使用CLion进行cuda编程，并使用cuda-gdb对核函数进行debug，这可能是全网你能够找到的最详细的CLion和cuda编程环境配置教程了

文章目录

  • 前言
  • 一、环境准备
  • 二、相关学习资料
  • 三、环境配置
    • 1.新建Clion C++ Executable项目
    • 2.在Clion中的ToolChains中配置cuda-gdb
    • 3.配置CMake options
    • 4.配置CMakeLists.txt
      • (1) Failed to compute shorthash for libnvrtc.so
      • (2) c++: error: unrecognized command-line option '-G'
      • (3) Caffe2: CUDA cannot be found. Depending on whether you are building Caffe2or a Caffe2 dependent library, the next warning / error will give you more info.
      • (4) 在.cpp文件中导入torch时找不到torch
      • (5) 我的完整CMakeLists.txt内容
      • (6) Reload CMake后会有下面的输出
    • 5.cuda-gdb测试
      • (1) 创建test.cu和headers.h文件
      • (2) 在main.c中调用test_add函数
      • (3) 在设备函数中加入断点，调试核函数
  • 总结

在这里插入图片描述

前言

在确定了研究方向后，便开始着手研究相关的文献和Code，指导我看到了3D Gaussian Splatting。以往的DL工作的代码几乎都只建立在Python语言基础上，如果只是Python到还好，勉强还能看懂，但对于CUDA部分的C++代码，那是真看不懂了。而3DGS正是我接触CUDA编程的契机，使得我开始注重自己的全面发展，不想仅仅做一个DL农工，还需要研究一些更深入的东西，因此学习CUDA编程是有必要，而且学习CUDA编程也不亏，顺便把C++的知识也一并不上了。

虽然理想很丰满，但是光配置CUDA编程环境就快给我折磨死了，在没有人指导我的情况下，我断断续续用了快一个月才终于把环境给配置舒服，毕竟拥有一个趁手的工具，干起活来才舒服嘛！

本教程默认你对DL相关的环境配置已经很熟练，不然你也不会来学CUDA编程这种进阶的技术了。

一、环境准备

  1. Linux系统，必须的必须，Ubuntn就挺好的，不要用Win虚拟机装Linux，WSL虚拟机也不行，我踩过的坑你就别再往里跳了，Win开发就一托XX。本教程也默认你装好了Linux开发时所需要的一些重要依赖库
  2. Cuda和cudnn配置，这点默认你已经配置好了，同样下载比较新的cuda，太低版本的cuda不支持cuda-gdb，我用的cuda11.8
  3. CLion安装，也默认你已经安装好，CLion下载最新的2023版，Clion版本低不支持一些高版本的Cmake，当然你可以用低版本Clion和低版本Cmake
  4. Anaconda安装，并用conda创建好虚拟环境，
    conda create -n torch_cuda python=3.8
  5. （这一步可进行可不进行）理论上上面这些东西配置好了，就可以开始cuda的开发了，但我建议你把Pytorch也装好(版本不限，最好是比较新版本的torch，太低的怕出现奇怪的问题)。因为Pytorch自带libtorch，不需要你自己再单独下载，同时在C中可以直接导入torch库，方便调用torch提供的tensor等一系列函数，从而方便你进行pytorch+cuda+cpp进行开发。你可以参考我这篇blog：Pytorch CUDA CPP简易教程，在Windows上操作，Linux同理
    conda activate torch_cuda
    conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia

二、相关学习资料

  • CLion CUDA projects
  • Nvidia CUDA-GDB介绍
  • 葵佬 Pytorch+cpp/cuda extension 教學
  • INSTALLING PREVIOUS VERSIONS OF PYTORCH

