CUDA庫的cmake寫法

CUDA

參考Building Cross-Platform CUDA Applications with CMake

cmake_minimum_required(VERSION 3.8 FATAL_ERROR)
project(cmake_and_cuda LANGUAGES CXX CUDA)
 
add_library(particles STATIC
  randomize.cpp
  randomize.h
  particle.cu
  particle.h
  v3.cu
  v3.h
  )
 
# 下面選項制定particles庫使用C11特性編譯，這樣所有使用particles庫的其他可執行文件都因而使用C11編譯
target_compile_features(particles PUBLIC cxx_std_11)
 
#下面選項指定particles庫編譯的時候，所依賴的所有CUDA文件之間有關聯，默認必須添加。
set_target_properties( particles
                       PROPERTIES CUDA_SEPARABLE_COMPILATION ON)
 
add_executable(particle_test_exe test.cu)	#懷疑這裏換成test.cpp也行
 
set_property(TARGET particle_test_exe 
             PROPERTY CUDA_SEPARABLE_COMPILATION ON)
target_link_libraries(particle_text_exe PRIVATE particles)

嚴重警告，CUDA_SEPARABLE_COMPILATION這個選項，cuda是默認不開的，但是100%的程序都要開，因爲我們寫的很多cuda代碼之間是有關聯的，如果不開，那這些cuda代碼之間，常用的全局顯存空間，或者定義的公有變量，或者調用其他文件的成員函數就完全找不到，會報錯的，必須開！！！這就是nvcc中的rdc選項

嚴重警告，CUDA_NVCC_FLAGS這個選項，一般還是要加上-std=c++11，不然就算add_compile_options(-std=c++11)開啓了，仍然沒用。這是因爲後者針對所有cpp文件生效，但是不對cu文件生效，前者只對cu文件生效

CUDA分離編譯

上面其實展示了一種分離編譯的方案，那就是：

1. 先編譯cuda庫本身
   1. 使用add_library()命令編譯，或者使用cuda_add_library()命令編譯
   2. 對編譯好的程序添加分離編譯允許選項CUDA_SEPARABLE_COMPILATION
   3. 此條禁止：禁止將編譯好的cuda庫使用target_link_library()提前進行鏈接！！！
2. 然後將cuda庫以外接庫的形式鏈接到普通c++代碼中。
   1. 先使用普通add_executable()編譯其他普通代碼
   2. 使用target_link_libraries()命令鏈接 編譯好的cuda庫和${CUDA_LIBRARIES}