NVC++ 介绍与使用指南

文章目录

NVC++ 介绍与使用指南
- NVC++ 简介
- 安装 NVC++
- 基本使用
- - 编译纯 C++ 程序
  - 编译 CUDA C++ 程序
- 关键编译选项
- 示例代码
- - 使用标准并行算法 (STDPAR)
  - 混合 CUDA 和 C++
- 优势与限制
- - 优势
  - 限制
- 调试与优化

NVC++ 介绍与使用指南

NVC++ 是 NVIDIA 提供的基于 LLVM 的 C++ 编译器，专为 GPU 加速计算设计，支持最新的 C++ 标准并针对 NVIDIA GPU 进行了优化。

NVC++ 简介

NVC++ 是 NVIDIA HPC SDK 的一部分，主要特点包括：

支持 C++17 和部分 C++20 特性
内置对 CUDA 的支持
基于 LLVM 技术
针对 NVIDIA GPU 优化
支持 OpenMP 和 OpenACC 指令

安装 NVC++

下载 NVIDIA HPC SDK: https://developer.nvidia.com/hpc-sdk
按照官方文档安装
设置环境变量：source /opt/nvidia/hpc_sdk/XXX/compilers/envvars.sh (路径根据安装位置调整)

基本使用

编译纯 C++ 程序

nvc++ -o program program.cpp

编译 CUDA C++ 程序

nvc++ -stdpar -o gpu_program gpu_program.cpp

-stdpar 标志启用标准并行算法，会自动将合适的算法卸载到 GPU 执行。

关键编译选项

选项	描述
`-std=c++17`	使用 C++17 标准
`-stdpar`	启用标准并行算法 GPU 加速
`-gpu=ccXX`	指定目标 GPU 计算能力 (如 cc70 对应 Volta)
`-acc`	启用 OpenACC
`-mp`	启用 OpenMP
`-Minfo`	显示优化信息

示例代码

使用标准并行算法 (STDPAR)

#include <algorithm>
#include <vector>
#include <execution>int main() {std::vector<float> data(1000000);// 自动在 GPU 上执行std::fill(std::execution::par, data.begin(), data.end(), 1.0f);// 自动在 GPU 上执行std::transform(std::execution::par,data.begin(), data.end(), data.begin(),[](float x) { return x * 2.0f; });return 0;
}

编译命令：

nvc++ -stdpar -gpu=cc80 -o stdpar_example stdpar_example.cpp

混合 CUDA 和 C++

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cuda/std/atomic>__global__ void kernel(cuda::std::atomic<int>* counter) {atomicAdd(counter, 1);
}int main() {cuda::std::atomic<int>* dev_counter;cudaMalloc(&dev_counter, sizeof(int));*dev_counter = 0;kernel<<<100, 128>>>(dev_counter);cudaDeviceSynchronize();int host_counter;cudaMemcpy(&host_counter, dev_counter, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);std::cout << "Total threads: " << host_counter << std::endl;cudaFree(dev_counter);return 0;
}