FindCUDA

在 3.27 版本中变更: 此模块仅在策略 CMP0146 未设置为 NEW 时可用。将项目移植到 CMake 的一流 CUDA 语言支持。

自 3.10 版本起已弃用: 请勿在新代码中使用此模块。

不再需要使用此模块或调用 find_package(CUDA) 来编译 CUDA 代码。相反，在顶层调用 project() 命令中命名的语言列表中列出 CUDA，或者使用 CUDA 调用 enable_language() 命令。然后，可以将 CUDA (.cu) 源文件直接添加到目标，类似于其他语言。

在 3.17 版本中添加: 要手动查找和使用 CUDA 工具包库，请改用 FindCUDAToolkit 模块。无论是否启用 CUDA 语言，它都能工作。

已弃用用法的文档

用于构建 CUDA C 文件的工具：库和构建依赖项。

此脚本定位 NVIDIA CUDA C 工具。它应在 Linux、Windows 和 macOS 上工作，并应与 CUDA C 版本保持合理同步。

在 3.19 版本中添加: QNX 支持。

此脚本使用标准的 find_package() 参数 <VERSION>、REQUIRED 和 QUIET。CUDA_FOUND 将报告是否找到了可接受的 CUDA 版本。

如果无法通过系统路径中 nvcc 的位置确定前缀，并且为 find_package() 指定了 REQUIRED，则脚本将提示用户指定 CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR。要使用工具包的不同已安装版本，请在运行 cmake 之前设置环境变量 CUDA_BIN_PATH（例如，CUDA_BIN_PATH=/usr/local/cuda1.0 而不是默认的 /usr/local/cuda），或者在配置后设置 CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR。如果您更改 CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR 的值，则依赖于路径的各种组件将被重新定位。

在某些平台上，可能需要手动设置 CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR，或者使用未安装在默认位置的 CUDA 运行时。在新版本的工具包中，CUDA 库包含在图形驱动程序中——请确保驱动程序版本与 CUDA 运行时版本所需版本匹配。

输入变量

以下变量会影响脚本中宏的行为（按字母顺序排列）。请注意，在调用 cuda_add_executable()、cuda_add_library()、cuda_compile()、cuda_compile_ptx()、cuda_compile_fatbin()、cuda_compile_cubin() 或 cuda_wrap_srcs() 之前，可以在同一目录中多次更改这些标志中的任何一个

CUDA_64_BIT_DEVICE_CODE (默认值：主机位大小)

设置为 ON 以编译 64 位设备代码，设置为 OFF 以编译 32 位设备代码。请注意，当从 CUDA 代码生成对象文件或 C 文件时，使其与主机代码不同将不起作用，因为 size_t 由 nvcc 在生成的源文件中定义。如果您编译为 PTX，然后自己加载文件，则可以在设备和主机之间混合位大小。

CUDA_ATTACH_VS_BUILD_RULE_TO_CUDA_FILE (默认值：ON)

如果您希望自定义构建规则附加到 Visual Studio 中的源文件，请设置为 ON。如果您将同一 cuda 文件添加到多个目标，请关闭此选项。

这允许用户从 CUDA 文件构建目标；但是，如果 CUDA 源文件添加到多个目标，则可能会发生不好的事情。当执行并行构建时，自定义构建命令可能会多次并行运行，从而导致神秘的构建错误。VS 为目标中的每个源文件运行规则，并且一个源文件只能有一个规则，无论它添加到多少个项目中。当从多个目标运行规则时，可能会在生成的文件上发生竞争条件。最终一切都会被构建，但是如果用户不了解此行为，则可能会感到困惑。如果此脚本可以检测到跨多个目标重用源文件，并为用户关闭该选项，那就太好了，但找不到好的解决方案。

CUDA_BUILD_CUBIN (默认值：OFF)

设置为 ON 以在设备模式下启用使用 -cubin 选项的额外编译过程。输出将被解析，并在构建期间打印寄存器、共享内存使用情况。

CUDA_BUILD_EMULATION (默认值：设备模式下为 OFF)

