VS里面关于.cpp文件与.cu文件混合编译问题---不要在.cpp文件声明核函数(device()和global__())

男娘i 2022-06-01 08:23 343阅读 0赞

原文出处：[点击打开链接][Link 1]

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不要在.cpp文件声明核函数，否则会报错，具体可以参考下面两个链接：

[http://blog.csdn.net/lingerlanlan/article/details/25063331?utm\_source=tuicool][http_blog.csdn.net_lingerlanlan_article_details_25063331_utm_source_tuicool]

[https://stackoverflow.com/questions/16550031/cuda-device-and-global-error-expected-constructor-destructor-or-type][https_stackoverflow.com_questions_16550031_cuda-device-and-global-error-expected-constructor-destructor-or-type]

\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#\#

在做项目集成的时候需要用到cpp和cuda文件联调，自己摸索了两种方式实现cpp和cu文件混合编译。

本文环境：

>  *  windows7 64位
>  *  VS2010
>  *  CUDA5.5
>  *  英伟达显卡Tesla C1060

# 前言 #

装好CUDA 5.5 sdk后，默认会自动添加好系统环境变量。

![Center][]

因此不需要额外配置，不过为了保险起见，可以选择性地添加以下环境变量：

CUDA_BIN_PATH　　%CUDA_PATH%\bin CUDA_LIB_PATH　　%CUDA_PATH%\lib\Win32 CUDA_SDK_BIN　　%CUDA_SDK_PATH%\bin\Win32 CUDA_SDK_LIB　　%CUDA_SDK_PATH%\common\lib\Win32 CUDA_SDK_PATH　　C:\cuda\cudasdk\common

这时可以打开CUDA自带的sample运行一下，运行能通过才可以继续下面的内容————cpp和cuda联调。

# 方法一：先建立cuda工程，再添加cpp文件 #

1.打开vs2010，新建一个cuda项目，名称CudaCpp。

![Center 1][]

2.cuda默认建立的工程是如下，实现了两个一维向量的并行相加。kernel函数和执行函数还有main函数全都写在了一个cu文件里。

![Center 2][]

3.接下来在工程里添加一个空的cpp文件。将原来cu文件里main函数里的内容剪切到cpp文件main函数里。

为了让cpp能够调用cu文件里面的函数，在addWithCuda函数前加上**extern "C" **关键字  （注意C大写，为什么addKernel不用加呢？因为cpp里面直接调用的是addWithCuda）

![Center 3][]

4.在cpp里也要加上addWithCuda函数的完整前向声明。下图就是工程的完整结构

![Center 4][]

5.可以在cpp里的main函数return之间加入getchar()防止运行后一闪就退出，加上system("pause")或者直接ctrl+F5也行。

运行结果：

![Center 5][]

下面贴出CudaCpp项目代码。

kernel.cu

**\[plain\]**  [view plain][]   [copy][view plain]

[print][view plain] [?][view plain]

