CUDA プロジェクト
CUDA(英語)（Compute Unified Device Architecture）は、NVidia による並列コンピューティングプラットフォームおよびプログラミングモデルです。CUDA 対応 GPU を操作するための C/C++ 言語拡張機能と API を提供する
CLion は CUDA C/C++ をサポートし、コードインサイトを提供します。また、CLion は、新規プロジェクトウィザードを使用して CMake ベースの CUDA アプリケーションを作成できます。
CLion の CUDA プロジェクト
始める前に、必ず CUDA 開発ツールキット(英語)をインストールしてください。インストール手順の詳細については、公式ドキュメント(英語)を参照してください。
新しい CUDA プロジェクトを作成する
メインメニューで、に移動し、プロジェクトタイプとして CUDA 実行可能ファイルまたは CUDA ライブラリを選択します。
必要に応じて、プロジェクトの場所、言語標準、ライブラリタイプを指定します。
選択した標準が
CMAKE_CUDA_STANDARD変数に設定されます。別の標準の通常の C/C++ ファイルをプロジェクトに追加する場合は、CMakeLists.txt スクリプトでCMAKE_C_STANDARD/CMAKE_CXX_STANDARD変数を手動で設定する必要があります。作成をクリックすると、CLion はサンプル CMakeLists.txt および main.cu を使用してプロジェクトを生成します。
既存の CUDA プロジェクトを開く
新しい .cu/ .cuh ファイルを追加する
プロジェクトツリーで目的のフォルダーを右クリックし、または を選択します。
タイプフィールドで、CUDA ソースまたは CUDA ヘッダーにそれぞれ .cu または .cuh を選択します。
新しいファイルを 1 つ以上の CMake ターゲットに自動的に追加する場合は、ターゲットに追加チェックボックスを選択し、リストから必要なターゲットを選択します。
オプションには、一般的な CMake ターゲットと
cuda_add_executable/cuda_add_libraryで作成されたターゲットの両方が含まれます (CUDA CMake 言語を参照)。
CUDA コンパイラーを設定する
すべての .cu/.cuh ファイルは、LLVM ベースの CUDA コンパイラードライバーである NVCC(英語) を使用してコンパイルする必要があります。
NVCC を検出するには、CUDA ツールチェーンの場所を CMake に通知する必要があります。次のオプションのいずれかを使用します。
システム
PATH変数に CUDA ツールチェーンパスを設定します。Linux では、/etc/environment 構成ファイルの /usr/local/cuda-<version>/bin を
PATHに追加することをお勧めします。こうすることで、ターミナルから作業しているか、デスクトップランチャーを使用しているか、リモート Linux マシンに接続しているかに関係なく、CUDA ツールキットの場所を利用できるようになります。詳細については、公式 Linux のインストールガイド(英語)を参照してください。または、CMake で NVCC へのパスを指定します。これを行う方法の 1 つは、
CMAKE_CUDA_COMPILER変数を NVCC 実行可能ファイルの場所に設定することです。この変数を CMakeLists.txt に追加するか、 の CMake のオプションフィールドを使用できます。例: Windows の場合:
デフォルト以外のホストコンパイラーを構成する
ホストコードをコンパイルするために、NVCC はシステムのデフォルトの C++ コンパイラー（Linux では gcc /g ++、Windows では cl.exe）を呼び出します。サポートされているバージョンは、Windows(英語) および Linux(英語) の公式ガイドで確認できます。
システムのデフォルトコンパイラーが CUDA ツールキットと互換性がない場合は、代わりに NVCC が使用するカスタムコンパイラー実行ファイルを指定できます。
次のオプションのいずれかを選択します。
CUDAHOSTCXX環境変数を使用するCUDAHOSTCXX=/path/to/compiler現在のプロジェクトのみに設定するには、 の環境フィールドを使用します。
システム全体に設定するには、この変数を /etc/environment に追加します。
CMake 変数を使用する
言語としての CUDA を使用する CUDA プロジェクトの場合: CMAKE_CUDA_HOST_COMPILER および CMAKE_CUDA_FLAGS
find_package(CUDA)を使用する CUDA プロジェクトの場合: CUDA_HOST_COMPILER および CUDA_NVCC_FLAGS
の CMake のオプションフィールドに次の行を追加します。
-DCMAKE_CUDA_HOST_COMPILER=/path/to/compiler -DCMAKE_CUDA_FLAGS="-ccbin /path/to/compiler"あるいは、CMakeLists.txt に変数を設定します。
