nvlink、可重定位设备代码和静态设备库

2024-01-08

在调查可重定位设备代码的一些问题时,我偶然发现了一些我不太理解的东西。

这是如图所示的用例slide 6 http://on-demand.gputechconf.com/gtc-express/2012/presentations/gpu-object-linking.pdf#6。我用了一个罗伯特·克罗维拉的回答 https://stackoverflow.com/a/17287863/1043187作为重现代码的基础。我们的想法是,我们将一些可重定位设备代码编译到静态库(例如一些数学/工具箱库)中,并且我们希望将该预编译库的一些函数使用到我们程序的另一个设备库中:

libutil.a ---> libtest.so ---> test_pgm

假设这个外部库包含以下函数:

__device__ int my_square (int a);

libutil.a例如生成如下(在另一个项目中):

nvcc ${NVCC_FLAGS} -dc util.cu
nvcc ${NVCC_FLAGS} -dlink util.o -o util_dlink.o
nvcc ${NVCC_FLAGS} -lib util_dlink.o util.o -o libutil.a

然后,在我们的项目中,生成libtest.so:

nvcc ${NVCC_FLAGS} -dc test.cu
nvcc ${NVCC_FLAGS} -dlink test.o libutil.a -o test_dlink.o
g++ -shared -Wl,-soname,libtest.so -o libtest.so test.o test_dlink.o libutil.a -L${CUDA_LIBDIR} -lcudart

但生成时出现以下错误test_dlink.o:

nvlink error   : Undefined reference to '_Z9my_squarei' in 'test.o'

链接器找不到我们的虚拟对象my_square(int)功能。如果我们改为使用(假设我们有权访问util.o):

nvcc ${NVCC_FLAGS} -dlink test.o util.o -o test_dlink.o

链接器成功,之后一切正常。

进一步调查:

$ nm -C libutil.a

util_dlink.o:
                 U atexit
                 U __cudaRegisterFatBinary
0000000000000015 T __cudaRegisterLinkedBinary_39_tmpxft_0000106a_00000000_6_util_cpp1_ii_843d693d
  ...

util.o:
                 U __cudaInitModule
                 U __cudaRegisterLinkedBinary_39_tmpxft_0000106a_00000000_6_util_cpp1_ii_843d693d
  ...
0000000000000015 T my_square(int)
  ...

该符号位于存档中util.o, but nvlink(由nvcc)好像没找到。这是为什么?根据官方文档 http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html#libraries:

设备链接器具有读取静态主机库的能力 格式(Linux 和 Mac 上为 .a,Windows 上为 .lib)。

我们当然可以提取目标文件并与其链接:

ar x libutil.a `ar t libutil.a | grep -v "dlink"`
nvcc ${NVCC_FLAGS} -dlink test.o util.o -o test_dlink.o

但这感觉不像预期的解决方案......那么我在这里错过了什么?其他nvcc解决这个问题的选项?生成时是否有错误libutil.a and/or libtest.so?

请注意,这是在 Arch Linux 上使用 CUDA 6.5 进行测试的。

编辑:修复带有注释行的重现代码

Makefile

NVCC_FLAGS=-m64 -arch=sm_20 -Xcompiler '-fPIC'
CUDA_LIBDIR=${CUDA_HOME}/lib64

testmain : main.cpp libtest.so
    g++ -c main.cpp
    g++ -o testmain -L. -ldl -Wl,-rpath,. -ltest -L${CUDA_LIBDIR} -lcudart main.o

libutil.a : util.cu util.cuh
    nvcc ${NVCC_FLAGS} -dc util.cu
    # ---> FOLLOWING LINES THAT WERE WRONG <---
    # nvcc ${NVCC_FLAGS} -dlink util.o -o util_dlink.o
    # nvcc ${NVCC_FLAGS} -lib util.o util_dlink.o -o libutil.a
    # INSTEAD:
    nvcc ${NVCC_FLAGS} -lib util.o -o libutil.a
    # Assuming util is an external library, so util.o is not available
    rm util.o

libtest.so : test.cu test.h libutil.a util.cuh
    nvcc ${NVCC_FLAGS} -dc test.cu
    # Use NVCC for device linking + G++
    nvcc -v ${NVCC_FLAGS} -dlink test.o libutil.a -o test_dlink.o
    g++ -shared -o libtest.so test.o test_dlink.o libutil.a -L${CUDA_LIBDIR} -lcudart
    # Or let NVCC generate the shared library
    #nvcc -v ${NVCC_FLAGS} -shared -L. -lutil test.o -o libtest.so

clean :
    rm -f testmain *.o *.a *.so

test.h

#ifndef TEST_H
# define TEST_H

int my_test_func();

#endif //! TEST_H

test.cu

#include <stdio.h>

#include "test.h"
#include "util.cuh"

