2019/08/25

make時にGPUのアーキテクチャ番号を自動設定させる方法

背景

複数種類の開発環境でまたがってCUDAを利用したプログラムを開発する際、マシンに搭載されたGPUのアーキテクチャに応じて、CMakeLists.txt内のアーキテクチャ番号を毎回書き換える必要があった。メンテナンスの効率化のため、どのGPU搭載のマシンでmakeした場合でも、GPUの種類を識別して、そのGPUに最適なバイナリファイルを生成する環境を構築する。

記事の目的

makeする際に自動で搭載GPUのアーキテクチャを識別し、そのGPUに最適なバイナリーを出力するようにmake環境を構築する

仮想/実アーキテクチャの設定

ここでは、UbuntuにおけるマルチGPU対応のmake環境を構築するための方法について記載する。

nvccのコンパイルオプション

nvccのコンパイルオプションのうち、アーキテクチャに関する部分について記述する。
  • --gpu-architecture (-arch)
    • *.cuが対象にしている仮想アーキテクチャを指定する。したがって、基本的にはcompute_*の中から選択する。
  • --gpu-code (-code)
    • 仮想アーキテクチャのコード(*.ptx)から生成して出力に加えるアーキテクチャを指定する。PTXを含めたいときはcompute_*、特定のGPU向けバイナリを含めたいときはsm_*を選択する。
  • --generate-code arch=compute_*,code=\"compute_*,sm_*\"
    • 上記2つのオプションを一度に設定できる

導入方法

make環境を構築する手順は、下記の通りである。
  1. check_cuda.cuをCMakeLists.txtと同じ階層に置く
    1. // check_cuda.cu
    2. #include <stdio.h>
    4. int main(int argc, char **argv){
    5.     cudaDeviceProp dP;
    6.     float min_cc = 3.0;
    8.     int rc = cudaGetDeviceProperties(&dP, 0);
    9.     if(rc != cudaSuccess) {
    10.         cudaError_t error = cudaGetLastError();
    11.         printf("CUDA error: %s", cudaGetErrorString(error));
    12.         return rc; /* Failure */
    13.     }
    14.     if((dP.major+(dP.minor/10)) < min_cc) {
    15.         printf("Min Compute Capability of %2.1f required:  %d.%d found",
    16.                 min_cc, dP.major, dP.minor);
    17.         printf(" Not Building CUDA Code");
    18.         return 1; /* Failure */
    19.     } else {
    20.         printf("%d%d", dP.major, dP.minor);
    21.         return 0; /* Success */
    22.     }
    23. }
  2. CMakeLists.txtを編集する
    3. 下記のコードを追加することで、$CUDA_NVCC_FLAGSにコンパイルしたマシンのアーキテクチャを自動設定できる。 
    1. cmake_minimum_required(VERSION 3.0)
    2. # Find CUDA
    3. find_package(CUDA)
    5. if (CUDA_FOUND)
    6.   #Get CUDA compute capability
    7.   set(OUTPUTFILE ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/cuda_script) # No suffix required
    8.   set(CUDAFILE ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/check_cuda.cu)
    9.   execute_process(COMMAND nvcc -lcuda ${CUDAFILE} -o ${OUTPUTFILE})
    10.   execute_process(COMMAND ${OUTPUTFILE}
    11.                   RESULT_VARIABLE CUDA_RETURN_CODE
    12.                   OUTPUT_VARIABLE ARCH)
    13.   execute_process(COMMAND rm ${OUTPUTFILE})
    15.   if(${CUDA_RETURN_CODE} EQUAL 0)
    16.     set(CUDA_SUCCESS "TRUE")
    17.   else()
    18.     set(CUDA_SUCCESS "FALSE")
    19.   endif()
    21.   if (${CUDA_SUCCESS})
    22.     message(STATUS "CUDA Architecture: -arch=sm_${ARCH}")
    23.     message(STATUS "CUDA Version: ${CUDA_VERSION_STRING}")
    24.     message(STATUS "CUDA Path: ${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR}")
    25.     message(STATUS "CUDA Libararies: ${CUDA_LIBRARIES}")
    26.     message(STATUS "CUDA Performance Primitives: ${CUDA_npp_LIBRARY}")
    28.     set(CUDA_NVCC_FLAGS "{$CUDA_NVCC_FLAGS};--generate-code arch=compute_${ARCH},code=\"compute_${ARCH},sm_${ARCH}\"")
    30.   else()
    31.     message(WARNING -arch=sm_${ARCH})
    32.   endif()
    33. endif()

まとめ

  • 搭載GPUのアーキテクチャを識別し、そのGPUに最適なバイナリーを出力するmake環境を構築する手順について調査、記載した

参考文献


変更履歴

  1. 2019/08/25: 新規作成

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