三、环境配置

1.新建Clion C++ Executable项目

在这里插入图片描述

项目已经为你创建好了一个CMakeLists.txt文件
在这里插入图片描述

2.在Clion中的ToolChains中配置cuda-gdb

这一步如果你的gcc和g++没有安装，或者缺少别的库，Clion会提示找不到，因此还是要提前把Linux的必备运行库安装好。安装好会出现如下图所示的样子
在这里插入图片描述
这里的Debugger填写你自己配置好的Cuda自带的cuda-gdb，你可以参考我的路径找到cuda-gdb所在的位置，同时nvcc也在这个路径下，要记住后面要用，如果你不知道如何在本机安装多个版本的cuda，请参考这篇博客：linux非root安装特定版本的cuda。
在这里插入图片描述
/home/kpl/software/cuda-11.8/cuda/bin/cuda-gdb

/home/kpl/software/cuda-11.8/cuda/bin/nvcc

3.配置CMake options

在下图中的CMake options中填下这行命令，让CMake能够找到nvcc编译器，nvcc是专门用于编译核函数：

-DCMAKE_CUDA_COMPILER=/home/kpl/software/cuda-11.8/cuda/bin/nvcc

换成你自己的nvcc路径
在这里插入图片描述

4.配置CMakeLists.txt

我在配置CMakeLists.txt时遇到的问题是最多的，因为我一开始也不太明白这个文件到底该怎么写，它就像一门新的语言一样尤其固定的写法。通过这次经历也算是了解了CMakeLists.txt的基本写法。下面我按遇到的问题分步骤不断完善CMakeLists.txt。下面这些问题你可能有可能你碰不到，但写上也不会出错。

(1) Failed to compute shorthash for libnvrtc.so

在CMakeLists.txt开头加上下面内容：

find_package(PythonInterp REQUIRED)

(2) c++: error: unrecognized command-line option ‘-G’

这是因为C++没有-G这个编译选项，这个是nvcc才有的。-g表示主机(CPU)代码编译为可调式版本的，-G表示设备(GPU)代码编译为可调式版本。加入下面内容，才能够让nvcc正确编译设备代码：

set(CUDA_NVCC_FLAGS -g;-G)

(3) Caffe2: CUDA cannot be found. Depending on whether you are building Caffe2or a Caffe2 dependent library, the next warning / error will give you more info.

CMake找不到CUDA的位置，指定你安装好的CUDA_HOME，填入下面内容：

set(CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR /home/kpl/software/cuda-11.8/cuda)

(4) 在.cpp文件中导入torch时找不到torch

这里需要将pytorch提供的libtorch链接进你的cuda项目中
在CMakeLists.txt中加入下面内容：

set(CMAKE_PREFIX_PATH /home/kpl/software/Anaconda/Anaconda/envs/torch_cuda/lib/python3.8/site-packages/torch/share/cmake)
find_package(Torch REQUIRED)

/home/kpl/software/Anaconda/Anaconda/envs/torch_cuda这里的torch_cuda是我配置好的conda虚拟环境名，因此你可以按照我这个路径找到你自己使用conda安装好的环境位置，后面的lib/python3.8/site-packages/torch/share/cmake是一样的。

然后在文件最后一行添加下面内容，一定要写在add_executable后面：

target_link_libraries(cuda_env ${TORCH_LIBRARIES})

(5) 我的完整CMakeLists.txt内容

find_package(PythonInterp REQUIRED)  # Failed to compute shorthash for libnvrtc.so
cmake_minimum_required(VERSION 3.24)
project(test)set(CMAKE_CXX_STANDARD 17)
set(CUDA_NVCC_FLAGS -g;-G)  # c++: error: unrecognized command-line option '-G'
set(CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR /home/kpl/software/cuda-11.8/cuda)  
# Caffe2: CUDA cannot be found.  Depending on whether you are building Caffe2 or a Caffe2 dependent library, the next warning / error will give you more info.
set(CMAKE_PREFIX_PATH /home/kpl/software/Anaconda/Anaconda/envs/torch_cuda/lib/python3.8/site-packages/torch/share/cmake)
find_package(Torch REQUIRED)add_executable(test main.cpp)
target_link_libraries(test ${TORCH_LIBRARIES})

