CUDA-Samples持续集成：Jenkins与GitHub Actions配置-优快云博客

CUDA-Samples持续集成：Jenkins与GitHub Actions配置

【免费下载链接】cuda-samples cuda-samples: NVIDIA提供的CUDA开发示例，展示了如何使用CUDA Toolkit进行GPU加速计算。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cu/cuda-samples

CUDA-Samples作为NVIDIA官方提供的GPU加速计算示例项目，其代码质量与功能验证需要可靠的持续集成(CI)流程保障。本文将详细介绍如何基于项目现有构建系统，通过Jenkins和GitHub Actions实现自动化测试、构建与部署，解决多平台编译一致性、版本兼容性验证和并行测试效率问题。

项目构建基础

CUDA-Samples采用CMake作为跨平台构建工具，支持Linux、Windows及嵌入式平台。项目根目录的CMakeLists.txt定义了整体构建规则，各示例模块如Samples/0_Introduction/matrixMul包含独立子工程配置。

构建流程分为三个核心步骤：

配置阶段：通过cmake ..生成平台相关构建文件，支持调试模式(-DENABLE_CUDA_DEBUG=True)和平台特定编译(-DBUILD_TEGRA=True)
编译阶段：使用make -j$(nproc)或Visual Studio构建解决方案，并行编译优化加速
测试阶段：执行run_tests.py脚本，基于test_args.json配置自动验证180+可执行文件

图1：CUDA-Samples标准构建流程示意图，测试阶段会自动跳过图形相关示例如fluidsGL

Jenkins环境配置

基础环境准备

Jenkins服务器需满足以下环境要求：

CUDA Toolkit 13.0+（匹配项目README.md要求）
CMake 3.20+及Ninja构建系统
Python 3.8+（用于执行测试脚本）
多节点配置支持（推荐Linux x86_64与ARM64混合节点）

节点初始化脚本示例：

# 安装依赖
sudo apt install -y cmake build-essential python3-dev freeimage-dev libopenmpi-dev
# 配置CUDA环境
echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
# 验证环境
nvcc --version && cmake --version

流水线配置

创建Jenkinsfile定义多阶段流水线，核心配置如下：

pipeline {
  agent any
  environment {
    BUILD_DIR = 'build'
    TEST_OUTPUT = 'test-results'
  }
  stages {
    stage('Checkout') {
      steps {
        git url: 'https://gitcode.com/GitHub_Trending/cu/cuda-samples.git', branch: 'main'
      }
    }
    stage('Configure') {
      steps {
        sh "mkdir -p ${BUILD_DIR} && cd ${BUILD_DIR} && cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release"
      }
    }
    stage('Build') {
      steps {
        sh "cd ${BUILD_DIR} && make -j$(nproc)"
      }
      post {
        success {
          archiveArtifacts artifacts: "${BUILD_DIR}/Samples/**/*.exe,${BUILD_DIR}/Samples/**/*.out", fingerprint: true
        }
      }
    }
    stage('Test') {
      steps {
        sh "python3 run_tests.py --dir ${BUILD_DIR}/Samples --config test_args.json --output ${TEST_OUTPUT}"
      }
      post {
        always {
          junit "${TEST_OUTPUT}/**/*.xml"
        }
      }
    }
  }
}

多平台构建策略

利用Jenkins矩阵项目实现多维度构建验证：

编译器矩阵：GCC 9/10、Clang 12+、MSVC 2019
CUDA版本矩阵：13.0、13.1、13.2（验证向前兼容性）
架构矩阵：x86_64（桌面）、aarch64（Jetson设备）

图2：Jenkins矩阵构建视图，显示不同CUDA版本与编译器组合的测试结果

GitHub Actions自动化流程

工作流文件配置

在.github/workflows目录创建ci.yml，实现GitHub原生CI/CD：

name: CUDA-Samples CI

on:
  push:
    branches: [ main, release/* ]
  pull_request:
    branches: [ main ]

jobs:
  build-linux:
    runs-on: ubuntu-latest
    container:
      image: nvidia/cuda:13.0-devel-ubuntu22.04
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - name: Configure
        run: |
          mkdir build && cd build
          cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
      - name: Build
        run: cmake --build build -j$(nproc)
      - name: Test
        run: |
          cd build
          python3 ../run_tests.py --dir Samples --config ../test_args.json

  build-windows:
    runs-on: windows-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - name: Set up CUDA
        uses: Jimver/cuda-toolkit@v0.2.10
        with:
          cuda: '13.0'
      - name: Configure
        run: |
          mkdir build
          cd build
          cmake .. -G "Visual Studio 17 2022" -A x64
      - name: Build
        run: cmake --build build --config Release

