Question

我有一个CUDA程序（cuda_test.cc），我想在没有CUDA设备的机器上运行（在这种情况下，它将在cpu而不是在gpu上执行算法）。从命令行来看，它非常简单：

machine-with-cuda$ nvcc -ccbin g++ -o cuda_test cuda_test.cc
machine-without-cuda$ ./cuda_test 
You don't have a CUDA device

但是，我需要使用cmake，因为我的程序将包含在使用cmake的现有库中。 Cmake总是使用-rdynamic /usr/local/cuda/lib64/libcudart.so调用c ++，所以我最终得到一个链接到libcudart.so的可执行文件，这是

machine-with-cuda$ cat CMakeLists.txt 
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 2.6)
FIND_PACKAGE(CUDA)
SET(CUDA_NVCC_FLAGS "${CUDA_NVCC_FLAGS} -ccbin g++")
CUDA_ADD_EXECUTABLE(cuda_test cuda_test.cc)

machine-with-cuda$ make
...
/usr/bin/c++       CMakeFiles/cuda_test.dir/cuda_test.cc.o  -o cuda_test -rdynamic /usr/local/cuda/lib64/libcudart.so -Wl,-rpath,/usr/local/cuda/lib64 
...

machine-without-cuda$ ./cuda_test
error while loading shared libraries: libcudart.so.6.5: cannot open shared object file: No such file or directory

（请注意，即使在编译.cu文件而不是.cc文件时，我仍然会得到一个链接到libcudart.so的可执行文件。）

如何防止cmake链接到libcudart.so？或者还有另一种方法可以确保我的程序即使没有安装cuda也可以运行吗？

非常感谢

Answer 1

即使在没有GPU的机器上（因此没有CUDA），创建一个能够正确运行的CUDA程序的recommended approach是包含libcudart提供的cuda运行时。 / p>

有两种可能的方法：

如果您打算将您的应用程序动态链接到CUDA运行时库（即针对Linux上的libcudart.so或Windows上的cudart.lib / cudart.dll），那么您应该捆绑并{{3}与您的应用程序相关的库。（是的，redistribute重新分发这些库。）
或者，你可以针对libcudart you are permitted，并且不需要单独的捆绑或重新分发。

使用上述任一方法，您的应用程序将statically link（例如，使用cudaGetDeviceProperties或cudaGetDeviceCount）。如果对库的第一个查询引发错误，那么此时通常的响应是＆＃34;没有正确的CUDA安装＆＃34;，因此您的代码将采用非CUDA代码路径。

如何防止cmake链接到libcudart.so？

1 个答案: