mpi和cuda混合编程的正确编译

针对大数据的计算，很多程序通过搭建mpi集群进行加速，并取得了很好的效果。算法内部的加速，当前的并行化趋势是利用GPU显卡进行算法加速。针对并行性非常好的算法，GPU加速效果将远大于集群带来的加速效果。所以，如果我们面临非常多的数据，针对数据的处理算法有具有很好的内部并行性，则我们可以将mpi和GPU结合，获得更大的加速比。

       将mpi和GPU结合的产物就是GPU集群。它可以为我们带来非常高的加速比。虽说NVIDIA的cuda为我们提供了类C语言的编程环境，但是cuda还不是C语言，这就为mpi和cuda编程的融合带来了难度。我们通过一个具体实例来说明mpi和cuda混合编程的编译方法。

       下面是要编译项目的Makefile文件，该项目有三个文件：mpi.cpp，cpp.cpp和cuda.cu，分别表示这三个文件是mpi文件，常规cpp和cuda文件。mpi文件通过调用cpp文件和cu文件来实现相应功能。

all: target

CC = mpic++
NVCC = nvcc

CFLAGS+= -O3

LDFLAGS= -L/usr/local/cuda/lib64 -L/root/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/lib
LDFLAGS+= -lcutil_x86_64 -lm -lcufft -lcublas

NVCCFLAGS= -I /usr/local/cuda/include  -I /root/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/common/inc
#NVCCFLAGS+= -arch sm_20

target: mpi.o cpp.o cuda.o 
	$(CC) $(LDFLAGS) -o $@ $^

%.o : %.cu
	$(NVCC) $(NVCCFLAGS) $(CFLAGS) -o $@ -c $^ 

%.o: %.cpp
	$(CC) $(NVCCFLAGS) $(CFLAGS) -o $@ -c $^

clean:
	$(RM) *.o *.s *.i target

在编程的过程中，尽量不要用.c编写程序，而要用.cpp编写程序。在测试过程中发现，用.c编写程序会发生undefined reference to “symbols”错误。通过Makefile文件我们可以看出：常规的cpp文件不是利用g++进行编译，而是mpic++进行编译；cuda程序还是利用nvcc编译器进行编译；链接的时候要采用mpic++编译器。mpi在调用cuda程序的时候，虽然它没有显示调用cuda相关的头文件，但是它调用的cuda程序包含cuda相关的头文件，所以为了保证在编译mpi.cpp文件时不出现找不到头文件的错误，我们也需要包含相应cuda头文件的目录。链接过程中，即使是mpic++编译器，我们也需要包含相应cuda库的目录，否则也会报错。

       上述Makefile是一个测试模版，但是根据该模版的规则扩展就可以正确编译mpi和cuda程序。