(6) Reload CMake后会有下面的输出

在这里插入图片描述

不用管里面的warning，对运行代码没有任何影响

/home/kpl/software/Clion/clion-2023.2.2/bin/cmake/linux/x64/bin/cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug -DCMAKE_MAKE_PROGRAM=/home/kpl/software/Clion/clion-2023.2.2/bin/ninja/linux/x64/ninja -DCMAKE_CUDA_COMPILER=/home/kpl/software/cuda-11.8/cuda/bin/nvcc -G Ninja -S /home/kpl/software/Clion/Projects/cuda_env -B /home/kpl/software/Clion/Projects/cuda_env/cmake-build-debug
-- Found PythonInterp: /usr/bin/python3.10 (found version "3.10.12") 
-- The C compiler identification is GNU 11.4.0
-- The CXX compiler identification is GNU 11.4.0
-- Detecting C compiler ABI info
-- Detecting C compiler ABI info - done
-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc - skipped
-- Detecting C compile features
-- Detecting C compile features - done
-- Detecting CXX compiler ABI info
-- Detecting CXX compiler ABI info - done
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ - skipped
-- Detecting CXX compile features
-- Detecting CXX compile features - done
-- Performing Test CMAKE_HAVE_LIBC_PTHREAD
-- Performing Test CMAKE_HAVE_LIBC_PTHREAD - Success
-- Found Threads: TRUE  
-- Found CUDA: /home/kpl/software/cuda-11.8/cuda (found version "11.8") 
-- The CUDA compiler identification is NVIDIA 11.8.89
-- Detecting CUDA compiler ABI info
-- Detecting CUDA compiler ABI info - done
-- Check for working CUDA compiler: /home/kpl/software/cuda-11.8/cuda/bin/nvcc - skipped
-- Detecting CUDA compile features
-- Detecting CUDA compile features - done
-- Caffe2: CUDA detected: 11.8
-- Caffe2: CUDA nvcc is: /home/kpl/software/cuda-11.8/cuda/bin/nvcc
-- Caffe2: CUDA toolkit directory: /home/kpl/software/cuda-11.8/cuda
-- Caffe2: Header version is: 11.8
-- Found CUDNN: /home/kpl/software/cuda-11.8/cuda/lib64/libcudnn.so  
-- Found cuDNN: v8.9.7  (include: /home/kpl/software/cuda-11.8/cuda/include, library: /home/kpl/software/cuda-11.8/cuda/lib64/libcudnn.so)
-- /home/kpl/software/cuda-11.8/cuda/lib64/libnvrtc.so shorthash is 672ee683
-- Autodetected CUDA architecture(s):  8.9
-- Added CUDA NVCC flags for: -gencode;arch=compute_89,code=sm_89
CMake Warning at /home/kpl/software/Anaconda/Anaconda/envs/torch_cuda/lib/python3.8/site-packages/torch/share/cmake/Torch/TorchConfig.cmake:22 (message):static library kineto_LIBRARY-NOTFOUND not found.
Call Stack (most recent call first):/home/kpl/software/Anaconda/Anaconda/envs/torch_cuda/lib/python3.8/site-packages/torch/share/cmake/Torch/TorchConfig.cmake:127 (append_torchlib_if_found)CMakeLists.txt:9 (find_package)-- Found Torch: /home/kpl/software/Anaconda/Anaconda/envs/torch_cuda/lib/python3.8/site-packages/torch/lib/libtorch.so  
-- Configuring done (1.6s)
-- Generating done (0.0s)
-- Build files have been written to: /home/kpl/software/Clion/Projects/cuda_env/cmake-build-debug[Finished]

5.cuda-gdb测试

(1) 创建test.cu和headers.h文件

kernel核函数只能写在.cu文件里，但是.cu文件既可以写主机代码也可以写GPU代码。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在test.cu写入下面内容：

#include <stdio.h>__global__ void add(int a, int b){int c = a + b;int d = c + a;printf("c: %d\n", c);
}void test_add(int a, int b){add<<<1, 1>>>(a, b);cudaDeviceReset(); // 同步设备函数的结果
}

