skuteczny sposób organizacji plików CUDA: .cpp .h .cu .cuh. Plików z numerami

Question

Co to jest najłatwiejsza do zrozumienia/wydajna organizacja kodu dla cuda. Po pewnym dochodzeniu odkryłem, że deklaracje funkcji cuda powinny znajdować się w pliku .cuh, a implementacje znajdują się w plikach .cu i implementacjach funkcji jądra w plikach .curnel. Inne rzeczy w C++ zwykle w plikach .cpp i .h. Niedawno opublikowałem pytanie: visual studio .cu file shows syntax error but compile successfully. Czy ta organizacja jest poprawna? gdzie .cpp wywołuje .cu i wywołuje funkcję jądra, która w .curnel.

Answer 1

Jako przykład, przypuśćmy, że mamy kod FDTD oparty na GPU. Zwykle wykonuję następujące czynności (Visual Studio 2010).

• plik main.cpp, w tym transfery pamięci CPU-GPU;
• FDTD.cu, w tym funkcja extern "C" void E_update(...), która zawiera wywołanie jądra <<< >>>;
• plik main.h, w tym prototyp extern "C" void E_update(...);
• FDTD.cuh, w tym funkcja __global__ void E_update_kernel(...).

Answer 2

• h, CPP, c, HPP, inc - pliki, które nie zawierają kodu CUDA C (np __ __ urządzenie i inne słowa kluczowe, połączenia jądra , itp.) i nie wywołują żadnych wywołań cuda runtime (cuda ... functions). Jest całkiem dobrze wywoływać funkcje API sterownika CUDA (cu ...) z tych plików. Zauważ, że możliwe jest skompilowanie tych plików za pomocą kompilatorów innych niż NVCC.
• cu - Pliki źródłowe CUDA C. Pliki te są przekazywane do kompilatora NVCC w celu kompilacji w obiekty do połączenia (host/urządzenie).
• cuh, cuinc - pliki zawarte w plikach .cu. Pliki te mogą zawierać słowa kluczowe CUDA C i/lub wywoływać funkcje uruchomieniowe CUDA.