linux下多个cpp文件的Makefile编译

本文介绍了使用Makefile编译动态链接库(.so文件)及普通程序的方法,包括设置编译器、编译选项、目标文件等,并提供了具体规则说明。

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打包so文件

CC = g++

CFLAGS=-Wall -O2 -fPIC

TARGET = libbg.so

SRCS := $(wildcard *.cpp)  

OBJS := $(patsubst %cpp, %o, $(SRCS))  

all: $(TARGET)  


$(TARGET): $(OBJS)  
	$(CC) $(CFLAGS) -shared -o $@ $^
%.o:%.cpp
	$(CC) $(CFLAGS) -c $<

clean:  
	rm -f *.o $(TARGET) 

普通编译

CC = g++

CFLAGS=-Wall -O2

TARGET = main

SRCS := $(wildcard *.cpp)  

OBJS := $(patsubst %cpp, %o, $(SRCS))  

all: $(TARGET)  

$(TARGET): $(OBJS)  
	$(CC) $(CFLAGS) -o $@ $^
%.o:%.cpp
	$(CC) $(CFLAGS) -c $<

clean:  
	rm -f *.o $(TARGET) 


其中

$@  表示目标文件

$^ 表示所有依赖项

$< 表示第一个文件

SRCS := $(wildcard *.cpp)  表示获取当前目录下的c文件集,放在变量SRCS中
OBJS := $(patsubst %cpp, %o, $(SRCS))  表示将对应的c文件名转为o文件后放在下面的OBJS变量中


再分享一个从大牛那里要来的一个文件,不是很看得懂 先保留 以后作为参考







                
<think>嗯,用户想知道如何在Linux系统中使用Makefile编译多个CUDA文件。首先,我得回忆一下CUDA编译的基本流程。通常,CUDA代码需要通过nvcc编译器来编译,生成目标文件,再链接成可执行文件。如果有多个.cu文件,应该分别编译成.o文件,然后一起链接。 然后,我需要考虑Makefile的结构。Makefile需要定义编译器、编译选项、链接选项、目标文件列表和可执行文件名称。用户可能还需要指定CUDA的安装路径,特别是如果系统上有多个版本的话。比如,CUDA_PATH通常指向/usr/local/cuda,但有时候可能不同,需要检查。 接下来,我得考虑依赖关系。每个.cu文件生成对应的.o文件,然后所有.o文件链接在一起。同时,可能需要包含CUDA的头文件路径,所以编译命令里要加上-I$(CUDA_PATH)/include。链接阶段需要链接CUDA的库,比如-lcudart,同时指定库路径-L$(CUDA_PATH)/lib64。 还要注意编译选项,比如-gencode arch=compute_XX,code=sm_XX,这个要根据用户的实际GPU架构来调整。比如,如果用户用的是NVIDIA的Volta架构,可能需要-gencode arch=compute_70,code=sm_70。不过,用户可能需要根据自己显卡的情况修改这些参数。 另外,用户可能不清楚如何编写Makefile中的规则,特别是模式规则,比如如何将所有的.cu文件编译成.o文件。这时候需要用到模式规则,比如%.o: %.cu,然后使用nvcc编译。 还有清理规则,也就是make clean,用来删除生成的文件,保持目录清洁。 测试部分,用户可能需要一个示例来验证Makefile是否有效。提供一个简单的向量加法的例子,包括main.cu和kernel.cu,这样用户可以实际运行测试。 然后,相关问题部分需要考虑用户可能遇到的后续问题,比如如何处理依赖关系,如何优化编译速度,调试CUDA代码的方法,以及多GPU架构兼容性的处理。这些问题都是用户在实际使用中可能会遇到的,需要预先考虑。 最后,确保所有步骤符合用户的需求,并且引用正确的参考资料。比如,用户提供的引用中有关于CUDA路径和构建工具的内容,需要确认这些是否在回答中有所体现,或者在相关问题中引用。</think>### 如何在Linux系统中使用Makefile编译多个CUDA (.cu) 文件 #### 1. 基本编译流程 使用Makefile编译多个CUDA文件的核心步骤如下: 1. **定义编译器和参数**:使用`nvcc`(NVIDIA CUDA编译器)并设置优化选项,如`-O3`和GPU架构参数`-gencode`。 2. **指定依赖路径**:包含CUDA头文件路径(`-I$(CUDA_PATH)/include`)和库路径(`-L$(CUDA_PATH)/lib64`)。 3. **生成目标文件**:将每个`.cu`文件编译为`.o`文件。 4. **链接目标文件**:将所有`.o`文件链接为可执行文件。 #### 2. 示例Makefile ```makefile # 编译器定义 CUDA_PATH = /usr/local/cuda NVCC = $(CUDA_PATH)/bin/nvcc # 编译选项 CFLAGS = -O3 -gencode arch=compute_60,code=sm_60 # 根据GPU架构调整参数 LDFLAGS = -lcudart # 目标文件列表 OBJS = main.o kernel.o # 最终可执行文件 TARGET = cuda_program all: $(TARGET) $(TARGET): $(OBJS) $(NVCC) -o $@ $^ -L$(CUDA_PATH)/lib64 $(LDFLAGS) %.o: %.cu $(NVCC) -c $< -o $@ $(CFLAGS) -I$(CUDA_PATH)/include clean: rm -f $(OBJS) $(TARGET) ``` #### 3. 关键参数说明 - `-gencode arch=compute_XX,code=sm_XX`:根据GPU计算能力调整,例如`compute_60`对应Pascal架构[^1]。 - `CUDA_PATH`:默认路径为`/usr/local/cuda`,若安装位置不同需修改。 - 多文件编译时需确保`.cu`文件间的依赖关系正确(例如头文件包含)。 #### 4. 验证编译 创建示例文件`main.cu`和`kernel.cu`: ```cpp // kernel.cu __global__ void add(int *a, int *b, int *c) { int tid = blockIdx.x; if (tid < N) c[tid] = a[tid] + b[tid]; } // main.cu int main() { // 初始化并调用kernel add<<<N,1>>>(a, b, c); return 0; } ``` 运行`make`生成可执行文件`cuda_program`。 #### 5. 常见问题处理 - **路径错误**:若报错`找不到cudart库`,检查`CUDA_PATH`是否与安装路径一致[^1]。 - **架构不匹配**:通过`nvidia-smi -q`查询GPU计算能力,调整`-gencode`参数。
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