Question

由于可以使用Clang进行CUDA编译，我有兴趣研究通过clang到中间表示（IR）的cuda代码（.cu文件）转换。

Clang的CUDA编译需要某些CUDA库。那么在CUDA程序中解析关键字__shared__是由Clang还是由CUDA编译器完成的？从我最初的搜索开始，我相信转换是由CUDA而不是Clang完成的。这种理解是否正确？

Answer 1

当clang编译CUDA代码时，不涉及Nvidia NVCC编译器。

__shared__或更准确__attribute__((shared)) 是一个属性clang知道。如果clang遇到用shared属性标记的变量，它将做两件事：

变量将具有静态链接。这意味着变量的定义从内核函数移动到模块范围。
变量将放在地址空间3中，地址空间3定义为共享内存地址空间。

用clang编译这个小程序：

__global__ void foo(int* tmp)
{
  __shared__ int vec[32];
  vec[threadIdx.x] = tmp[threadIdx.x];
  tmp[threadIdx.y] = vec[threadIdx.y];
}

int main()
{
  int* tmp;
  foo<<<1, 1>>>(tmp);
  return tmp[0];
}

产生以下IR：

  ; ModuleID = 'sm.cu'
  target datalayout = "e-p:64:64:64-i1:8:8-i8:8:8-i16:16:16-i32:32:32-i64:64:64-f32:32:32-f64:64:64-v16:16:16-v32:32:32-v64:64:64-v128:128:128-n16:32:64"
  target triple = "nvptx64-unknown-unknown"

  @vec= internal unnamed_addr addrspace(3) global [32 x i32] zeroinitializer, align 4

  ; Function Attrs: nounwind readnone
  declare i32 @llvm.nvvm.read.ptx.sreg.tid.x() #0

  ; Function Attrs: nounwind readnone
  declare i32 @llvm.nvvm.read.ptx.sreg.tid.y() #0

  define ptx_kernel void @__pacxx_kernel0(i32 addrspace(1)* %tmp) {
    %1 = tail call spir_func i32 @llvm.nvvm.read.ptx.sreg.tid.x() #1
    %2 = zext i32 %1 to i64
    %3 = getelementptr i32, i32 addrspace(1)* %tmp, i64 %2
    %4 = load i32, i32 addrspace(1)* %3, align 4
    %5 = getelementptr [32 x i32], [32 x i32] addrspace(3)* @vec, i64 0, i64 %2
    store i32 %4, i32 addrspace(3)* %5, align 4
    %6 = tail call spir_func i32 @llvm.nvvm.read.ptx.sreg.tid.y() #1
    %7 = zext i32 %6 to i64
    %8 = getelementptr [32 x i32], [32 x i32] addrspace(3)* @vec, i64 0, i64 %7
    %9 = load i32, i32 addrspace(3)* %8, align 4
    %10 = getelementptr i32, i32 addrspace(1)* %tmp, i64 %7
    store i32 %9, i32 addrspace(1)* %10, align 4
    ret void
  }

您可以看到变量vec在模块内部具有静态（但内部）链接，并位于地址空间3中。

Clang遵循NVVM IR规范，可以找到here。但是，NVVM IR是为LLVM 3.4指定的，如果使用较新的LLVM / Clang版本生成的IR，则可能会遇到问题。然而，LLVM的NVPTX后端没有这个限制，可以毫无问题地生成PTX代码。 Clang（在较新的版本中）将像NVCC一样构建一个胖箱。在旧版本的Clang中，您必须自己构建可执行文件，并使用CUDAIsDevice命令行标志编译程序的设备部分。

PTX代码可用于通过将其与CUDA API链接来对GPU进行编程。

修改由于问题出现在这里定义__shared__属性的地方是：在clang标题中host_defines.h包含在CUDA工具包中。在host_defines.h（来自CUDA 7.5）中，您可以看到：

192 #define __shared__ \ 193 __location__(shared)

和__location__（这是另一个宏定义）扩展为__annotate__

85 #define __annotate__(a) \ 86 __attribute__((a)) 87 #define __location__(a) \ 88 __annotate__(a)

正如我在答案的第一部分所写的那样扩展到__attribute__。因此__shared__已扩展为__attribute__((shared))。

通过Clang / CUDA解析CUDA关键字shared

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通过Clang / CUDA解析CUDA关键字__shared__

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通过Clang / CUDA解析CUDA关键字shared