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編譯小主機

發布時間:2025-05-23 19:48:31

㈠ c++CUDA編程--CUDA基礎--編程介面--NVCC編譯

文章內容

文章探討了c++圖像演算法的CUDA加速技術,關注於CUDA編譯器(NVCC)的關鍵功能與工作流程。NVCC作為核心工具,負責將高級編程語言如C++編譯為CUDA二進制代碼或PTX中間代碼,以便在設備上執行。NVCC提供簡單易用的命令行選項,簡化編譯流程,並通過調用一系列工具集合來實現不同編譯階段。

CUDA編譯流程分為多個階段。首先,輸入程序經過預處理,編譯為CUDA二進制或PTX中間代碼,這些代碼構成fatbinary。其次,程序被再次預處理,以分離設備代碼與主機代碼,並將CUDA特定的C++擴展轉換為標准C++結構。最後,主機編譯器將帶有嵌入式fatbinary的合成主機代碼編譯為可執行代碼。每當啟動設備代碼時,CUDA運行時系統會檢查fatbinary,以獲取設備的適當fatbinary圖像。

編譯方式分為離線編譯與即時編譯。離線編譯允許源文件(.cu)包含混合的主機與設備代碼,nvcc編譯流程包括代碼分離、設備代碼編譯為PTX或cubin,以及通過CUDA運行時函數調用修改主機代碼以載入並啟動內核。修改後的主機代碼可以作為C++代碼輸出,用於鏈接或直接輸出為目標代碼。即時編譯允許在運行時載入並編譯PTX或NVVM IR代碼,適用於新設備驅動程序帶來的改進,同時設備驅動程序自動緩存生成的二進制代碼以避免重復編譯。

NVCC提供了二進制兼容性,確保從一個小修訂到下一個修訂的代碼可以在具有計算能力X.z的設備上執行,其中z大於等於y。PTX兼容性涉及特定指令的設備支持,例如僅在具有更高計算能力的設備上支持Warp Shuffle Functions。應用程序兼容性要求載入與特定計算能力兼容的代碼,以確保未來架構上的執行。應用程序在編譯時通過NVCC的編譯器選項控制代碼的生成,以在運行時自動選擇最合適的代碼。

為了支持Volta架構的獨立線程調度,開發者可以使用編譯器選項選擇加入Pascal的線程調度,以幫助遷移。CUDA C++應用程序支持完整的C++主機代碼,但設備代碼僅支持C++的一個子集。同時,NVCC提供64位與32位兼容性選項,允許設備代碼在不同的編譯模式下編譯,同時確保主機代碼與設備代碼的兼容性。

㈡ 交叉編譯python-從入坑到入墳

了解Python的交叉編譯過程,可以分為兩大部分:主機端Python的編譯與設備端Python的編譯。首先,主機端Python需要從官網下載並解壓所需的Python版本源碼。若電腦端已安裝Python,且想在設備端安裝相同版本的Python,則可直接跳過本步驟。

主機端Python的編譯流程包括配置、編譯與安裝。編譯後的主機端Python會被保存在`build_pc`文件夾下,並可復制到其他位置,以防後續編譯設備端Python時被清理。

接著,進行設備端Python的編譯。這包括編譯第三方依賴庫,主要有zlib、ffi與openssl。首先,編譯zlib,完成配置、編譯與安裝。zlib會被安裝在當前文件夾`zlib_arm/`下,以便備用。同樣,編譯ffi並安裝在`ffi_arm/`下,供後續使用。

完成依賴庫的編譯後,進行設備端Python的編譯。這包括配置、編譯與安裝步驟。編譯好的設備端Python庫會被安裝在`build_arm/`文件夾下。

設備端Python編譯完成,還需進行組合與下機測試。在開發板上下載Python前,需將zlib與ffi對應的動態庫放置在`Pythonlib/python3.x/lib-dynload`文件夾內。進行打包下載至開發板,並進行環境配置。配置好環境變數後,在開發板上進行測試。如出現缺少庫錯誤,需搜索工具鏈路徑下對應的庫,並將這些庫及其存放路徑加入到開發板的`LD_LIBRARY_PATH`環境變數中。

在確保所有庫轉移至開發板並正確加入`LD_LIBRARY_PATH`後,重新執行`python3 -V`命令,應能不報錯並正確顯示Python版本號。

交叉編譯第三方庫如numpy、pyserial與opencv等至開發板時,首先需在電腦端安裝交叉編譯庫`cross_env`。配置激活虛擬環境後,按照指定路徑執行交叉編譯步驟。以numpy為例,配置好虛擬環境後,將numpy包拷貝至設備端python的`site-packages/`路徑下,並在開發板上驗證安裝是否成功。

交叉編譯opencv時,流程包括配置、編譯、拷貝動態庫到開發板並配置`LD_LIBRARY_PATH`環境變數,以及上板測試。完成所有交叉編譯步驟後,對生成的Python包進行裁剪壓縮。通過刪除Python runtime中不必要的文件、使用`strip`工具對動態庫與可執行文件進行裁剪,最終將包壓縮至較小的體積。經過此流程,整個Python包被成功壓縮至48M。

㈢ 我用224cn主機編譯過後提示我程序塊過大怎麼辦謝謝了,大神幫忙啊

感謝各位,我做的程序已經達到9k了,包括一個自定義的通訊協議,程序是相當大呀。

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