对于模拟模式，设置为 ON。当 CUDA_BUILD_EMULATION 为 TRUE 时，为 CUDA C 文件定义 -D_DEVICEEMU。

CUDA_LINK_LIBRARIES_KEYWORD (默认值："")

在 3.9 版本中添加。

用于内部 target_link_libraries() 调用的 <PRIVATE|PUBLIC|INTERFACE> 关键字。默认值是不使用关键字，它使用 target_link_libraries() 的旧“plain”形式。请注意，这很重要，因为在 FindCUDA 模块内部使用的任何内容也必须在外部使用 - target_link_libraries() 的两种形式不能混合使用。

CUDA_GENERATED_OUTPUT_DIR (默认值：CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR)

设置为您希望放置生成文件的路径。如果为空，则输出文件将放置在 CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR 中。中间文件将始终放置在 CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR/CMakeFiles 中。

CUDA_HOST_COMPILATION_CPP (默认值：ON)

对于主机代码的 C 编译，设置为 OFF。

CUDA_HOST_COMPILER (默认值：CMAKE_C_COMPILER)

设置 nvcc 要使用的主机编译器。如果 -ccbin 或 --compiler-bindir 已经存在于 CUDA_NVCC_FLAGS 或 CUDA_NVCC_FLAGS_<CONFIG> 变量中，则忽略此设置。对于 Visual Studio 目标，主机编译器使用一个或多个 Visual Studio 宏（例如 $(VCInstallDir)）构建，这些宏在从 VS 中运行命令时会扩展为路径。

在 3.13 版本中添加: 如果设置了 CUDAHOSTCXX 环境变量，它将用作默认值。

CUDA_NVCC_FLAGS, CUDA_NVCC_FLAGS_<CONFIG>

额外的 NVCC 命令行参数。注意：多个参数必须用分号分隔（例如 --compiler-options;-Wall）

在 3.6 版本中添加: 这些变量的内容可以使用 生成器表达式。

CUDA_PROPAGATE_HOST_FLAGS (默认值：ON)

设置为 ON 以通过 nvcc 的 -Xcompiler 标志自动将 CMAKE_{C,CXX}_FLAGS 及其配置相关的对应项（例如 CMAKE_C_FLAGS_DEBUG）传播到主机编译器。这有助于使生成的宿主代码与系统的其余部分更好地匹配。有时某些标志会给 nvcc 带来问题，这将帮助您关闭标志传播。这不会影响通过 CUDA_NVCC_FLAGS 或通过 cuda_add_library()、cuda_add_executable() 或 cuda_wrap_srcs() 指定的 OPTION 标志直接提供给 nvcc 的标志。用于共享库编译的标志不受此标志的影响。

CUDA_SEPARABLE_COMPILATION (默认值：OFF)

如果设置，这将为所有 CUDA 运行时对象文件启用可分离编译。如果在 cuda_add_executable() 和 cuda_add_library() 之外使用（例如，直接调用 cuda_wrap_srcs()），则应调用 cuda_compute_separable_compilation_object_file_name() 和 cuda_link_separable_compilation_objects()。

CUDA_SOURCE_PROPERTY_FORMAT

在 3.3 版本中添加。

如果设置了此源文件属性，则它可以覆盖为 cuda_wrap_srcs() 指定的格式（OBJ、PTX、CUBIN 或 FATBIN）。如果输入源文件不是 .cu 文件，则设置此文件将使其被视为 .cu 文件。有关如何设置此属性，请参阅 set_source_files_properties 的文档。

CUDA_USE_STATIC_CUDA_RUNTIME (默认值：ON)

在 3.3 版本中添加。

启用后，静态版本的 CUDA 运行时库将在 CUDA_LIBRARIES 中使用。如果配置的 CUDA 版本不支持此选项，则将静默禁用它。

CUDA_VERBOSE_BUILD (默认值：OFF)

设置为 ON 以查看构建 CUDA 文件时使用的所有命令。当使用 Makefile 生成器时，该值默认为 VERBOSE（运行 make VERBOSE=1 以查看输出），但将 CUDA_VERBOSE_BUILD 设置为 ON 将始终打印输出。

命令

脚本创建以下函数和宏（按字母顺序排列）

cuda_add_cufft_to_target(<cuda_target>)

将 cufft 库添加到目标（可以是任何目标）。处理您是否处于模拟模式。

cuda_add_cublas_to_target(<cuda_target>)

将 cublas 库添加到目标（可以是任何目标）。处理您是否处于模拟模式。

cuda_add_executable(<cuda_target> <file>...
                    [WIN32] [MACOSX_BUNDLE] [EXCLUDE_FROM_ALL] [OPTIONS ...])