1.  \#include "cuda\_runtime.h"  
2.  \#include "device\_launch\_parameters.h"  
3.    
4.  \#include <stdio.h>  
5.    
6.  \_\_global\_\_ void addKernel(int \*c, const int \*a, const int \*b)  
7.  \{  
8.      int i = threadIdx.x;  
9.      c\[i\] = a\[i\] + b\[i\];  
10. \}  
11. // Helper function for using CUDA to add vectors in parallel.  
12. extern "C"  
13. cudaError\_t addWithCuda(int \*c, const int \*a, const int \*b, unsigned int size)  
14. \{  
15.     int \*dev\_a = 0;  
16.     int \*dev\_b = 0;  
17.     int \*dev\_c = 0;  
18.     cudaError\_t cudaStatus;  
19.   
20.     // Choose which GPU to run on, change this on a multi-GPU system.  
21.     cudaStatus = cudaSetDevice(0);  
22.     if (cudaStatus != cudaSuccess) \{  
23.         fprintf(stderr, "cudaSetDevice failed!  Do you have a CUDA-capable GPU installed?");  
24.         goto Error;  
25.     \}  
26.   
27.     // Allocate GPU buffers for three vectors (two input, one output)    .  
28.     cudaStatus = cudaMalloc((void\*\*)&dev\_c, size \* sizeof(int));  
29.     if (cudaStatus != cudaSuccess) \{  
30.         fprintf(stderr, "cudaMalloc failed!");  
31.         goto Error;  
32.     \}  
33.   
34.     cudaStatus = cudaMalloc((void\*\*)&dev\_a, size \* sizeof(int));  
35.     if (cudaStatus != cudaSuccess) \{  
36.         fprintf(stderr, "cudaMalloc failed!");  
37.         goto Error;  
38.     \}  
39.   
40.     cudaStatus = cudaMalloc((void\*\*)&dev\_b, size \* sizeof(int));  
41.     if (cudaStatus != cudaSuccess) \{  
42.         fprintf(stderr, "cudaMalloc failed!");  
43.         goto Error;  
44.     \}  
45.   
46.     // Copy input vectors from host memory to GPU buffers.  
47.     cudaStatus = cudaMemcpy(dev\_a, a, size \* sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);  
48.     if (cudaStatus != cudaSuccess) \{  
49.         fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");  
50.         goto Error;  
51.     \}  
52.   
53.     cudaStatus = cudaMemcpy(dev\_b, b, size \* sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);  
54.     if (cudaStatus != cudaSuccess) \{  
55.         fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");  
56.         goto Error;  
57.     \}  
58.   
59.     // Launch a kernel on the GPU with one thread for each element.  
60.     addKernel<<<1, size>>>(dev\_c, dev\_a, dev\_b);  
61.   
62.     // Check for any errors launching the kernel  
63.     cudaStatus = cudaGetLastError();  
64.     if (cudaStatus != cudaSuccess) \{  
65.         fprintf(stderr, "addKernel launch failed: %s\\n", cudaGetErrorString(cudaStatus));  
66.         goto Error;  
67.     \}  
68.       
69.     // cudaDeviceSynchronize waits for the kernel to finish, and returns  
70.     // any errors encountered during the launch.  
71.     cudaStatus = cudaDeviceSynchronize();  
72.     if (cudaStatus != cudaSuccess) \{  
73.         fprintf(stderr, "cudaDeviceSynchronize returned error code %d after launching addKernel!\\n", cudaStatus);  
74.         goto Error;  
75.     \}  
76.   
77.     // Copy output vector from GPU buffer to host memory.  
78.     cudaStatus = cudaMemcpy(c, dev\_c, size \* sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);  
79.     if (cudaStatus != cudaSuccess) \{  
80.         fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");  
81.         goto Error;  
82.     \}  
83.   
84. Error:  
85.     cudaFree(dev\_c);  
86.     cudaFree(dev\_a);  
87.     cudaFree(dev\_b);  
88.       
89.     return cudaStatus;  
90. \}

main.cpp

**\[cpp\]**  [view plain][]   [copy][view plain]

[print][view plain] [?][view plain]

1.  \#include <stdio.h>  
2.  \#include "cuda\_runtime.h"  
3.  \#include "device\_launch\_parameters.h"  
4.    
5.  **extern** "C"  
6.      cudaError\_t addWithCuda(**int** \*c, **const** **int** \*a, **const** **int** \*b, unsigned **int** size);  
7.  **int** main()  
8.  \{  
9.      **const** **int** arraySize = 5;  
10.     **const** **int** a\[arraySize\] = \{ 1, 2, 3, 4, 5 \};  
11.     **const** **int** b\[arraySize\] = \{ 10, 20, 30, 40, 50 \};  
12.     **int** c\[arraySize\] = \{ 0 \};  
13.   
14.     // Add vectors in parallel.  
15.     cudaError\_t cudaStatus = addWithCuda(c, a, b, arraySize);  
16.     **if** (cudaStatus != cudaSuccess) \{  
17.         fprintf(stderr, "addWithCuda failed!");  
18.         **return** 1;  
19.     \}  
20.   
21.     printf("\{1,2,3,4,5\} + \{10,20,30,40,50\} = \{%d,%d,%d,%d,%d\}\\n",  
22.         c\[0\], c\[1\], c\[2\], c\[3\], c\[4\]);  
23.     printf("cuda工程中调用cpp成功！\\n");  
24.   
25.     // cudaDeviceReset must be called before exiting in order for profiling and  
26.     // tracing tools such as Nsight and Visual Profiler to show complete traces.  
27.     cudaStatus = cudaDeviceReset();  
28.     **if** (cudaStatus != cudaSuccess) \{  
29.         fprintf(stderr, "cudaDeviceReset failed!");  
30.         **return** 1;  
31.     \}  
32.     getchar(); //here we want the console to hold for a while  
33.     **return** 0;  
34. \}

