- c - 在位数组中找到第一个零
- linux - Unix 显示有关匹配两种模式之一的文件的信息
- 正则表达式替换多个文件
- linux - 隐藏来自 xtrace 的命令
已解决:请看下面我的评论
我一直在研究 GPU 分形生成器,并一直在使用 CUDA 访问 GPU,并使用 libpng 生成输出图像。我正在运行 OSX 10.7.4、Cuda 版本 4.2、V0.2.1221、libpng15(我认为是 1.5.11)
第一个版本(真的很乱很乱)代码只有一个源文件, GPUkernel.cu,它具有使用 CUDA 库计算分形的功能,还可以使用 libpng 生成 png。使用命令可以很好地编译
all: src/GPUkernel.cu
nvcc -o base src/GPUkernel.cu -lpng15 -lz
生成可执行库,一切运行良好。
新版本:
现在,为了在项目变大时尝试使代码更易于管理,我将源代码分成两个文件, GPU内核.cu和 GPU分形.cpp. GPU内核.cu拥有所有 CUDA GPU 功能,并且 GPU分形.cpp包含 main() 和 libpng 函数。
当我尝试编译此代码时遇到一些问题,以处理 libpng 和 CUDA 使用的不同架构(我认为)。我的生成文件是:
CUDA_INSTALL_PATH ?= /Developer/GPU\ Computing/CUDALibraries/common
ARCH=-arch i386 -arch x86_64
CXX := g++
CC := gcc
LINK := g++ -fPIC $(ARCH)
NVCC := nvcc -ccbin /usr/bin
# Includes
INCLUDES = -I. -I$(CUDA_INSTALL_PATH)/inc -I/usr/local/cuda/include
# Common flags
COMMONFLAGS += $(INCLUDES)
NVCCFLAGS += $(COMMONFLAGS)
CXXFLAGS += $(COMMONFLAGS)
CFLAGS += $(COMMONFLAGS)
LIB_CUDA := -L$(CUDA_INSTALL_PATH)/lib `libpng-config --cflags --ldflags`
OBJS = GPUkernel.cu.o GPUfractal.cpp.o
TARGET = base
LINKLINE = $(LINK) -o $(TARGET) $(OBJS) $(LIB_CUDA)
.SUFFIXES: .c .cpp .cu .o
%.c.o: %.c
$(CC) $(CFLAGS) -c $< -o $@
%.cu.o: %.cu
$(NVCC) $(NVCCFLAGS) -c $< -o $@
%.cpp.o: %.cpp
$(CXX) $(CXXFLAGS) -c $< -o $@
$(TARGET): $(OBJS) Makefile
$(LINKLINE)
这是我的终端输出:
pikachu:GPUfractal tom$ make
nvcc -ccbin /usr/bin -I. -I/Developer/GPU\ Computing/CUDALibraries/common/inc -I/usr/local/cuda/include -c GPUkernel.cu -o GPUkernel.cu.o
ptxas /tmp/tmpxft_00000847_00000000-2_GPUkernel.ptx, line 105; warning : Double is not supported. Demoting to float
g++ -I. -I/Developer/GPU\ Computing/CUDALibraries/common/inc -I/usr/local/cuda/include -c GPUfractal.cpp -o GPUfractal.cpp.o
GPUfractal.cpp: In function ‘int renderImage(int*, float*, int, int, std::string, bool, int)’:
GPUfractal.cpp:180: warning: deprecated conversion from string constant to ‘char*’
GPUfractal.cpp:232: warning: deprecated conversion from string constant to ‘char*’
g++ -fPIC -arch i386 -arch x86_64 -o base GPUkernel.cu.o GPUfractal.cpp.o -L/Developer/GPU\ Computing/CUDALibraries/common/lib `libpng-config --cflags --ldflags`
ld: warning: ignoring file GPUfractal.cpp.o, file was built for unsupported file format which is not the architecture being linked (i386)
Undefined symbols for architecture i386:
"_main", referenced from:
start in crt1.10.6.o
"_cudaGetLastError", referenced from:
calculateFractal(int*, float*, int, int, float, float, float, float, int, bool, float, float)in GPUkernel.cu.o
"_cudaGetErrorString", referenced from:
calculateFractal(int*, float*, int, int, float, float, float, float, int, bool, float, float)in GPUkernel.cu.o
"_cudaMemset", referenced from:
calculateFractal(int*, float*, int, int, float, float, float, float, int, bool, float, float)in GPUkernel.cu.o
"_cudaConfigureCall", referenced from:
calculateFractal(int*, float*, int, int, float, float, float, float, int, bool, float, float)in GPUkernel.cu.o
"_cudaMemcpy", referenced from:
calculateFractal(int*, float*, int, int, float, float, float, float, int, bool, float, float)in GPUkernel.cu.o
"_cudaFree", referenced from:
calculateFractal(int*, float*, int, int, float, float, float, float, int, bool, float, float)in GPUkernel.cu.o
"___cudaRegisterFatBinary", referenced from:
__sti____cudaRegisterAll_44_tmpxft_00000847_00000000_4_GPUkernel_cpp1_ii_ad246568() in GPUkernel.cu.o
"___cudaRegisterFunction", referenced from:
