Cuda不能将类拆分为头和实现

Question

我有下一个文件

kernel.粗

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <stdio.h>
#include <cuda.h> 
#include <device_launch_parameters.h> 
#include <texture_fetch_functions.h> 
#include <builtin_types.h> 
#include <vector_functions.h> 
#include <float.h>
#include "Book.cuh"

extern "C" __global__ void Custom2(double *data, double *c)
{

    int i = threadIdx.x;
    Book *book=new Book(data);
}

Book.cuh：

#pragma once
#include "cuda_runtime.h"
class Book
{
private:

public:

    __device__ Book::Book(double *data)
    {
    }

    __device__ double* Book::operator[] (const int index)
    {
        return nullptr;
    }

};

这些文件编译没有任何问题。但现在我想将声明和实现拆分为两个文件.cu和.cuh

所以我将有两个文件而不是Book.cuh文件

Book.cuh

#pragma once
#include "cuda_runtime.h"
class Book
{
public:
    __device__ Book(double *data);
    __device__ double* operator[] (const int index);
};

book.粗

#pragma once
#include "Book.cuh"
__device__ Book::Book(double *data) 
{
}

__device__  double* Book::operator[] (const int index) 
{
    return nullptr;
}

现在我的项目没有编译

这是错误

C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V140\BuildCustomizations\CUDA 8.0.targets(689,9): error MSB3721: The command ""D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\bin\nvcc.exe" -gencode=arch=compute_20,code=sm_20 --use-local-env --cl-version 2015 -ccbin "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\bin\x86_amd64"  -I"D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\include" -I"D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\include"  -G   --keep-dir x64\Debug -maxrregcount=0  --machine 64 -cubin -cudart static  -o X:\Projects\CudaTest\CudaTest\\kernel.ptx "X:\Projects\CudaTest\Cuda\kernel.cu"" exited with code 255.

Cuda编译器设置

NVCC编译类型：生成.cubin文件（-cubin）

我的环境：

Windows 10 x64

CUDA 8.0

显卡：Geforce GTX 660M

我是C＃开发人员，以前没有C ++或Cuda的经验，我不确定这个Cuda特定的问题，或者只是我对C ++的几乎零知识。可能我的问题很容易解决，但我已经花了几个小时没有任何进展。

Answer 1

这个问题具体是cuda。简而言之，解决方案是将Generate Relocatable Device代码设置为 - Yes（-rdc = true）

这里有很长的答案：https://devblogs.nvidia.com/separate-compilation-linking-cuda-device-code/