# 方法二：先建立cpp工程，再添加cu文件 #

方法一由于是cuda工程是自动建立的，所以比较简单，不需要多少额外的配置。而在cpp工程里面添加cu就要复杂一些。为了简单起见，这里采用console程序讲解，至于MFC或者Direct3D程序同理。

1.建立一个空的win32控制台工程，名称CppCuda。

![Center 6][]

2.然后右键工程-->添加一个cu文件

![Center 7][]

3.将方法一中cu和cpp文件的代码分别拷贝到这个工程里来（做了少许修改，extern "C"关键字和某些头文件不要忘了加），工程结构如图：

![Center 8][]

这个时候编译是通不过的，需要作一些配置。

4.关键的一步，右键工程-->生成自定义 ，将对话框中CUDA5.5前面的勾打上。

![Center 9][]

这时点击 工程-->属性，会发现多了CUDA链接器这一项。

![Center 10][]

5.关键的一步，右键kernel.cu文件-->属性，在 常规-->项类型 里面选择CUDA C/C++（由于cu文件是由nvcc编译的，这里要修改编译链接属性）

![Center 11][]

6.工程-->属性-->链接器-->附加依赖项，加入cudart.lib

![Center 12][]

7.工具-->选项-->文本编辑器-->文件扩展名 添加cu \\cuh两个文件扩展名

![Center 13][]

8.至此配置成功。运行一下：

![Center 14][]

9.为了更加确信cuda中的函数确实被调用，在main.cpp里面调用cuda函数的地方加入了一个断点。

![Center 15][]

单步执行一下。

![Center 16][]

可以看到程序跳到了cu文件里去执行了，说明cpp调用cuda函数成功。

![Center 17][]

贴上代码（其实跟方式一基本一样，没怎么改），工程CppCuda

kernel.cu

**\[plain\]**  [view plain][]   [copy][view plain]

[print][view plain] [?][view plain]

1.  \#include "cuda\_runtime.h"  
2.  \#include "device\_launch\_parameters.h"  
3.    
4.  \#include <stdio.h>  
5.    
6.  //cudaError\_t addWithCuda(int \*c, const int \*a, const int \*b, unsigned int size);  
7.  \_\_global\_\_ void addKernel(int \*c, const int \*a, const int \*b)  
8.  \{  
9.      int i = threadIdx.x;  
10.     c\[i\] = a\[i\] + b\[i\];  
11. \}  
12. // Helper function for using CUDA to add vectors in parallel.  
13. extern "C"  
14. cudaError\_t addWithCuda(int \*c, const int \*a, const int \*b, unsigned int size)  
15. \{  
16.     int \*dev\_a = 0;  
17.     int \*dev\_b = 0;  
18.     int \*dev\_c = 0;  
19.     cudaError\_t cudaStatus;  
20.   
21.     // Choose which GPU to run on, change this on a multi-GPU system.  
22.     cudaStatus = cudaSetDevice(0);  
23.     if (cudaStatus != cudaSuccess) \{  
24.         fprintf(stderr, "cudaSetDevice failed!  Do you have a CUDA-capable GPU installed?");  
25.         goto Error;  
26.     \}  
27.   
28.     // Allocate GPU buffers for three vectors (two input, one output)    .  
29.     cudaStatus = cudaMalloc((void\*\*)&dev\_c, size \* sizeof(int));  
30.     if (cudaStatus != cudaSuccess) \{  
31.         fprintf(stderr, "cudaMalloc failed!");  
32.         goto Error;  
33.     \}  
34.   
35.     cudaStatus = cudaMalloc((void\*\*)&dev\_a, size \* sizeof(int));  
36.     if (cudaStatus != cudaSuccess) \{  
37.         fprintf(stderr, "cudaMalloc failed!");  
38.         goto Error;  
39.     \}  
40.   
41.     cudaStatus = cudaMalloc((void\*\*)&dev\_b, size \* sizeof(int));  
42.     if (cudaStatus != cudaSuccess) \{  
43.         fprintf(stderr, "cudaMalloc failed!");  
44.         goto Error;  
45.     \}  
46.   
47.     // Copy input vectors from host memory to GPU buffers.  
48.     cudaStatus = cudaMemcpy(dev\_a, a, size \* sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);  
49.     if (cudaStatus != cudaSuccess) \{  
50.         fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");  
51.         goto Error;  
52.     \}  
53.   
54.     cudaStatus = cudaMemcpy(dev\_b, b, size \* sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);  
55.     if (cudaStatus != cudaSuccess) \{  
56.         fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");  
57.         goto Error;  
58.     \}  
59.   
60.     // Launch a kernel on the GPU with one thread for each element.  
61.     addKernel<<<1, size>>>(dev\_c, dev\_a, dev\_b);  
62.   
63.     // Check for any errors launching the kernel  
64.     cudaStatus = cudaGetLastError();  
65.     if (cudaStatus != cudaSuccess) \{  
66.         fprintf(stderr, "addKernel launch failed: %s\\n", cudaGetErrorString(cudaStatus));  
67.         goto Error;  
68.     \}  
69.       
70.     // cudaDeviceSynchronize waits for the kernel to finish, and returns  
71.     // any errors encountered during the launch.  
72.     cudaStatus = cudaDeviceSynchronize();  
73.     if (cudaStatus != cudaSuccess) \{  
74.         fprintf(stderr, "cudaDeviceSynchronize returned error code %d after launching addKernel!\\n", cudaStatus);  
75.         goto Error;  
76.     \}  
77.   
78.     // Copy output vector from GPU buffer to host memory.  
79.     cudaStatus = cudaMemcpy(c, dev\_c, size \* sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);  
80.     if (cudaStatus != cudaSuccess) \{  
81.         fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!");  
82.         goto Error;  
83.     \}  
84.   
85. Error:  
86.     cudaFree(dev\_c);  
87.     cudaFree(dev\_a);  
88.     cudaFree(dev\_b);  
89.       
90.     return cudaStatus;  
91. \}

