CUDA与TensorRT部署实战课程：课程总结
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在CUDA编程中，.cu和.cpp文件分别用于CUDA代码和普通C++代码。两者之间的相互引用需要特别注意，因为CUDA代码涉及GPU编程，而C++代码则主要负责CPU上的逻辑处理。以下是如何在.cu和.cpp文件中相互引用的基本指南：
.cu引用.cpp
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头文件包含：
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在
.cu文件中，你可以像包含其他C++头文件一样包含.cpp文件对应的头文件（.h或.hpp）。 -
确保头文件中的声明与
.cpp文件中的实现相匹配。
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编译和链接：
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使用
nvcc编译器编译.cu文件。 -
确保将
.cpp文件也编译成目标文件（.o或.obj），并在链接阶段将两者链接在一起。
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注意事项：
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如果
.cpp文件中使用了C++标准库或其他第三方库，确保这些库在链接阶段也被正确链接。 -
避免在
.cu文件中直接包含.cpp文件（即不使用#include "somefile.cpp"），这是不规范的做法。
.cpp引用.cu
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设备代码与主机代码分离：
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在
.cu文件中，通常将设备代码（GPU上运行的代码）与主机代码（CPU上运行的代码）分离。 -
将需要在
.cpp文件中调用的CUDA函数声明放在头文件中，并在.cu文件中实现这些函数。
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使用
extern "C"：Cpp
// cuda_functions.h#ifndef CUDA_FUNCTIONS_H#define CUDA_FUNCTIONS_H#ifdef __cplusplusextern "C" {#endif// CUDA函数声明void cudaFunction();#ifdef __cplusplus}#endif#endif // CUDA_FUNCTIONS_H
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由于C++支持函数重载，而CUDA函数通常不支持重载（因为它们是与C兼容的），因此在使用
extern "C"来避免C++编译器对函数名进行修饰（name mangling）。 -
在
.cu文件对应的头文件中，使用extern "C"块来声明CUDA函数。
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编译和链接：
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使用
nvcc编译.cu文件，生成目标文件。 -
使用C++编译器编译
.cpp文件，生成另一个目标文件。 -
在链接阶段，将两个目标文件链接在一起以生成最终的可执行文件。
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注意事项：
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确保
.cpp文件中包含正确的头文件路径，并能够找到.cu文件生成的目标文件。 -
如果
.cpp文件需要调用CUDA运行时库函数（如cudaMalloc、cudaMemcpy等），则需要在编译时链接CUDA运行时库。
通过遵循上述指南，你可以在CUDA编程中有效地在.cu和.cpp文件之间进行相互引用。这有助于将GPU加速的代码与CPU上的逻辑处理代码分离，从而提高代码的可维护性和可读性。
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