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这只是我注意到的事情,我很好奇这是否有原因。
使用 Nvidia 的 nvcc 编译器从 Ubuntu 14.04 上的 cuda 7.0 工具包编译一些标准的 helloworld 代码会产生以下大小的可执行文件:
liang@liang-EX58-UD3R:~/Documents/cuda-test$ nvcc cudahello.cu -o cudahello
liang@liang-EX58-UD3R:~/Documents/cuda-test$ ls -lah cudahello
-rwxrwxr-x 1 liang liang 508K Jun 25 12:08 cudahello
该程序只是一个简单的 hello world 程序,没有内核调用:
//cudahello.cu
#include <iostream>
int main(){
std::cout << "helloworld\n";
return 0;
}
另一方面,OpenCL 更符合 C++ 可执行文件的预期大小:
liang@liang-EX58-UD3R:~/Documents/opencl-test$ g++ -Wall -std=c++11 oclhello.cpp -lOpenCL -o oclhello
liang@liang-EX58-UD3R:~/Documents/opencl-test$ ls -lah oclhello
-rwxrwxr-x 1 liang liang 8.9K Jun 25 12:08 oclhello
这也是一个简单的helloworld程序:
//oclhello.cpp
#include <CL/cl.h>
#include <iostream>
int main(){
std::cout << "helloworld";
return 0;
}
CUDA 可执行文件变得相当大是否有原因?我发现即使在 C/C++ 程序中使用了 OpenCL 函数,可执行文件也不会增长到 CUDA 可执行文件的大小。
最佳答案
主要区别在于,在您的 CUDA 案例中,您静态链接到 libcudart,即 cuda 运行时库,它至少增加了约 500K 的可执行文件大小。
openCL 可执行文件动态链接到 libOpenCL.so,这意味着该库的大小不会影响可执行文件的大小。
要实现近似奇偶校验,请将您的 cuda 应用程序与附加开关链接:
--cudart shared
这将 force dynamic linking to libcudart , CUDA 可执行文件的大小会下降很多。
您还可以使用 ldd
观察链接差异。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!