bazel_nvcc:在bazel中将nvcc编译器用于cuda
在CUDA编程中,NVIDIA的nvcc编译器是不可或缺的工具,它允许开发者将C++和CUDA C/C++代码结合,以便利用GPU的强大计算能力。`bazel`是一款流行的构建工具,常用于大型项目,它支持多种语言和平台。在`bazel`中配置nvcc编译器来处理CUDA代码可能涉及到一些步骤,下面我们将详细讨论这个过程。 我们需要确保系统已经安装了CUDA Toolkit,因为nvcc是该工具包的一部分。CUDA Toolkit包含了nvcc编译器、库和运行时环境,是开发CUDA应用程序的基础。可以访问NVIDIA官网下载并安装适合操作系统和GPU的最新版本。 接下来,为了在`bazel`中使用nvcc,我们需要在`.bazelrc`文件或项目的`WORKSPACE`文件中配置规则。Bazel支持自定义编译器通过规则定义,我们可以定义一个`cc_binary`或者`cc_library`规则,并指定`nvcc`作为C++编译器。例如,可以在`BUILD`文件中创建以下规则: ```python load("@bazel_tools//tools/build_defs/cc:cc.bzl", "cc_binary") cc_binary( name = "cuda_example", srcs = ["cuda_example.cu"], copts = ["-I/usr/local/cuda/include"], linkopts = [ "-L/usr/local/cuda/lib64", "-lcudart", ], ) ``` 在这个例子中,`srcs`指定了包含CUDA代码的源文件,`copts`是编译选项,添加CUDA头文件的路径,而`linkopts`则链接所需的CUDA库。 然而,Bazel默认并不支持直接处理`.cu`(CUDA)源文件,所以我们需要创建一个自定义规则来调用nvcc。可以创建一个名为`cuda_library.bzl`的 Skylark 文件,定义一个新的规则类型,比如`cuda_library`,如下所示: ```python load("@bazel_tools//tools/build_defs/cc:cc.bzl", "cc_library") def cuda_library(name, srcs, deps = [], **kwargs): cc_library( name = name + "_cubin", srcs = [f[:-3] + ".cubin" for f in srcs], deps = deps, **kwargs ) native.genrule( name = name, srcs = srcs, outs = [f[:-3] + ".cubin" for f in srcs], cmd = "$(location @local_config_cuda//cuda:cuda_nvcc) $(locations %s) -o $@" % " ".join(srcs), ) ``` 然后,在`BUILD`文件中使用`cuda_library`规则替换`cc_library`: ```python load("//:cuda_library.bzl", "cuda_library") cuda_library( name = "cuda_example", srcs = ["cuda_example.cu"], deps = ["@cuda//:cudart"], ) ``` 这里的`cuda_nvcc`工具在`@local_config_cuda//cuda`中定义,Bazel会自动查找CUDA配置。`deps`字段则指定需要链接的CUDA库,如`cudart`。 测试部分,可以创建一个`cuda_test`规则,类似`cuda_library`,但使用`cc_test`作为基础规则。测试文件通常以`.cu`后缀,遵循与`cuda_library`相同的处理流程。 在运行`bazel build`或`bazel test`时,Bazel会根据这些规则执行编译和链接操作,调用nvcc编译CUDA代码,并生成可执行文件或测试。 关于Python标签,虽然标题和描述中并未明确提到Python,但假设项目包含Python部分,可以使用Bazel的`py_binary`或`py_library`规则来构建Python模块,并通过`cc_library`或我们的`cuda_library`规则引用CUDA组件。Python部分可以通过`data`字段依赖CUDA库,使得Python程序在运行时能够找到CUDA动态链接库。 要在`bazel`中使用`nvcc`编译CUDA代码,需要定义自定义规则,配置CUDA Toolkit路径,以及正确链接CUDA库。这样,你可以充分利用Bazel的自动化构建和测试功能,同时享受CUDA编程带来的性能提升。
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