本文主要是介绍CUDA以及NVCC编译流程，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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在安装CUDA的时候，会安装三个大的组件[1]，分别是NVIDIA驱动、toolkit和samples。驱动用来控制gpu硬件，toolkit里面包括nvcc编译器、Nsight调试工具(支持Eclipse和VS，linux用cuda-gdb)、分析和调试工具和函数库。samples或者说SDK，里面包括很多样例程序包括查询设备、带宽测试等等。
1. Runtime API vs Driver API
在写cuda程序时，除了自己写的kernel函数，常常会调用cuda接口函数，最常见的就是全局内存分配函数cudaMalloc()，这里分配的内存暂且理解为gpu硬件参数上的显存。然而在某种情况下可能会看到另外一个函数cuMemAlloc()，这两个函数本质上完成的功能是一样的，都是在分配全局内存，但却属于两套接口，分别为Runtime API和Driver API。下图是cuda软件层的一些组件，实际上在cuda的软件层面，Runtime比Driver API更高级，封装的更好，在Runtime之上就是封装的更好的cuFFT等库。这两个库的函数都是能直接调用的，但Driver API相对于Runtime对底层硬件驱动的控制会更直接更方便，比如对context的控制[2]，Driver API调用硬件速度实际上比Runtime也快不了多少。不过Driver API向后兼容支持老版本的，这点Runtime就做不到，7.0的版本代码可能在6.5上就跑不了。大部分的功能两组API都有对应的实现，一般基于Driver API的开头会是cu，而基于Runtime API的开头是cuda，但基于Driver API来写程序会比Runtime API要复杂，虽然功能上差别不大，但是使用Runtime API和更高级的库函数就已经足够了。
2. 常用函数库
NVIDIA针对cuda的使用开发了很多好用的库，包括实现c++ STL的thrust、实现gpu版本blas的cublas、实现快速傅里叶变换的cuFFT、实现稀疏矩阵运算操作的cuSparse以及实现深度学习网络加速的cuDNN等等。在操作这些库时有一个通用的规范，即调用者进行设备内存的分配与释放，内存分配好后将指针传递给这些库接口，就可以进行计算了。
关于thrust，它最基本的数据类型是两个向量容器，host_vetcor和device_vector，分别对应了内存分配在cpu内存和cpu内存，并且提供了非常多的函数模板，例如归约、归并、排序、二分查找等等。此外支持很多STL容器，例如下面的例子(代码来源[4])中即可以从c++容器中将数据复制给thrust的vector，也能将thrust的数据复制给c++ stl。
std::list<int> stl_list;
stl_list.push_back(10);
stl_list.push_back(20);
stl_list.push_back(30);
stl_list.push_back(40);// 从c++ stl的list来初始化device_vector
thrust::device_vector<这篇关于CUDA以及NVCC编译流程的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
