Compilare con nvcc
Scopra come nvcc separa il codice host da quello device.
Compilare con nvcc è una lezione CUDA Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 3 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento CUDA Academy, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso CUDA Academy include 4 lezioni in totale.
Presentiamo nvcc
Il compilatore CUDA si chiama nvcc. Prende il file .cu, che contiene codice CPU e GPU misto, e lo trasforma in un unico programma eseguibile. 🛠️
Due tipi di codice
Un file .cu contiene due mondi: codice host, eseguito dalla CPU, e codice device, eseguito dalla GPU. nvcc deve gestire ciascun tipo in modo diverso.
La grande separazione
nvcc splits automaticamente il codice sorgente. Affida le parti host al normale compilatore C++ e conserva per sé le parti device.
Compilare il codice device
Per la parte GPU, nvcc genera un assembly speciale chiamato PTX, poi lo converte nel codice macchina eseguibile dalla GPU specifica.
Il compilatore host
nvcc non compila direttamente il codice CPU. Richiama silenziosamente il host compiler del sistema, ad esempio g++ o clang, per gestire il normale C++.
Il primo comando di build
La compilazione è simile a quella con g++. Indichi a nvcc il file .cu e assegni un nome all'output con l'opzione -o.
nvcc hello.cu -o helloDestinare il codice a un'architettura
L'opzione -arch indica a nvcc per quale generazione di GPU compilare. Adattarla alla propria scheda produce codice device più veloce e completamente ottimizzato.
nvcc -arch=sm_80 hello.cu -o helloCompute Capability
Quel numero sm indica una compute capability, cioè un'etichetta per l'insieme di funzionalità di una GPU. sm_80 indica una scheda Ampere; le schede più vecchie usano numeri inferiori.
Fatbin per più GPU
nvcc può inserire il codice per diverse architetture in un unico fatbinary, così lo stesso eseguibile funziona bene su GPU diverse senza doverlo ricompilare.
Opzioni di ottimizzazione familiari
Molte abitudini di g++ restano valide. nvcc accetta i livelli -O e -g per il debugging, passandoli alla fase di compilazione appropriata.
nvcc -O3 hello.cu -o helloCollegare le librerie CUDA
Le serve una libreria ottimizzata come cuBLAS? La link esattamente come con g++, aggiungendo il nome della libreria con un'opzione -l al comando nvcc.
nvcc app.cu -lcublas -o appControllo rapido
Verifichiamo come nvcc suddivide il lavoro.
Riepilogo
Ha imparato che nvcc separa un file .cu, compila il codice device trasformandolo in codice macchina per la GPU e affida il codice host a g++. L'opzione -arch seleziona la scheda di destinazione. 🎯
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Domande Frequenti
La lezione «Compilare con nvcc» è gratuita?
Sì — il testo completo di «Compilare con nvcc» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso CUDA Academy, passa a CoddyKit PRO. Il corso CUDA Academy include 4 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «Compilare con nvcc»?
Scopra come nvcc separa il codice host da quello device. Eserciti CUDA Academy con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare CUDA Academy?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. CUDA Academy su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 3 di 4.
Quanto tempo richiede la lezione «Compilare con nvcc»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione CUDA Academy?
Sì. Ogni lezione CUDA Academy include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
- Versioni di driver, runtime e toolkit
- Leggere nvidia-smi come un professionista
- Compilare con nvcc
- Hello GPU: il primo file .cu