编译.编译好的视图DLL统一命名为 xxx.PrecompiledViews.dll 或者 xxx.Views.dll 动态编译 将项目整个配置成动态编译很简单,添加一个配置项目MvcRazorCompileOnPublish,值为false即可 <PropertyGroup> <MvcRazorCompileOnPublish>false</MvcRazorCompile

AOT,JIT是什么? JIT,即Just-in-time,动态(即时)编译,边运行边编译: AOT,Ahead Of Time,指运行前编译,是两种程序的编译方式 区别 这两种编译方式的主要区别在于是否在“运行时”进行编译 优劣JIT优点: 可以根据当前硬件情况实时编译生成最优机器指令(ps. AOT也可以做到,在用户使用是使用字节码根据机器情况在做一次编译) 可以根据当前程序的运行情况生成最优的机器指令序列 当程序需要支持动态链接时,只能使用JIT 可以根据进程中内存的实际情况调整代码,使内

起源: 今天在看以前没看完的一本书<图形程序开发人员指南>,在做里面的例子. 第一章就出问题了,一个例子“L1_2.c, L1_3.asm" ,这是C程序和ASM汇编程序的混合编译问题. 总是报各种错误,无法实现. 原因: 当时是2000年左右,应该是DOS环境,16bit的程序. 一开始,忽略了这么多平台限制,先用gcc编译,后来用nasm编译那段asm程序,要改个小语法,还报几个错. 解决: 后来还是用古老的 TC 2.0 作 C程序的编译器,以及链接器. 那个 asm汇编文件

在linux上用sublime text 3上写完CUDA代码和c++代码后,想用code::blocks去一并编译,就像visual studio那样一键编译运行,但发现在code::blocks上设定自定义编译器为nvcc时比较麻烦,所以想到了用NVRTC. NVRTC中的RTC是runtime compile的意思,在visual studio(VS)里的一键编译其实是vs编译器替你干了很多底层的脏活,但到了linux,这些脏活就都得程序员来做了... 一.这些脏活都是什么呢? 1)vs把

工作中有java和scala和混合编译的工程,最近遇到一个问题,就是工程中有依赖java bean的scala文件,编译过程中发现编译器无法找到Java bean 中 lombok生成的getter, 网上找了一下,import scala.collections.JavaConvertions._的方法是没用的. 最后终于找到一个跟我有一样问题的哥们,里面的最佳答案表示这个问题无法解决, 最佳答案原文: I think you'll not be able to avoid it. Norma

1.多个cpp文件在同一级目录 参考:https://jingyan.baidu.com/article/2f9b480d7ceb3d01ca6cc224.html 此时可通过修改Code Runner的命令参数来编译. Code Runner右键 扩展设置,打开setting.json,如图修改为*.cpp,表示编译所有cpp文件. 这样操作只能编译所有cpp文件在同一目录下,对于多级目录,需要使用makefile或者cmake文件. 2.多个cpp在多级目录 参考:https://blog.

很多时候,我们是基于python进行模型的设计和运行,可是基于python本身的速度问题,使得原生态python代码无法满足生产需求,不过我们可以借助其他编程语言来缓解python开发的性能瓶颈.这里简单介绍个例子,以此完成如何先基于cuda编写瓶颈函数,然后在将接口通过cpp进行封装,最后以库的形式被python调用. 1 cpp+python 首先,介绍下如何python调用cpp的代码.这里极力推荐pybind11.因为pybind11是一个轻量级,只包含头文件的库,他可以在C++中调用p

关于extern_C 通常,在C语言的头文件中经常可以看到类似下面这种形式的代码: #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif /**** some declaration or so *****/ #ifdef __cplusplus } #endif /* end of __cplusplus */ 那么,这种写法什么用呢?实际上,这是为了让CPP能够与C接口而采用的一种语法形式.之所以采用这种方式,是因为两种语言之间的一些差异所导致的.由于CPP

最近在读SGI STL源码,感觉对C++的学习很有帮助,之前对于泛型.iterator.traits等等各种特性的概念非常模糊,通过这两天的琢磨,再加上<STL 源码剖析>的帮助,对C++那诡异的语法也不再害怕了. 在其中遇到的一些问题,总结如下: 1. C++空白基类最优化(EBO) 参考:http://www.xuebuyuan.com/1610977.html 如果有一个空类,如下.其所占空间并非0byte,而通常是1 byte. class A{ }; 如果有一个类,如下.而a 占1

1.为什么需要动态库 a)提供原生代码(native code)的支持,也叫原生插件,但是我实践的是c/cpp跨平台动态库,这里不具体涉及安卓平台java库和ios平台的objectc库构建. b)某些开源库是c/cpp编写,没有对应c#版本 c)或者有c#版本实现,但是效率或者gc达不到期望效果,特别是GC,一般的开源库c#版本的作者,对gc优化得大多不好 d)追求效率,比如A*寻路等开销比较大的算法,想做下优化 e)某些模块,如网络模块,需要Unity客户端和后端跑一份相同的逻辑代码,而不想

前言 有关于鸿蒙的消息之前也有说过,就在昨天下午,华为举行了2019开发大会,正式推出了鸿蒙os系统(Harmony).其相关负责人表示,也是基于微软内核的全场景分布式OS   鸿蒙凭借微内核的优势,并采用 分布式架构,来提升效率. 而传统的android代码量较大比较 冗余,虽然谷歌正在开发的Fuchsia系统, 但余承东指出,它并不是分布式设计,性能较差.至于苹果公司,使用的是混合内核,现在系统逐渐分裂,而且生态又封闭.   到底有什么亮点? 灵活适配全场景丰富终端形态 分布式架构首次用于终

直接放代码了... 实现的是x1+x2=y的预测,但梯度下降很慢...233333,gpu运行时间很快!! // // main.cpp // bp // // Created by jzc on 2018/4/18. // Copyright © 2018年 jzc. All rights reserved. // #include <stdio.h> #include <iostream> #include <time.h> #include <stdlib.

最近研究了下NVIDIA Cuda Toolkit的编译环境,并且在xmake 2.1.10开发版中,新增了对cuda编译环境的支持,可以直接编译*.cu代码. 关于Cuda Toolkit相关说明以及安装文档,可参考官方文档:CUDA Toolkit Documentation. 下载安装好Cuda SDK后,在macosx上回默认安装到/Developer/NVIDIA/CUDA-x.x目录下,Windows上可以通过CUDA_PATH的环境变量找到对应的SDK目录,而 Linux下默认会安