编译Boost.python和cuda代码

我想编译

parallel.cu

和

python\u wrapper.cpp

where

python\u wrapper.cpp

使用

Boost.python

向python公开

parallel.cu

中的方法。
我对

cuda

和

Boost.python

都是新手
从他们的手册和谷歌上，我找不到如何让他们说话。
一些网站说，我应该做类似的事情

nvcc -o parallel.cu
g++ -o python_wrapper.cpp
g++ parallel.o python_wrapper.o

但是我知道编译

Boost.python

代码的唯一方法是使用

bjam

有人试图将

nvcc

集成到

bjam

中，但我无法让它们工作

parallel.cuh

__global__ void parallel_work();
int do_parallel_work();

python_wrapper.cpp

#include <boost/python/module.hpp>
#include <boost/python/def.hpp>
#include "parallel.cuh"

BOOST_PYTHON_MODULE(parallel_ext){
    using namespace boost::python;
    def("parallel", do_parallel_work);
}

#包括
#包括
#包括“parallel.cuh”
BOOST_PYTHON_模块（并行扩展）{
使用名称空间boost:：python；
def（“并行”，做并行工作）；
}

如何编译这些文件？
我听说过

PyCuda

，但我需要在我的

.cu

文件中包含

Boost

和

asch

库。

---

另外，如果可能的话，我希望坚持标准的命令行驱动编译过程。

使用CUDA函数创建一个静态或动态库，并将其链接到。也就是说，使用nvcc创建库，然后在单独的步骤中，使用g++在库中创建Python模块和链接。

使用CUDA函数创建静态或动态库并将其链接到。也就是说，使用nvcc创建库，然后在另一个步骤中，使用g++在库中创建Python模块和链接。

为了集成使用nvcc编译的代码和使用g++编译的代码，我刚刚为cuda源定义了一个新的编译规则，存储在.cu文件到.o中

要将

.cu

编译为

.o

的规则存储在从Jamroot导入的

nvcc.jam

文件中

下面是我的nvcc.jam文件

import type ;
type.register CUDA : cu ;

import generators ;
generators.register-standard nvcc.compile : CUDA : OBJ ;

actions compile
{
    "/usr/local/cuda/bin/nvcc" -gencode=arch=compute_10,code=\"sm_10,compute_10\"  -gencode=arch=compute_20,code=\"sm_20,compute_20\" -gencode=arch=compute_30,code=\"sm_30,compute_30\"  -m64 --compiler-options -fno-strict-aliasing  -I. -I/usr/local/cuda/include -I/home/user/GPU/SDK/C/common/inc -I/home/user/GPU/SDK/shared/inc -DUNIX -O2   -o $(<) -c $(>)
}

cuda

，

cudart

和

cublas

是通常声明的cuda libs

lib cudart : : <name>cudart ;
lib cuda : : <name>cuda ;
lib cublas : : <name>cublas ;

lib-cudart:：cudart；
lib-cuda：：cuda；
lib-cublas：：cublas；

为了集成使用nvcc编译的代码和使用g++编译的代码，我刚刚为cuda源代码定义了一个新的编译规则，存储在.cu文件到.o中

要将

.cu

编译为

.o

的规则存储在从Jamroot导入的

nvcc.jam

文件中

下面是我的nvcc.jam文件

import type ;
type.register CUDA : cu ;

import generators ;
generators.register-standard nvcc.compile : CUDA : OBJ ;

actions compile
{
    "/usr/local/cuda/bin/nvcc" -gencode=arch=compute_10,code=\"sm_10,compute_10\"  -gencode=arch=compute_20,code=\"sm_20,compute_20\" -gencode=arch=compute_30,code=\"sm_30,compute_30\"  -m64 --compiler-options -fno-strict-aliasing  -I. -I/usr/local/cuda/include -I/home/user/GPU/SDK/C/common/inc -I/home/user/GPU/SDK/shared/inc -DUNIX -O2   -o $(<) -c $(>)
}

cuda

，

cudart

和

cublas

是通常声明的cuda libs

lib cudart : : <name>cudart ;
lib cuda : : <name>cuda ;
lib cublas : : <name>cublas ;

lib-cudart:：cudart；
lib-cuda：：cuda；
lib-cublas：：cublas；
是的，NVCC预处理器不能正确处理复杂的C++模板构造，而Boost是最难说明的代码，它不能用NVCC引导来编译。是的，NVCC预处理器不能正确处理复杂的C++模板构造。boost是最臭名昭著的无法使用nvcc steerage编译的代码示例。在没有bjam的情况下编译boost.Python代码是很有可能的（我认为这比尝试使用bjam更容易）。基本上，您只需要编译一个链接到Python和Boost.Python共享库的共享库，并使用指向Python和Boost.Python头的include路径。我建议使用已经存在的库将CUDA与Python集成。仔细看看PyCUDA。另外，看一看ArrayFire（这是我的工作）。谷歌“gpu python”。这些会有帮助吗？在没有bjam的情况下编译Boost.Python代码是完全可能的（我认为这比尝试使用bjam更容易）。基本上，您只需要编译一个链接到Python和Boost.Python共享库的共享库，并使用指向Python和Boost.Python头的include路径。我建议使用已经存在的库将CUDA与Python集成。仔细看看PyCUDA。另外，看一看ArrayFire（这是我的工作）。谷歌“gpu python”。那些会有帮助吗？