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1.银河系CUDA编程指南(2.5)——NVCC与PTX

银河系CUDA编程指南(2.5)——NVCC与PTX

       在构建了一个以cuDNN和cuBLAS为基础的源码简单深度学习框架后，我已将其开源，解读并鼓励大家参与交流学习。源码未来计划逐步完善框架，解读红包换源码 搜刮将尝试使用纯CUDA C实现，源码并与cuDNN进行性能比较。解读关于cuDNN的源码使用，我也会后续专门撰写文章进行详细介绍。解读

       NVCC，源码CUDA的解读编译器，其核心是源码extjs oa 源码NVVM优化器，基于LLVM编译器结构。解读它本质上是源码一个集合，调用gcc、解读cicc、源码ptxas等工具编译CUDA源代码，开源linux 源码区分主机代码（用ANSI C编写）和设备代码（CUDA扩展语言编写）。

       NVCC的编译过程分为离线编译和即时编译，通过预处理将源代码分为两部分，分别由不同编译器处理，最终合并为单个object文件。大漠答题源码例如，通过dryrun选项可以查看编译步骤，包括头文件配置、CUDA设备代码编译等。

       PTX是商机网站源码CUDA的编程模型和指令集，是一种虚拟架构汇编，允许跨GPU优化。NVCC通过虚拟架构编译生成PTX，然后在实际GPU上执行为SASS。编译时，需设置虚拟和实际GPU架构以保证兼容性。

       Separate Compilation允许在编译阶段将device code分开处理，形成relocatable代码，然后在链接阶段定位到最终的host object。这与Whole Program Compilation不同，后者直接编译为executable device code。

       以cudnn-learning-framework的Makefile为例，需配置CUDA相关路径，添加cuDNN库，并调整编译生成部分，确保链接所有需要的.o文件。NVCC命令在编译时会执行链接任务。