在headers.h中写入下面内容：

#ifndef CUDA_ENV_HEADERS_H
#define CUDA_ENV_HEADERS_H#endif //CUDA_ENV_HEADERS_Hvoid test_add(int a, int b);

(2) 在main.c中调用test_add函数

因为.c文件只能调用主机函数，因此不能不能直接调用add核函数，而.cu文件既可以写主机函数，也可以写设备函数，因此可以在.cu中写主机函数调用核函数，然后再在.c文件中调用.cu中的主机函数。

#include <iostream>
#include "headers.h"int main() {int a = 1, b = 2;test_add(a, b);std::cout << "Hello, World!" << std::endl;return 0;
}

run main.c查看是否正确执行代码，正确运行结果如下：
在这里插入图片描述

(3) 在设备函数中加入断点，调试核函数

切记：只有在核函数中加入断点才能进行核函数进行调试，没有办法使用Step into进入核函数
在这里插入图片描述
使用Step over 或者 Resume Program跳转到断点位置
在这里插入图片描述
如果你能复现出和我一样的结果，说明你成功开启了cuda-gdb，你可以爽快的进行cuda编程的开发辣！

总结

也许你看了我的blog，只需要用一个下午的时间就把我花了一个月踩的坑给跳过了，但是我仍愿意把我的经验分享出来，因为配置cuda编程环境的blog实在是太少辣，而且中文互联网的blog的质量太拉了，不知道大佬们是不是因为太不屑去写这玩意儿的配置教程，既然他们不愿意写那就让我这个菜鸡来写，让我来当这个第一人，如果对你有用点个赞或收藏吧。如果有写的不正确的地方欢迎评论。

本人正在读Ph.D，就一般智力水平，研究方向是多视角立体(MVS)三维重建，欢迎相关研究的大佬们和我联系呀。如果你是仍处于DL或三维重建的入门阶段，我可能不是一个好的领路人，不过你可以看看我以往的blog，或许能给你启发。

GitHub：https://github.com/kangpeilun
Email：374774222@qq.com

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.hqwc.cn/news/265518.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

【设计模式--结构型--桥接模式】

【设计模式--结构型--桥接模式】

设计模式--结构型--桥接模式 桥接&#xff08;Bridge&#xff09;模式定义结构案例好处使用场景 桥接&#xff08;Bridge&#xff09;模式 定义 将抽象与实现分离&#xff0c;使他们可以独立变化。它是用组合关系代替继承关系来实现&#xff0c;从而降低了抽象和实现这两个维…
阅读更多...
广州华锐互动：VR模拟法庭虚拟体验软件让学生更好地理解法律实际运用

广州华锐互动：VR模拟法庭虚拟体验软件让学生更好地理解法律实际运用

随着科技的发展&#xff0c;我们的教育方式正在发生着翻天覆地的变化。其中&#xff0c;虚拟现实&#xff08;VR&#xff09;技术的出现&#xff0c;为我们提供了一种全新的、富有沉浸感的学习方式。尤其是在法律教学中&#xff0c;广州华锐互动的VR模拟法庭虚拟体验系统带来了…
阅读更多...
西南科技大学数字电子技术实验四（基本触发器逻辑功能测试及FPGA的实现）预习报告

西南科技大学数字电子技术实验四（基本触发器逻辑功能测试及FPGA的实现）预习报告

一、计算/设计过程 说明：本实验是验证性实验，计算预测验证结果。是设计性实验一定要从系统指标计算出元件参数过程，越详细越好。用公式输入法完成相关公式内容，不得贴手写图片。（注意：从抽象公式直接得出结果，不得分，页数可根据内容调整） （1）D触发器 特征方程： Q…
阅读更多...
22款奔驰GLS450升级HUD抬头显示 告别低头

