使用 CMake 工具从 cuda .cu 文件引用时加快 Eigen 库的编译

如何解决使用 CMake 工具从 cuda .cu 文件引用时加快 Eigen 库的编译

我最近切换到带有 Visual Studio Code 的 CMake 工具，并且我已经移植了一个使用 CUDA 和 Eigen 的项目（我的 CUDA 内核不使用任何 Eigen 功能，我只是使用 Eigen 来简化一些处理步骤，这不会无论如何都不会从 CUDA 中受益）。似乎这种组合使编译过程需要很长时间（我过去在 Windows 中的 Visual Studio 和 Linux 中的 Eclipse 中都设置了这个项目，并且在启用调试信息的情况下进行编译时，编译过程通常会在少于 30 秒）。使用此新设置，使用 Debug 构建变体进行编译可能需要几分钟时间。尽管代码在编译后运行良好，但我怀疑我的项目配置不当，因为这是我与 CMake 放在一起的第一个非最小项目。

特征标头在文件 kernelRegression.cu 中被引用，并（与另一个 .cu 文件一起）构建到我从主程序链接到的库中。

CMakeLists 如下：

add_library(CUDA kernelRegression.cu rasterization.cu)
set_target_properties(CUDA PROPERTIES LINKER_LANGUAGE CUDA)
target_include_directories(CUDA PUBLIC ./ ../Eigen ../BPF)
target_link_libraries(CUDA PUBLIC cufft)
target_precompile_headers(CUDA PUBLIC <Dense>)

项目根目录的CMakeList如下：

cmake_minimum_required(VERSION 3.0.0)
project(KernelRegression VERSION 0.1.0 LANGUAGES CUDA CXX)
include(CTest)
enable_testing()
set(BUILD_SHARED_LIBS ON)
set(CUDA_INCLUDE_DIRS /usr/local/cuda-11.3/include)
find_library(ZLIB libz.so.1 HINTS /usr/lib/x86_64-linux-gnu)

set(CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES 75)


#Sources
add_subdirectory(dependencies)
add_subdirectory(dependencies/CUDA)
add_subdirectory(dependencies/BPF)

set(INC_DIRS ./ ./dependencies ./dependencies/BPF ./dependencies/CUDA ./dependencies/Eigen ./dependencies/zlib)
add_executable(KernelRegression main.cu)

#Set Include Directories
target_include_directories(KernelRegression PUBLIC ${INC_DIRS})

target_precompile_headers(KernelRegression PUBLIC <Dense>)


#Set C++ Language Level
target_compile_features(KernelRegression PUBLIC cxx_std_11)


#Enable relocatable device code
set_target_properties(KernelRegression PROPERTIES CUDA_SEPARABLE_COMPILATION ON)

target_link_libraries(KernelRegression PRIVATE cudart cufft curand ${ZLIB} dependencies CUDA BPF)

set(CPACK_PROJECT_NAME ${PROJECT_NAME})
set(CPACK_PROJECT_VERSION ${PROJECT_VERSION})
include(CPack)

在构建 CUDA 目标时，构建输出很长，似乎只是列出了正在实例化的不同模板化方法，以及一些关于从设备代码调用主机代码的警告（这些警告来自 Eigen 中的方法我没有使用的库）。我怀疑正在实例化的模板比我实际打算使用的模板多得多。据说有一个禁用 CUDA 功能的编译器标志 (EIGEN_NO_CUDA)，但设置该标志对输出或编译时间没有任何影响。也可能是这样，当我以前用 Eclipse 和 Visual Studio 配置这个项目时，主机编译器正在处理 Eigen 的编译，但现在 nvcc 正在尝试，也许这就是导致问题的原因，但我想不通看看我是否/如何使用主机编译器而不是 nvcc 编译 Eigen。

不幸的是，构建输出太长无法在此处发布，但大多数行看起来像这样：

[build]             instantiation of "Eigen::DenseCoeffsBase<Derived,0>::CoeffReturnType Eigen::DenseCoeffsBase<Derived,0>::operator()(Eigen::Index,Eigen::Index) const [with Derived=Eigen::Product<Eigen::Transpose<Eigen::Matrix<double,-1,-1>>,Eigen::Solve<Eigen::ColPivHouseholderQR<Eigen::Matrix<double,Eigen::Matrix<double,0>]" 

或者这个：

[build] /home/user/C++/KernelRegressionCMake/dependencies/CUDA/../Eigen/src/Core/Diagonal.h(78): warning: __host__ annotation is ignored on a function("Diagonal") that is explicitly defaulted on its first declaration