如何让cmake找到CUDA

How to let cmake find CUDA

本文关键字：找到 CUDA cmake      更新时间：2023-10-16

我正在尝试构建这个项目，该项目将 CUDA 作为依赖项。但是 cmake 脚本在系统上找不到 CUDA 安装：

cls ~/workspace/gpucluster/cluster/build $ cmake ..
-- The C compiler identification is GNU 4.7.1
-- The CXX compiler identification is GNU 4.7.1
-- Check for working C compiler: /usr/bin/gcc
-- Check for working C compiler: /usr/bin/gcc -- works
-- Detecting C compiler ABI info
-- Detecting C compiler ABI info - done
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/c++ -- works
-- Detecting CXX compiler ABI info
-- Detecting CXX compiler ABI info - done
CMake Error at /usr/share/cmake/Modules/FindCUDA.cmake:488 (message):
  Specify CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR
Call Stack (most recent call first):
  CMakeLists.txt:20 (find_package)

-- 配置不完整，发生错误！

我尝试将其作为环境变量添加到.bashrc，但无效：

export CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda-5.5

如何正确Specify CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR？

cmake提到CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR作为cmake变量，而不是环境变量。这就是为什么当你把它放到 .bashrc 中时它不起作用的原因。如果你查看FindCUDA.cmake，它清楚地表明：

该脚本将提示用户指定前缀CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR 无法由 NVCC 在系统路径中的位置确定，并且是必需的 指定为 find_package（）。要使用其他已安装版本的 工具包在运行 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） 或在配置后设置CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR。 如果更改 CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR，依赖于路径的各种组件将是 搬迁。

因此，CUDA_BIN_PATH放入 .bashrc 或指定要 cmake CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR：

cmake -D CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda-5.5 ..

FindCMake.cmake查找/usr/local/cuda 。在您的情况下，该目录可能不存在。只需创建一个该名称的符号链接到您的实际 CUDA 安装目录：

$ sudo ln -s /usr/local/cuda-5.5 /usr/local/cuda

您的 CMake 现在应该能够为您的项目生成生成文件。

也许 CUDA 是从源代码安装的（并且nvcc不在路径中）。然后脚本无法设置CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR因为缺少nvcc。对我来说，运行后工作正常：

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

（此包可能需要几 GiB 的空间）

从 CMake 3.8 开始，FindCUDA 已被弃用，在 CMake 项目中使用 CUDA 的正确方法是通过 project() 或enable_language()启用它

https://cmake.org/cmake/help/v3.8/release/3.8.html#cuda

在终端中，键入 nano ~/.bashrc 。然后将以下行添加到文件中：

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib:/usr/local/lib
export CPLUS_INCLUDE_PATH=/usr/local/cuda/include

保存文件，然后在终端中键入source ~/.bashrc。

您可以通过在终端中键入 nvcc --version 来验证是否已设置 CUDA 路径。

就我而言，我必须使 /usr/lib/cuda 指向实际的 CUDA 安装。所以我做到了：

ln -s /usr/lib/cuda /home/nvidia_libraries/cuda_10.2

我在我的主文件夹中本地安装了 cuda_10.2，而不是系统范围。

设置project后，您可以按照@Hopobcn建议使用enable_language(CUDA)。然后，您可以将 env 变量CUDACXX设置为指向要使用的版本的 nvcc（f.e. export CUDACXX=/usr/local/cuda-11.8/bin/nvcc ）

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