set(CMAKE_CUDA_HOST_COMPILER "/path/to/compiler") set(CMAKE_CUDA_FLAGS "${CMAKE_CUDA_FLAGS} -ccbin /path/to/compiler")ツールチェーンのコンパイラーを使用するには、パスを
${CMAKE_CXX_COMPILER}に置き換えます。set(CMAKE_CUDA_HOST_COMPILER "${CMAKE_CXX_COMPILER}") set(CMAKE_CUDA_FLAGS "${CMAKE_CUDA_FLAGS} -ccbin ${CMAKE_CXX_COMPILER}")
Windows では、MSVC ツールチェーンの Visual Studio インストールを切り替えると、ホストコンパイラーが自動的に変更されます。
CUDA プロジェクト用の CMake
CUDA 言語
CUDA は、バージョン 3.8 以降、CMake の言語としてサポートされています。CLion が新しい CUDA プロジェクト用に生成する CMakeLists.txt スクリプトの先頭にある次の行に注意してください。
このコマンドでは、LANGUAGES(英語) オプションに CUDA が指定されています（行を短くするために LANGUAGES キーワードはスキップされます）。
例として、project(project_name LANGUAGES CUDA CXX) を記述して、CUDA と C++ の両方をプロジェクト言語として有効にすることができます。
NVCC コンパイラーオプション
NVCC のコンパイラーフラグ(英語)を指定するには、CMAKE_CUDA_FLAGS(英語) 変数を設定します。
このようにして、フラグはすべてのターゲットに対してグローバルに使用されます。
別のアプローチは、target_compile_options(英語) コマンドを使用して特定のターゲットのフラグを設定することです。例:
分離可能なコンパイル
デフォルトでは、NVCC はプログラム全体のコンパイルアプローチを使用しますが、代わりに分離可能なコンパイル(英語)を有効にすることができます。このようにして、CUDA プロジェクトのコンポーネントは別々のオブジェクトにコンパイルされます。
CMAKE_CUDA_SEPARABLE_COMPILATION(英語) 変数を使用して、分離可能なコンパイルを制御できます。
set(CMAKE_CUDA_SEPARABLE_COMPILATION ON)コマンドを追加して、グローバルにオンにします。CUDA_SEPARABLE_COMPILATION(英語) プロパティを使用して、特定のターゲットに対して有効にします。
set_target_properties( cuda_testprj PROPERTIES CUDA_SEPARABLE_COMPILATION ON)
ターゲットを追加する
CUDA が言語として有効になっている場合、通常の add_executable/add_library コマンドを使用して、CUDA コードを含む実行可能ファイルとライブラリを作成できます。
もう 1 つのオプションは、新しいファイルを追加するときに CUDA ターゲットを追加することです。新しいターゲットの追加をクリックし、ドロップダウンリストから必要なコマンドを選択します。
CMake は、ファイル拡張子に応じて適切なコンパイラーを呼び出します。
CUDA C/C++ のコードインサイト
CLion は CUDA コードを解析して正しくハイライトします。これは、ナビゲーション、クイックドキュメント、およびその他のコーディング支援機能が期待どおりに動作することを意味します。
さらに、コード補完は、カーネル呼び出しの山括弧括弧で使用できます。
cuda-gdb を使用したデバッグ
Linux では、cuda-gdb(英語) を使用して CUDA カーネルをデバッグできます。
cuda-gdb をカスタムデバッガーとして設定する
に移動し、現在のツールチェーンのデバッガーフィールドにパスを入力します。
-Gコンパイラーオプションを使用して、CUDA デバッグシンボルを追加します:add_compile_options(-G)このコマンドは、プロファイルの CMake のオプションまたは CMakeLists.txt スクリプトに追加できます。
既知の問題と制限
Windows では、CLion が MSVC ツールチェーン用にバンドルしている LLDB ベースのデバッガーで、CUDA コードに問題が発生する可能性があります。
macOS では、このプラットフォームはバージョン 10.13 から正式にサポートされていないため、CUDA プロジェクトに対する CLion のサポートはテストされていません。
現在、コードカバレッジ、Valgrind Memcheck、CPU プロファイリングツールは、CUDA プロジェクトに対して適切に機能しません。
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