创建一个可执行文件 <cuda_target>，该可执行文件由指定的文件组成。所有非 CUDA C 文件都使用 CMake 指定的标准构建规则进行编译，CUDA 文件使用 nvcc 和主机编译器编译为目标文件。此外，CUDA_INCLUDE_DIRS 会自动添加到 include_directories()。一些标准的 CMake 目标调用可以在调用此宏后在目标上使用（例如 set_target_properties() 和 target_link_libraries()），但设置调整编译标志的属性不会影响 nvcc 编译的代码。此类标志应在调用 cuda_add_executable()、cuda_add_library() 或 cuda_wrap_srcs() 之前修改。

cuda_add_library(<cuda_target> <file>...
                 [STATIC | SHARED | MODULE] [EXCLUDE_FROM_ALL] [OPTIONS ...])

与 cuda_add_executable() 相同，只是创建了一个库。

cuda_build_clean_target()

创建一个便捷目标，该目标删除所有生成的依赖文件。您应该在运行此目标后执行 make clean，以确保重新生成依赖文件。

cuda_compile(<generated_files> <file>... [STATIC | SHARED | MODULE]
             [OPTIONS ...])

返回要与 add_library() 或 add_executable() 一起使用的输入源文件生成的文件列表。

cuda_compile_ptx(<generated_files> <file>... [OPTIONS ...])

返回从输入源文件生成的 PTX 文件列表。

cuda_compile_fatbin(<generated_files> <file>... [OPTIONS ...])

在 3.1 版本中添加。

返回从输入源文件生成的 FATBIN 文件列表。

cuda_compile_cubin(<generated_files> <file>... [OPTIONS ...])

在 3.1 版本中添加。

返回从输入源文件生成的 CUBIN 文件列表。

cuda_compute_separable_compilation_object_file_name(<output_file_var>
                                                    <cuda_target>
                                                    <object_files>)

计算用于可分离编译的中间链接文件的名称。此文件名通常传递到 CUDA_LINK_SEPARABLE_COMPILATION_OBJECTS。output_file_var 是基于 cuda_target 和需要可分离编译的对象文件列表（由 <object_files> 指定）生成的。如果 <object_files> 列表为空，则 <output_file_var> 将为空。对于 cuda_add_library() 和 cuda_add_executable()，会自动调用此函数。请注意，这是一个函数而不是宏。

cuda_include_directories(path0 path1 ...)

设置应传递给 nvcc 的目录（例如 nvcc -Ipath0 -Ipath1 ...）。这些路径通常包含其他 .cu 文件。

cuda_link_separable_compilation_objects(<output_file_var> <cuda_target>
                                        <nvcc_flags> <object_files>)

从给定的对象文件生成可分离编译所需的链接对象。对于 cuda_add_executable() 和 cuda_add_library()，会自动调用此函数，但在直接使用 cuda_wrap_srcs() 时可以手动调用。从 cuda_add_library() 或 cuda_add_executable() 调用时，传入的 <nvcc_flags> 与通过 OPTIONS 参数传入的标志相同。唯一自动添加的 nvcc 标志是由 CUDA_64_BIT_DEVICE_CODE 指定的位宽标志。请注意，这是一个函数而不是宏。

cuda_select_nvcc_arch_flags(<out_variable> [<target_CUDA_architecture> ...])

