Question

我正在尝试使用egypt为CUDA中的代码生成调用图，但通常的方法似乎不起作用（因为nvcc没有任何可以执行相同操作的标记） -fdump-RTL-扩大）。

更多详情：

我有一个非常大的代码（我不是作者）跨越多个.cu文件，如果我有一个调用图，我会更容易理解它正在做什么。

我敢打赌，这个问题的答案对其他人也有用。

有关如何使用cuda（.cu）文件完成此操作的任何想法？

Answer 1

您可以使用CUDA support of clang 3.8。

执行此操作

首先，编译您的CUDA代码以发出llvm（安装了CUDA 7.5的Windows上的示例）：

clang++ -c main.cu --cuda-gpu-arch=sm_35 -o main.ll -I"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\include"

然后，使用生成的ll构建带有opt的调用图：

opt.exe main.ll -analyze -dot-callgraph

请注意，opt不是默认二进制发行版的一部分，您可能需要自己构建它（我有3.7.1版本，并且它能够从3.8管理ll。）

示例main.cu文件：

#include <cuda_runtime.h>
__device__ int f() { return 1; }
__device__ float g(float* a) { return a[f()] ; }
__device__ float h() { return 42.0f ; }
__global__ void kernel (int a, float* b)
{
        int c = a + f();
        g(b);
        b[c] = h();
}

生成的点文件：

digraph "Call graph" {
        label="Call graph";

        Node0x1e3d438 [shape=record,label="{external node}"];
        Node0x1e3d438 -> Node0x1e3cfb0;
        Node0x1e3d438 -> Node0x1e3ce48;
        Node0x1e3d438 -> Node0x1e3d0a0;
        Node0x1e3d438 -> Node0x1e3d258;
        Node0x1e3d438 -> Node0x1e3cfd8;
        Node0x1e3d438 -> Node0x1e3ce98;
        Node0x1e3d438 -> Node0x1e3d000;
        Node0x1e3d438 -> Node0x1e3cee8;
        Node0x1e3d438 -> Node0x1e3d078;
        Node0x1e3d000 [shape=record,label="{__cuda_module_ctor}"];
        Node0x1e3d000 -> Node0x1e3ce98;
        Node0x1e3d000 -> Node0x1e3d168;
        Node0x1e3d078 [shape=record,label="{__cuda_module_dtor}"];
        Node0x1e3d078 -> Node0x1e3cee8;
        Node0x1e3cfb0 [shape=record,label="{^A?f@@YAHXZ}"];
        Node0x1e3d0a0 [shape=record,label="{^A?h@@YAMXZ}"];
        Node0x1e3ce48 [shape=record,label="{^A?g@@YAMPEAM@Z}"];
        Node0x1e3ce48 -> Node0x1e3cfb0;
        Node0x1e3d258 [shape=record,label="{^A?kernel@@YAXHPEAM@Z}"];
        Node0x1e3d258 -> Node0x1e3cfb0;
        Node0x1e3d258 -> Node0x1e3ce48;
        Node0x1e3d258 -> Node0x1e3d0a0;
        Node0x1e3d168 [shape=record,label="{__cuda_register_kernels}"];
        Node0x1e3cee8 [shape=record,label="{__cudaUnregisterFatBinary}"];
        Node0x1e3cee8 -> Node0x1e3d528;
        Node0x1e3cfd8 [shape=record,label="{__cudaRegisterFunction}"];
        Node0x1e3cfd8 -> Node0x1e3d528;
        Node0x1e3ce98 [shape=record,label="{__cudaRegisterFatBinary}"];
        Node0x1e3ce98 -> Node0x1e3d528;
}

调用CUDA的图表

1 个答案: