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。