#define DSIZE 1024
#define DVAL 10
#define SQVAL 3
#define nTPB 256

#define cudaCheckErrors(msg)                             \
  do {                                                   \
    cudaError_t __err = cudaGetLastError();              \
    if (__err != cudaSuccess) {                          \
      fprintf(stderr, "Fatal error: %s (%s at %s:%d)\n", \
              msg, cudaGetErrorString(__err),            \
              __FILE__, __LINE__);                       \
      fprintf(stderr, "*** FAILED - ABORTING\n");        \
      exit(1);                                           \
    }                                                    \
  } while (0)

__global__ void my_kernel(int *data){
  int idx = threadIdx.x + (blockDim.x *blockIdx.x);
  if (idx < DSIZE) data[idx] =+ DVAL + my_square (SQVAL);
}

int my_test_func()
{
  int *d_data, *h_data;
  h_data = (int *) malloc(DSIZE * sizeof(int));
  if (h_data == 0) {printf("malloc fail\n"); exit(1);}
  cudaMalloc((void **)&d_data, DSIZE * sizeof(int));
  cudaCheckErrors("cudaMalloc fail");
  for (int i = 0; i < DSIZE; i++) h_data[i] = 0;
  cudaMemcpy(d_data, h_data, DSIZE * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
  cudaCheckErrors("cudaMemcpy fail");
  my_kernel<<<((DSIZE+nTPB-1)/nTPB), nTPB>>>(d_data);
  cudaDeviceSynchronize();
  cudaCheckErrors("kernel");
  cudaMemcpy(h_data, d_data, DSIZE * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
  cudaCheckErrors("cudaMemcpy 2");
  for (int i = 0; i < DSIZE; i++)
    if (h_data[i] != DVAL + SQVAL*SQVAL)
    {
      printf("Results check failed at offset %d, data was: %d, should be %d\n",
             i, h_data[i], DVAL);
      exit(1);
    }
  printf("Results check passed!\n");
  return 0;
}

util.cuh

#ifndef UTIL_CUH
# define UTIL_CUH

__device__ int my_square (int a);

#endif //! UTIL_CUH

util.cu

#include "util.cuh"

__device__ int my_square (int a)
{
  return a * a;
}

main.cpp

#include "test.h"

int main()
{
  my_test_func();
  return 0;
}

我建议在问题中放置一个完整的简单示例,就像我在下面所做的那样。代码的外部链接是不受欢迎的。当它们变得陈旧时,这个问题就变得不那么有价值了。

是的,您生成时出错libutil.a创建具有公开设备链接的静态库与创建(根据定义)不公开设备链接的共享库不同。请注意我在您链接的上一个问题中提到的“无 CUDA 包装器”。这个问题中的示例暴露了设备链接,因为my_square位于库中,但由库外部的代码使用。

回顾nvcc可重定位设备代码编译示例 http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html#examples您将找到一个生成可设备链接的静态库的库。静态库中没有设备链接步骤creation。设备链接步骤在最终可执行文件创建时完成(或者在本例中,在创建 so 时,即“CUDA 边界”)。静态库创建中的“额外”设备链接操作是您观察到的错误的最接近原因。

这是一个完整的示例:

$ cat util.h

__device__ float my_square(float);

$ cat util.cu

__device__ float my_square(float val){ return val*val;}

$ cat test.h

float dbl_sq(float val);

$ cat test.cu
#include "util.h"

__global__ void my_dbl_sq(float *val){
  *val = 2*my_square(*val);
}

float dbl_sq(float val){
  float *d_val, h_val;
  cudaMalloc(&d_val, sizeof(float));
  h_val = val;
  cudaMemcpy(d_val, &h_val, sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
  my_dbl_sq<<<1,1>>>(d_val);
  cudaMemcpy(&h_val, d_val, sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
  return h_val;
}
$ cat main.cpp
#include <stdio.h>
#include "test.h"

int main(){

  printf("%f\n", dbl_sq(2.0f));
  return 0;
}
$ nvcc -arch=sm_35 -Xcompiler -fPIC -dc util.cu
$ nvcc -arch=sm_35 -Xcompiler -fPIC -lib util.o -o libutil.a
$ nvcc -arch=sm_35 -Xcompiler -fPIC -dc test.cu
$ nvcc -arch=sm_35 -shared -Xcompiler -fPIC -L. -lutil test.o -o libtest.so
$ g++ -o main main.cpp libtest.so
$ cuda-memcheck ./main
========= CUDA-MEMCHECK
8.000000
========= ERROR SUMMARY: 0 errors
$

在此示例中,设备链接自动发生在nvcc用于创建 .so 库的调用。在我的示例中,我已经设置了我的LD_LIBRARY_PATH环境变量以包含我的工作目录。在 CentOS 6.2 上使用 CUDA 6.5 进行测试(请注意,在创建可执行文件期间可以执行多个设备链接操作,但这些设备链接操作必须位于单独的链接域内,即用户代码或用户代码入口点不能在域之间共享。这里不是这种情况。)

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