CUDA、CUDA的编译流程

1. clang 21 兼容 CUDA11.8（部分兼容CUDA 12）

使用clang++编译CUDA的命令：

# 编译为PTX文件（只编译Device端）PTX还是文本文件
clang++ --cuda-path=/usr/local/cuda-11.8 --cuda-gpu-arch=sm_89 --cuda-device-only -S cuda_add_vector.cu -o cuda_add_vector.ptx

# [未测试]把PTX编译为cubin
# 另外注意：o文件（host端目标文件）不能直接和 cubin（GPU二进制）文件链接
# cubin文件是GPU内核的二进制（SASS），并不是主机可执行代码，也不包含host入口，也不是标准ELF目标文件
# 它们属于两个不同“世界”的目标文件格式，不能用常规链接方式直接合并成可执行程序
${CUDA_HOME}/bin/ptxas kernel.ptx -o kernel.cubin -arch=sm_70

# 只编译Host端
clang++ --cuda-path=/usr/local/cuda-11.8 --cuda-host-only -c cuda_add_vector.cu -o cuda_add_vector_host.o -I/usr/local/cuda-11.8/include

# 不指定CUDA版本，默认使用CUDA 12，会有一个警告
clang++ --cuda-gpu-arch=sm_60 --cuda-device-only -S cuda_add_vector.cu -o cuda_add_vector.ptx
clang++: warning: CUDA version 12.6 is only partially supported [-Wunknown-cuda-version]

# LLVM官方提供的编译命令（自动完成Host和Device的编译，然后打包）
clang++ axpy.cu -o axpy --cuda-gpu-arch=<GPU arch> \
    -L<CUDA install path>/<lib64 or lib>           \
    -lcudart_static -ldl -lrt -pthread

# 一个有点奇怪的编译流程，使用clang++完成分步编译
# 使用clang++编译cu
clang++ --cuda-gpu-arch=sm_70 -c add_vector.cu -o add_vector.o -I$CUDA_HOME/include
# 用nvcc做device linking
nvcc -arch=sm_70 -dlink add_vector.o -o add_vector_dlink.o
# 最终链接
nvcc add_vector.o add_vector_dlink.o -o add_vector

1. Clang で CUDA コードを NVPTX に変換するメモ https://qiita.com/syoyo/items/4e60543aded0210fde49
2. Compiling CUDA with clang https://llvm.org/docs/CompileCudaWithLLVM.html
3. User Guide for NVPTX Back-end
   1. https://llvm.org/docs/NVPTXUsage.html
   2. https://rocm.docs.amd.com/projects/llvm-project/en/latest/LLVM/llvm/html/NVPTXUsage.html
4. Clang 如何支持 CUDA 程序 https://jia.je/software/2023/10/17/clang-cuda-support/
5. CUDA LLVM Compiler https://developer.nvidia.com/cuda-llvm-compiler
   1. NVIDIA has contributed key enhancements to the LLVM project to enable support of CUDA and massively parallel accelerators such as GPUs.