22款奔驰GLS450升级HUD抬头显示 告别低头

随着科技飞速地发展&#xff0c;从汽车领域就可以看出&#xff0c;尤其是汽车的抬头显示器&#xff0c;一经推出就吸引了很多的车主。星骏汇小许Xjh15863 升级HUD抬头显示&#xff0c;HUD与汽车系统进行完整的数据信息连接&#xff0c;整合成大数据&#xff0c;然后将一些重要信…
阅读更多...
HTML的img常见应用属性

HTML的img常见应用属性

目录 一、src、alt、width、height 的运用二、title的运用三、align的运用四、border的运用 一、src、alt、width、height 的运用 src指定图像的URL&#xff0c;即图像的路径alt指定图像的替代文本&#xff0c;当图像无法显示时&#xff0c;会显示替代文本。width指定图像的宽…
阅读更多...
15Linux、GIT及相关相似面试题、PostMan

15Linux、GIT及相关相似面试题、PostMan

Linux和git相似是命令相关的层次结构相似 Linux Linux Linux常用操作_linux操作-CSDN博客 程序员常用的10个Linux命令_简介linux系统中的10个常用命令及功能-CSDN博客 help help 命令 &#xff1a;获得 shell 内置命令的帮助信息&#xff0c;常用形式 help cd ls --help …
阅读更多...
51单片机数码管的使用

51单片机数码管的使用

IO的使用2–数码管 本文主要涉及51单片机的数码管的使用 文章目录 IO的使用2--数码管一、数码管的定义与类型1.1 数码管的原理图二、 举个栗子2.1 一个数码管的底层函数2.2 调用上面的底层函数显示具体数字 一、数码管的定义与类型 数码管是一种用于数字显示的电子元件&#x…
阅读更多...
Kafka-快速实战

Kafka-快速实战

Kafka介绍 ChatGPT对于Apache Kafka的介绍&#xff1a; Apache Kafka是一个分布式流处理平台&#xff0c;最初由LinkedIn开发并于2011年开源。它主要用于解决大规模数据的实时流式处理和数据管道问题。 Kafka是一个分布式的发布-订阅消息系统&#xff0c;可以快速地处理高吞吐…
阅读更多...
Liunx Centos 防火墙操作

Liunx Centos 防火墙操作

liunx centos 防火墙 查看防火墙状态 systemctl status firewalld查看已经开放的端口 firewall-cmd --list-ports添加端口3306 firewall-cmd --zonepublic --add-port3306/tcp --permanent重启防火墙 firewall-cmd --reload数据库开放账号可以外网登陆 mysql -u root -p …
阅读更多...
2023 CCF中国软件大会（CCF ChinaSoft） “区块链可靠性分析”论坛成功召开

2023 CCF中国软件大会（CCF ChinaSoft） “区块链可靠性分析”论坛成功召开

2023年12月1日上午&#xff0c;2023年度CCF中国软件大会区块链可靠性分析论坛成功召开。 本次论坛由中山大学郑子彬、澳门科技大学张涛、中科院软件所蔡彦和中山大学陈嘉弛四位老师联合组织举办。本论坛重点关注区块链可靠性&#xff0c;邀请了近年来在区块链可靠性研究方面有先…
阅读更多...
C++：this指针

C++：this指针

目录 前言 成员函数返回this指向的对象本身时&#xff0c;为什是返回引用类型&#xff1f; 成员函数返回this对象本身时&#xff0c;内部通常会通过拷贝构造函数来创建一个临时对象&#xff1f; 总结 前言 c通过提供特殊的对象指针&#xff0c;this指针 指向被调用的成员函…
阅读更多...
医疗设备智慧管理助力医院提质增效，阿基米德amp；健康界实践分享

医疗设备智慧管理助力医院提质增效，阿基米德amp；健康界实践分享

近日&#xff0c;苏州阿基米德网络科技有限公司与医疗领域头部级媒体健康界&#xff0c;联合举办“数智为擎 提质增效——医学装备智慧管理创新发展论坛”的直播活动。 直播现场&#xff0c;来自上海交通大学医学院附属同仁医院、中华医学会航海医学分会、苏州阿基米德的专家们…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023