CUDA

使用 CUDA 有两种方式：CMake 3.8（Windows为3.9）中引入的新方法，应该比旧的方法更受欢迎 —— 可能会在旧包中使用这种方法，所以本节会提一下。与旧语言不同，CUDA 的支持一直在快速发展，因为构建 CUDA 非常困难，所以建议使用最新版本的 CMake！CMake 3.17 和 3.18 有很多直接针对 CUDA 的改进。

对于 CUDA 和现代 CMake 来说，一个很好的参考是 CMake 开发者 Robert Maynard 在 GTC 2017 的 演讲 ppt。

启用 CUDA 语言

有两种方法可以启用 CUDA（若 CUDA 的支持不可选）：

project(MY_PROJECT LANGUAGES CUDA CXX)

这里可能需要在将 CXX 一并列出。

若 CUDA 的支持可选，可以将其放在条件语句中：

enable_language(CUDA)

要检查 CUDA 是否可用，可使用 CheckLanuage：

include(CheckLanguage)
check_language(CUDA)

可以通过检查 CMAKE_CUDA_COMPILER（CMake 3.11 之前没有）来查看 CUDA 开发包是否存在。

可以检查 CMAKE_CUDA_COMPILER_ID（对于 nvcc，其值为 "NVIDIA"，Clang 将在 CMake 3.18 支持）。可以用 CMAKE_CUDA_COMPILER_VERSION 检查 CUDA 版本。

CUDA 的变量

CMake 中许多名称中带有 CXX 的变量都有 CUDA 版本。例如，要设置 CUDA 所需的 C++ 标准，

if(NOT DEFINED CMAKE_CUDA_STANDARD)
    set(CMAKE_CUDA_STANDARD 11)
    set(CMAKE_CUDA_STANDARD_REQUIRED ON)
endif()

若正在查找和设置 CUDA 的标准级别，CMake 3.17 中添加了一组新的编译器特性，比如：cuda_std_11。这些版本特性与 cxx 的版本特性使用方式相同。

添加库/可执行文件

这部分很简单；使用 CUDA 文件 .cu，就像平常添加库一样。

也可以使用分离编译的方式：

set_target_properties(mylib PROPERTIES
                            CUDA_SEPARABLE_COMPILATION ON)

也可以直接使用 CUDA_PTX_COMPILATION 属性创建一个 PTX（Parallel Thread eXecution）文件。

目标架构

构建 CUDA 代码时，应该以架构为目标。若没有明确的架构信息，也可以编译成 ptx，nvcc 编译器会提供基本的指令，所以 PTX 还需要在运行时进行编译，这会使 GPU kernel 的加载速度慢得多。

所有 NVIDA 显卡都有一个架构级别，比如：7.2。在处理架构时，有两个选择：

• 代码层：将向正在编译的代码预报一个版本（如：5.0），这将使用 5.0 之前的所有特性，但不会超过 5.0（假设代码/标准库编写良好）。
• 目标架构：必须等于或大于架构版本。这需要有与目标显卡相同的主版本号，并且等于或小于目标显卡。所以使用架构为 7.2 的显卡时，在编译时将代码架构版本设置为 7.0 将是首选。最后，还可以生成 PTX；PTX 将在架构版本大于当前架构的所有显卡上工作，不过需要在运行时再对 PTX 进行编译。

CMake 3.18 中，设置目标架构变得非常容易。若 CMake 的版本范围为 3.18+，可以对目标使用 CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES 变量和 CUDA_ARCHITECTURES 属性。允许直接写值（不带 .），比如：架构 5.0，可以就写为 50。若设置为 OFF，将不会传递任何架构信息。

使用目标

使用目标与 CXX 类似，但有一个问题。若目标包含编译器选项（或标志），大多数情况下，这些选项将无法正确使用（很难正确的封装在 CUDA 包装宏或函数中）。正确的编译器选项设置应该如下所示：

"$<$<BUILD_INTERFACE:$<COMPILE_LANGUAGE:CXX>>:-fopenmp>$<$<BUILD_INTERFACE:$<COMPILE_LANGUAGE:CUDA>>:-Xcompiler=-fopenmp>"

然而，不管是使用传统 CMake 的 find_package 方法，还是使用现代 CMake 的目标和继承方法，都不好使。这是我吃了不少苦头总结出来的经验。

目前，有一个合适的解决方案，只要知道未别名的目标名称即可。这是一个函数，若使用 CUDA 编译器，可以通过包装编译选项（标志）来修复仅处理 C++ 的目标：

function(CUDA_CONVERT_FLAGS EXISTING_TARGET)
    get_property(old_flags TARGET ${EXISTING_TARGET} PROPERTY INTERFACE_COMPILE_OPTIONS)
    if(NOT "${old_flags}" STREQUAL "")
        string(REPLACE ";" "," CUDA_flags "${old_flags}")
        set_property(TARGET ${EXISTING_TARGET} PROPERTY INTERFACE_COMPILE_OPTIONS
            "$<$<BUILD_INTERFACE:$<COMPILE_LANGUAGE:CXX>>:${old_flags}>$<$<BUILD_INTERFACE:$<COMPILE_LANGUAGE:CUDA>>:-Xcompiler=${CUDA_flags}>"
            )
    endif()
endfunction()

内置变量

• CMAKE_CUDA_TOOLKIT_INCLUDE_DIRECTORIES：指示 CUDA 开发包内置 Thrust 等工具的目录
• CMAKE_CUDA_COMPILER：NVCC 的具体路径

即使不启用 CUDA 语言，也可以使用 FindCUDAToolkit 来查找 CUDA 的各种目标和变量。

注意，FindCUDA 已弃用，但对于低于 3.18 的 CMake，以下函数需要 FindCUDA：

• CUDA 版本检查/选择版本
• 架构检测（注意：3.12 部分修复了这个问题）
• 为 CUDA 库连接非 .cu 文件

FindCUDA [警告：不要使用] (仅供参考)

若要支持旧版 CMake，建议至少在 CMake 文件夹中包含来自 CMake 3.9 版本的 FindCUDA（参见 CLIUtils github 组织中的 git库）。需要添加两个特性：CUDA_LINK_LIBRARIES_KEYWORD 和cuda_select_nvcc_arch_flags，以及较新的架构和 CUDA 版本。

要使用旧版 CUDA 支持方式，可以使用 find_package：

find_package(CUDA 7.0 REQUIRED)
message(STATUS "Found CUDA ${CUDA_VERSION_STRING} at ${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR}")

可以用 CUDA_NVCC_FLAGS（使用列表添加的方式，list(APPEND)）控制 CUDA 标志，通过 CUDA_SEPARABLE_COMPILATION 控制分离编译。若想确保 CUDA 的正常工作，需要将关键字添加到目标中（CMake 3.9+）：

set(CUDA_LINK_LIBRARIES_KEYWORD PUBLIC)

若想让用户检查当前硬件的架构标志，可以使用以下方式：

cuda_select_nvcc_arch_flags(ARCH_FLAGS) # optional argument for arch to add