__sti____cudaRegisterAll_44_tmpxft_00000847_00000000_4_GPUkernel_cpp1_ii_ad246568() in GPUkernel.cu.o
"___cudaUnregisterFatBinary", referenced from:
__cudaUnregisterBinaryUtil() in GPUkernel.cu.o
"_cudaLaunch", referenced from:
cudaError cudaLaunch<char>(char*)in GPUkernel.cu.o
"_cudaSetupArgument", referenced from:
__device_stub__Z19calculateMandlebrotPiPfffffibff(int*, float*, float, float, float, float, int, bool, float, float)in GPUkernel.cu.o
"_cudaMalloc", referenced from:
cudaError cudaMalloc<int>(int**, unsigned long)in GPUkernel.cu.o
cudaError cudaMalloc<float>(float**, unsigned long)in GPUkernel.cu.o
ld: symbol(s) not found for architecture i386
collect2: ld returned 1 exit status
ld: warning: ignoring file GPUkernel.cu.o, file was built for i386 which is not the architecture being linked (x86_64)
ld: warning: ignoring file /usr/local/lib/libpng15.a, file was built for archive which is not the architecture being linked (x86_64)
Undefined symbols for architecture x86_64:
"_png_create_write_struct", referenced from:
renderImage(int*, float*, int, int, std::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> >, bool, int)in GPUfractal.cpp.o
"_png_create_info_struct", referenced from:
renderImage(int*, float*, int, int, std::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> >, bool, int)in GPUfractal.cpp.o
"_png_set_longjmp_fn", referenced from:
renderImage(int*, float*, int, int, std::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> >, bool, int)in GPUfractal.cpp.o
"_png_init_io", referenced from:
renderImage(int*, float*, int, int, std::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> >, bool, int)in GPUfractal.cpp.o
"_png_set_IHDR", referenced from:
renderImage(int*, float*, int, int, std::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> >, bool, int)in GPUfractal.cpp.o
"_png_set_text", referenced from:
renderImage(int*, float*, int, int, std::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> >, bool, int)in GPUfractal.cpp.o
"_png_write_info", referenced from:
renderImage(int*, float*, int, int, std::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> >, bool, int)in GPUfractal.cpp.o
"_png_write_row", referenced from:
renderImage(int*, float*, int, int, std::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> >, bool, int)in GPUfractal.cpp.o
"_png_write_end", referenced from:
renderImage(int*, float*, int, int, std::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> >, bool, int)in GPUfractal.cpp.o
"_png_free_data", referenced from:
renderImage(int*, float*, int, int, std::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> >, bool, int)in GPUfractal.cpp.o
"_png_destroy_write_struct", referenced from:
renderImage(int*, float*, int, int, std::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> >, bool, int)in GPUfractal.cpp.o
ld: symbol(s) not found for architecture x86_64
collect2: ld returned 1 exit status
lipo: can't open input file: /var/folders/rw/344w_6js7d7dhg8pch7zws180000gn/T//ccZYSoRL.out (No such file or directory)
make: *** [base] Error 1
我已经上传最新版代码到github ,您还可以在此处的存档文件夹中看到代码的旧(工作)版本(由于 noob 用户限制,链接已删除,但您可以在 github 上的“archive/0.1”内找到它)。
更多信息:我在代码的第一个版本中遇到了与 undefined symbol 类似的问题,但通过大量谷歌搜索,发现 this post通过添加解决了我的问题 libpng-config --cflags --ldflags
到生成文件
感谢阅读到这里,希望第一篇文章不会太糟糕 :)
感谢您的帮助!
最佳答案
您似乎正在为 32 位和 64 位构建主机代码。在 OS X 上,如果你想为 64 位编译你的主机代码 (.cpp),你需要 -arch x86_64
,或者如果你想要 32 位,你需要 -arch i386
,但我认为您不应该同时指定两者。
对于您的设备代码,如果您想要 64 位,那么您需要将 -m64
添加到 nvcc 命令行。对于 32 位,使用 -m32
。
您还需要链接到适当的 CUDA 库(32 位或 64 位)。如果您查看 CUDA 安装路径,您会看到有 32 位和 64 位目录,以及相应的库。 只包含一个这些链接路径(使用 -L
),具体取决于您构建的是 32 位还是 64 位。然后,如果您正在使用 CUDA 运行时 API(可能),则还必须链接 libcuda (-lcuda
) 和 libcudart (-lcudart
)。
您还需要对您链接的任何其他库(libpng 或其他)执行相同的操作。
关于C++ CUDA 和 libpng 链接错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/12291404/
这是我关于 Stack Overflow 的第一个问题,这是一个很长的问题。 tl;dr 版本是:我如何使用 thrust::device_vector如果我希望它存储不同类型的对象 DerivedC
我已使用 cudaMalloc 在设备上分配内存并将其传递给内核函数。是否可以在内核完成执行之前从主机访问该内存? 最佳答案 我能想到的在内核仍在执行时启动 memcpy 的唯一方法是在与内核不同的流
是否可以在同一节点上没有支持 CUDA 的设备的情况下编译 CUDA 程序,仅使用 NVIDIA CUDA Toolkit...? 最佳答案 你的问题的答案是肯定的。 nvcc编译器驱动程序与设备的物
我不知道 cuda 不支持引用参数。我的程序中有这两个函数: __global__ void ExtractDisparityKernel ( ExtractDisparity& es)
我正在使用 CUDA 5.0。我注意到编译器将允许我在内核中使用主机声明的 int 常量。但是,它拒绝编译任何使用主机声明的 float 常量的内核。有谁知道这种看似差异的原因? 例如,下面的代码可以
自从 CUDA 9 发布以来,显然可以将不同的线程和 block 分组到同一组中,以便您可以一起管理它们。这对我来说非常有用,因为我需要启动一个包含多个 block 的内核并等待所有 block 都同
我需要在 CUDA 中执行三线性插值。这是问题定义: 给定三个点向量:x[nx]、y[ny]、z[nz] 和一个函数值矩阵func[nx][ny][nz],我想在 x、y 范围之间的一些随机点处找到函
我认为由于 CUDA 可以执行 64 位 128 位加载/存储,因此它可能具有一些用于加/减/等的内在函数。像 float3 这样的向量类型,在像 SSE 这样更少的指令中。 CUDA 有这样的功能吗
我有一个问题,每个线程 block (一维)必须对共享内存内的一个数组进行扫描,并执行几个其他任务。 (该数组最多有 1024 个元素。) 有没有支持这种操作的好库? 我检查了 Thrust 和 Cu
我对线程的形成和执行方式有很多疑惑。 首先,文档将 GPU 线程描述为轻量级线程。假设我希望将两个 100*100 矩阵相乘。如果每个元素都由不同的线程计算,则这将需要 100*100 个线程。但是,
我正在尝试自己解决这个问题,但我不能。 所以我想听听你的建议。 我正在编写这样的内核代码。 VGA 是 GTX 580。 xxxx >> (... threadNum ...) (note. Shar
查看 CUDA Thrust 代码中的内核启动,似乎它们总是使用默认流。我可以让 Thrust 使用我选择的流吗?我在 API 中遗漏了什么吗? 最佳答案 我想在 Thrust 1.8 发布后更新 t
我想知道 CUDA 应用程序的扭曲调度顺序是否是确定性的。 具体来说,我想知道在同一设备上使用相同输入数据多次运行同一内核时,warp 执行的顺序是否会保持不变。如果没有,是否有任何东西可以强制对扭曲
一个 GPU 中可以有多少个 CUDA 网格? 两个网格可以同时存在于 GPU 中吗?还是一台 GPU 设备只有一个网格? Kernel1>(dst1, param1); Kernel1>(dst2,
如果我编译一个计算能力较低的 CUDA 程序,例如 1.3(nvcc 标志 sm_13),并在具有 Compute Capability 2.1 的设备上运行它,它是否会利用 Compute 2.1
固定内存应该可以提高从主机到设备的传输速率(api 引用)。但是我发现我不需要为内核调用 cuMemcpyHtoD 来访问这些值,也不需要为主机调用 cuMemcpyDtoA 来读取值。我不认为这会奏
我希望对 CUDA C 中负载平衡的最佳实践有一些一般性的建议和说明,特别是: 如果经纱中的 1 个线程比其他 31 个线程花费的时间长,它会阻止其他 31 个线程完成吗? 如果是这样,多余的处理能力
CUDA 中是否有像 opencl 一样的内置交叉和点积,所以 cuda 内核可以使用它? 到目前为止,我在规范中找不到任何内容。 最佳答案 您可以在 SDK 的 cutil_math.h 中找到这些
有一些与我要问的问题类似的问题,但我觉得它们都没有触及我真正要寻找的核心。我现在拥有的是一种 CUDA 方法,它需要将两个数组定义到共享内存中。现在,数组的大小由在执行开始后读入程序的变量给出。因此,
经线是 32 根线。 32 个线程是否在多处理器中并行执行? 如果 32 个线程没有并行执行,则扭曲中没有竞争条件。 在经历了一些例子后,我有了这个疑问。 最佳答案 在 CUDA 编程模型中,warp
我是一名优秀的程序员,十分优秀!