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nvcc编译转换成cpu编译
发布时间：2025-06-22 16:42:37
1. 一文读懂cuda代码编译流程
CUDA代码编译流程主要包括以下几个步骤：
使用nvcc命令编译：
- 使用nvcc simple_add.cu o simple_add命令可以将CUDA源代码编译成可执行文件。
- 若要保存编译过程中的中间文件，可以使用keep和keepdir选项指定保存目录。
CUDA代码分解：
- nvcc会将CUDA代码分解为两部分：kernel定义和调用部分，以及非kernel的标准C++代码部分。
- Kernel部分会被进一步处理，包括存储调用参数和生成辅助函数等。
CPU编译：
- 处理kernel的启动开销，生成与CUDA运行时交互的代码。
- 在生成的中间文件中，可以看到如__cudaLaunch等函数的调用，这些函数代表了CUDA运行时如何查找并执行kernel。
GPU编译：
- GPU部分的代码会被编译成PTX代码，然后进一步通过ptxas生成cubin代码。
- 这些cubin代码会被整合成fatbin，形成GPU可执行的二进制文件，并存储在可执行文件的.nv_fatbin部分。
版本管理和优化：
- 不同的GPU架构需要不同的编译选项。理解GPU版本与编译选项的对应关系，可以帮助选择正确的编译参数，以平衡程序大小和性能需求。
- 在实际编译时，可能需要考虑生成多个版本的PTX和cubin代码，以支持多种GPU。
打包和发布：
- 在打包和发布CUDA程序时，需要根据实际需求平衡兼容性和性能。
- 这需要对编译选项有深入的理解，以确保程序能够在目标GPU上高效运行。
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