根据 target_CUDA_architecture 为 nvcc 选择 GPU 架构标志。

target_CUDA_architecture 的值

• Auto：在运行时检测本地机器 GPU 计算架构。

• Common 和 All：涵盖常见和整个架构子集。

• <name>：Fermi、Kepler、Maxwell、Kepler+Tegra、Kepler+Tesla、Maxwell+Tegra、Pascal 之一。

• <ver>、<ver>(<ver>)、<ver>+PTX，其中 <ver> 是 2.0、2.1、3.0、3.2、3.5、3.7、5.0、5.2、5.3、6.0、6.2 之一。

返回要添加到 CUDA_NVCC_FLAGS 中的标志列表，位于 <out_variable> 中。此外，将 <out_variable>_readable 设置为生成的数字列表。

示例

cuda_select_nvcc_arch_flags(ARCH_FLAGS "3.0" "3.5+PTX" "5.2(5.0)" "Maxwell")
list(APPEND CUDA_NVCC_FLAGS ${ARCH_FLAGS})

有关 CUDA 架构的更多信息：https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA。请注意，这是一个函数而不是宏。

cuda_wrap_srcs(<cuda_target> <format> <generated_files> <file>...
               [STATIC | SHARED | MODULE] [OPTIONS ...])

这是所有魔法发生的地方。cuda_add_executable()、cuda_add_library()、cuda_compile() 和 cuda_compile_ptx() 都在底层调用此函数。

给定文件列表 <file>...，此宏生成自定义命令，这些命令生成 PTX 或可链接对象（使用 PTX 或 OBJ 作为 <format> 参数进行切换）。不以 .cu 结尾或具有 HEADER_FILE_ONLY 属性的文件将被忽略。

在 OPTIONS 之后传入的参数是要提供给 nvcc 的额外命令行选项。您还可以通过指定配置的名称，后跟选项来指定每个配置的选项。通用选项必须在配置特定选项之前。不需要指定所有配置，只会使用提供的配置。例如

cuda_add_executable(...
  OPTIONS -DFLAG=2 "-DFLAG_OTHER=space in flag"
  DEBUG -g
  RELEASE --use_fast_math
  RELWITHDEBINFO --use_fast_math;-g
  MINSIZEREL --use_fast_math)

对于某些配置（即 VS 生成对象文件且 CUDA_ATTACH_VS_BUILD_RULE_TO_CUDA_FILE 设置为 ON），不会为给定的 cuda 文件生成任何生成的文件。这是因为当您将 cuda 文件添加到 Visual Studio 时，它知道此文件生成一个对象文件，并将自动链接到生成的对象文件中。

此脚本还将生成一个单独的 cmake 脚本，该脚本在构建时用于调用 nvcc。这是出于几个原因

• nvcc 可以返回负数作为返回值，这会使 Visual Studio 误认为命令成功。该脚本现在检查错误代码，并在出现问题时生成错误。

• 已知 nvcc 在遇到问题时不会删除不完整的结果。这会使构建系统误认为目标已生成，而实际上存在不可用的文件。该脚本现在在出现错误时删除输出文件。

• 通过将影响构建的所有选项放入文件中，然后使构建规则依赖于该文件，当选项更改时，将重新生成输出文件。

此脚本还查看可选参数 STATIC、SHARED 或 MODULE，以确定何时将对象编译目标为共享库。BUILD_SHARED_LIBS 在 cuda_wrap_srcs() 中被忽略，但在 cuda_add_library() 中会受到尊重。在某些系统上，为构建用于共享库的对象添加了特殊标志。当检测到共享库编译时，会定义预处理器宏 <target_name>_EXPORTS。

使用 -D 或 /D 传递到 add_definitions 的标志将传递给 nvcc。

结果变量

脚本定义以下变量

CUDA_VERSION_MAJOR

nvcc 报告的 cuda 主版本。

CUDA_VERSION_MINOR

次版本。

CUDA_VERSION, CUDA_VERSION_STRING

以 X.Y 格式表示的完整版本。

CUDA_HAS_FP16

在 3.6 版本中添加: 是否支持短浮点数 (float16, fp16)。

CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR

CUDA 工具包的路径（如果未设置则定义）。

CUDA_SDK_ROOT_DIR

CUDA SDK 的路径。使用此路径查找 SDK 中的文件。此脚本不会直接支持查找特定的库或头文件，因为 NVIDIA 不支持这样做。如果您想在路径更改时更改库，请参阅 FindCUDA.cmake 脚本，以获取有关如何清除这些变量的示例。还有关于如何使用 CUDA_SDK_ROOT_DIR 定位头文件或库的示例（风险自负）。