main.cpp

**\[cpp\]**  [view plain][]   [copy][view plain]

[print][view plain] [?][view plain]

1.  \#include <iostream>  
2.  \#include "cuda\_runtime.h"  
3.  \#include "device\_launch\_parameters.h"  
4.  **using** **namespace** std;  
5.    
6.  **extern** "C"  
7.      cudaError\_t addWithCuda(**int** \*c, **const** **int** \*a, **const** **int** \*b, unsigned **int** size);  
8.  **int** main(**int** argc,**char** \*\*argv)  
9.  \{  
10.     **const** **int** arraySize = 5;  
11.     **const** **int** a\[arraySize\] = \{ 1, 2, 3, 4, 5 \};  
12.     **const** **int** b\[arraySize\] = \{ 10, 20, 30, 40, 50 \};  
13.     **int** c\[arraySize\] = \{ 0 \};  
14.   
15.     // Add vectors in parallel.  
16.     cudaError\_t cudaStatus = addWithCuda(c, a, b, arraySize);  
17.     **if** (cudaStatus != cudaSuccess) \{  
18.         fprintf(stderr, "addWithCuda failed!");  
19.         **return** 1;  
20.     \}  
21.   
22.     cout<<"\{1,2,3,4,5\} + \{10,20,30,40,50\} = \{"<<c\[0\]<<','<<c\[1\]<<','<<c\[2\]<<','<<c\[3\]<<'\}'<<endl;  
23.     printf("cpp工程中调用cu成功！\\n");  
24.   
25.     // cudaDeviceReset must be called before exiting in order for profiling and  
26.     // tracing tools such as Nsight and Visual Profiler to show complete traces.  
27.     cudaStatus = cudaDeviceReset();  
28.     **if** (cudaStatus != cudaSuccess) \{  
29.         fprintf(stderr, "cudaDeviceReset failed!");  
30.         **return** 1;  
31.     \}  
32.     system("pause"); //here we want the console to hold for a while  
33.     **return** 0;  
34. \}

注意有时候编译出问题，把   "device\_launch\_parameters.h"  这个头文件去掉就好了（去掉之后就不能调里面的函数或变量了），至于为什么，还不是很清楚。

以后将cu文件加入到任何MFC，qt，D3D或者OpenGL等C++工程中步骤都是类似的。

[Link 1]: http://blog.csdn.net/u012234115/article/details/34860273
[http_blog.csdn.net_lingerlanlan_article_details_25063331_utm_source_tuicool]: http://blog.csdn.net/lingerlanlan/article/details/25063331?utm_source=tuicool
[https_stackoverflow.com_questions_16550031_cuda-device-and-global-error-expected-constructor-destructor-or-type]: https://stackoverflow.com/questions/16550031/cuda-device-and-global-error-expected-constructor-destructor-or-type
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[view plain]: http://blog.csdn.net/u012234115/article/details/34860273#
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