关键配置说明

容器化构建：Linux环境使用nvidia/cuda官方镜像，确保CUDA环境一致性
缓存优化：添加CMake缓存步骤加速依赖解析：

- name: Cache CMake
  uses: actions/cache@v3
  with:
    path: build/CMakeCache.txt
    key: ${{ runner.os }}-cmake-${{ hashFiles('**/CMakeLists.txt') }}

测试报告：通过pytest插件生成JUnit格式报告，集成GitHub Actions测试摘要

高级集成特性

跨平台测试策略

针对项目test_args.json定义的测试矩阵，实现分级测试策略：

快速测试：PR触发时执行核心示例如matrixMul和vectorAdd
完整测试：合并到main分支时运行全部测试，包括oceanFFT等计算密集型示例
平台专项：定期执行嵌入式平台测试，验证Tegra特定示例

性能监控集成

通过修改run_tests.py添加性能采集功能：

# 在测试执行部分添加
import time
start_time = time.time()
result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)
duration = time.time() - start_time
# 记录性能数据到InfluxDB

结合Grafana构建性能仪表盘，监控关键指标：

编译时间趋势（重点关注largeKernelParameter等大型项目）
测试用例执行时长（如convolutionFFT2D的FFT性能）
CUDA内存使用情况（通过nvidia-smi采集）

图3：CUDA-Samples性能监控示例，显示不同架构GPU上的矩阵乘法性能对比

部署与通知机制

构建产物管理

配置Jenkins归档策略：

按"平台-配置-CUDA版本"三维度存储构建产物
保留最近10次成功构建，自动清理过期 artifacts
关键版本（如CUDA Toolkit新版本适配）标记为永久保留

GitHub Actions则通过Release API自动上传资产：

- name: Upload Release Assets
  if: startsWith(github.ref, 'refs/tags/')
  uses: softprops/action-gh-release@v1
  with:
    files: build/Samples/**/*.tar.gz

通知配置

集成多渠道通知：

Slack通知：配置Jenkins Slack插件，发送构建失败即时告警
邮件报告：每日发送构建状态摘要，包含失败用例详情
PR评论：通过GitHub API在PR中自动添加测试结果评论

最佳实践与问题解决

常见问题处理

CUDA版本兼容性：

# 使用stubs库解决驱动版本不匹配
cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=/usr/local/cuda/lib64/stubs/ ..

并行构建冲突：
- 为CMakeLists.txt添加OBJECT库配置
- 对资源密集型示例如volumeRender单独配置构建顺序
测试环境依赖：
- 为需要图形界面的示例如simpleGL配置虚拟显示
```
export DISPLAY=:99.0
Xvfb :99 -screen 0 1024x768x24 &
```

安全最佳实践

凭证管理：
- Jenkins使用凭证存储加密CUDA开发者账号
- GitHub Actions通过secrets存储NVIDIA开发者API密钥
构建隔离：
- 采用Docker容器化构建环境
- 定期清理工作空间，防止依赖缓存污染
权限控制：
- 按角色分配Jenkins访问权限（开发/测试/管理员）
- 限制GitHub Actions工作流权限范围

总结与扩展方向

本文基于CUDA-Samples现有构建系统，实现了覆盖多平台、多版本的完整CI流程。通过Jenkins和GitHub Actions的协同工作，可确保代码提交后自动验证功能正确性、性能稳定性和平台兼容性。

未来扩展方向包括：

引入静态代码分析（Clang-Tidy）集成到PR检查
实现基于CDP特性的动态并行测试
构建ARM64原生CI环境，优化Jetson平台测试效率

项目维护者可参考CONTRIBUTING.md中的贡献指南，进一步扩展CI流程覆盖更多CUDA特性测试场景。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考