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编译小主机

发布时间:2025-05-23 19:48:31

㈠ c++CUDA编程--CUDA基础--编程接口--NVCC编译

文章内容

文章探讨了c++图像算法的CUDA加速技术,关注于CUDA编译器(NVCC)的关键功能与工作流程。NVCC作为核心工具,负责将高级编程语言如C++编译为CUDA二进制代码或PTX中间代码,以便在设备上执行。NVCC提供简单易用的命令行选项,简化编译流程,并通过调用一系列工具集合来实现不同编译阶段。

CUDA编译流程分为多个阶段。首先,输入程序经过预处理,编译为CUDA二进制或PTX中间代码,这些代码构成fatbinary。其次,程序被再次预处理,以分离设备代码与主机代码,并将CUDA特定的C++扩展转换为标准C++结构。最后,主机编译器将带有嵌入式fatbinary的合成主机代码编译为可执行代码。每当启动设备代码时,CUDA运行时系统会检查fatbinary,以获取设备的适当fatbinary图像。

编译方式分为脱机编译与即时编译。脱机编译允许源文件(.cu)包含混合的主机与设备代码,nvcc编译流程包括代码分离、设备代码编译为PTX或cubin,以及通过CUDA运行时函数调用修改主机代码以加载并启动内核。修改后的主机代码可以作为C++代码输出,用于链接或直接输出为目标代码。即时编译允许在运行时加载并编译PTX或NVVM IR代码,适用于新设备驱动程序带来的改进,同时设备驱动程序自动缓存生成的二进制代码以避免重复编译。

NVCC提供了二进制兼容性,确保从一个小修订到下一个修订的代码可以在具有计算能力X.z的设备上执行,其中z大于等于y。PTX兼容性涉及特定指令的设备支持,例如仅在具有更高计算能力的设备上支持Warp Shuffle Functions。应用程序兼容性要求加载与特定计算能力兼容的代码,以确保未来架构上的执行。应用程序在编译时通过NVCC的编译器选项控制代码的生成,以在运行时自动选择最合适的代码。

为了支持Volta架构的独立线程调度,开发者可以使用编译器选项选择加入Pascal的线程调度,以帮助迁移。CUDA C++应用程序支持完整的C++主机代码,但设备代码仅支持C++的一个子集。同时,NVCC提供64位与32位兼容性选项,允许设备代码在不同的编译模式下编译,同时确保主机代码与设备代码的兼容性。

㈡ 交叉编译python-从入坑到入坟

了解Python的交叉编译过程,可以分为两大部分:主机端Python的编译与设备端Python的编译。首先,主机端Python需要从官网下载并解压所需的Python版本源码。若电脑端已安装Python,且想在设备端安装相同版本的Python,则可直接跳过本步骤。

主机端Python的编译流程包括配置、编译与安装。编译后的主机端Python会被保存在`build_pc`文件夹下,并可复制到其他位置,以防后续编译设备端Python时被清理。

接着,进行设备端Python的编译。这包括编译第三方依赖库,主要有zlib、ffi与openssl。首先,编译zlib,完成配置、编译与安装。zlib会被安装在当前文件夹`zlib_arm/`下,以便备用。同样,编译ffi并安装在`ffi_arm/`下,供后续使用。

完成依赖库的编译后,进行设备端Python的编译。这包括配置、编译与安装步骤。编译好的设备端Python库会被安装在`build_arm/`文件夹下。

设备端Python编译完成,还需进行组合与下机测试。在开发板上下载Python前,需将zlib与ffi对应的动态库放置在`Pythonlib/python3.x/lib-dynload`文件夹内。进行打包下载至开发板,并进行环境配置。配置好环境变量后,在开发板上进行测试。如出现缺少库错误,需搜索工具链路径下对应的库,并将这些库及其存放路径加入到开发板的`LD_LIBRARY_PATH`环境变量中。

在确保所有库转移至开发板并正确加入`LD_LIBRARY_PATH`后,重新执行`python3 -V`命令,应能不报错并正确显示Python版本号。

交叉编译第三方库如numpy、pyserial与opencv等至开发板时,首先需在电脑端安装交叉编译库`cross_env`。配置激活虚拟环境后,按照指定路径执行交叉编译步骤。以numpy为例,配置好虚拟环境后,将numpy包拷贝至设备端python的`site-packages/`路径下,并在开发板上验证安装是否成功。

交叉编译opencv时,流程包括配置、编译、拷贝动态库到开发板并配置`LD_LIBRARY_PATH`环境变量,以及上板测试。完成所有交叉编译步骤后,对生成的Python包进行裁剪压缩。通过删除Python runtime中不必要的文件、使用`strip`工具对动态库与可执行文件进行裁剪,最终将包压缩至较小的体积。经过此流程,整个Python包被成功压缩至48M。

㈢ 我用224cn主机编译过后提示我程序块过大怎么办谢谢了,大神帮忙啊

感谢各位,我做的程序已经达到9k了,包括一个自定义的通讯协议,程序是相当大呀。

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