CUDA_INCLUDE_DIRS

cuda 头文件的包含目录。自动为 cuda_add_executable() 和 cuda_add_library() 添加。

CUDA_LIBRARIES

Cuda RT 库。

CUDA_CUFFT_LIBRARIES

Cuda FFT 实现的设备或模拟库（cuda_add_cufft_to_target() 宏的替代方案）

CUDA_CUBLAS_LIBRARIES

Cuda BLAS 实现的设备或模拟库（cuda_add_cublas_to_target() 宏的替代方案）。

CUDA_cudart_static_LIBRARY

静态链接的 cuda 运行时库。仅适用于 CUDA 5.5+ 版本。

CUDA_cudadevrt_LIBRARY

在 3.7 版本中添加: 设备运行时库。可分离编译的必需库。

CUDA_cupti_LIBRARY

CUDA 分析工具接口库。仅适用于 CUDA 4.0+ 版本。

CUDA_curand_LIBRARY

CUDA 随机数生成库。仅适用于 CUDA 3.2+ 版本。

CUDA_cusolver_LIBRARY

在 3.2 版本中添加: CUDA 直接求解器库。仅适用于 CUDA 7.0+ 版本。

CUDA_cusparse_LIBRARY

CUDA 稀疏矩阵库。仅适用于 CUDA 3.2+ 版本。

CUDA_npp_LIBRARY

NVIDIA 性能原语库。仅适用于 CUDA 4.0+ 版本。

CUDA_nppc_LIBRARY

NVIDIA 性能原语库（核心）。仅适用于 CUDA 5.5+ 版本。

CUDA_nppi_LIBRARY

NVIDIA 性能原语库（图像处理）。仅适用于 CUDA 5.5 - 8.0 版本。

CUDA_nppial_LIBRARY

NVIDIA 性能原语库（图像处理）。仅适用于 CUDA 9.0 版本。

CUDA_nppicc_LIBRARY

NVIDIA 性能原语库（图像处理）。仅适用于 CUDA 9.0 版本。

CUDA_nppicom_LIBRARY

NVIDIA 性能原语库（图像处理）。仅适用于 CUDA 9.0 - 10.2 版本。被 nvjpeg 替换。

CUDA_nppidei_LIBRARY

NVIDIA 性能原语库（图像处理）。仅适用于 CUDA 9.0 版本。

CUDA_nppif_LIBRARY

NVIDIA 性能原语库（图像处理）。仅适用于 CUDA 9.0 版本。

CUDA_nppig_LIBRARY

NVIDIA 性能原语库（图像处理）。仅适用于 CUDA 9.0 版本。

CUDA_nppim_LIBRARY

NVIDIA 性能原语库（图像处理）。仅适用于 CUDA 9.0 版本。

CUDA_nppist_LIBRARY

NVIDIA 性能原语库（图像处理）。仅适用于 CUDA 9.0 版本。

CUDA_nppisu_LIBRARY

NVIDIA 性能原语库（图像处理）。仅适用于 CUDA 9.0 版本。

CUDA_nppitc_LIBRARY

NVIDIA 性能原语库（图像处理）。仅适用于 CUDA 9.0 版本。

CUDA_npps_LIBRARY

NVIDIA 性能原语库 (信号处理)。仅适用于 CUDA 5.5+ 版本。

CUDA_nvcuvenc_LIBRARY

CUDA 视频编码器库。仅适用于 CUDA 3.2+ 版本。仅限 Windows。

CUDA_nvcuvid_LIBRARY

CUDA 视频解码器库。仅适用于 CUDA 3.2+ 版本。仅限 Windows。

CUDA_nvToolsExt_LIBRARY

3.16 版本新增: NVIDIA CUDA 工具扩展库。适用于 CUDA 5+ 版本。

CUDA_OpenCL_LIBRARY

3.16 版本新增: NVIDIA CUDA OpenCL 库。适用于 CUDA 5+ 版本。