如何在 linux KNN CUDA 上编译？答案

【问题标题】：How compile on linux KNN CUDA?如何在 linux KNN CUDA 上编译？
【发布时间】：2013-06-30 09:09:17
【问题描述】：

最近，我发现knn CUDA 是一组基于蛮力实现 knn 搜索的 Mex 文件，但是在 README.md 中我没有找到使用 linux 发行版在 matlab 中编译这些文件的方法。我将不胜感激有关如何处理此问题的想法。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我是这个 kNN 代码的作者 :)

早在 2008 年，代码是使用 Windows XP 操作系统编写的。由于我提供了源代码，您应该能够生成 linux mex 文件。在自述文件中，我为 Windows 提供了以下命令行：

nvmex -f nvmexopts.bat knn_cuda_with_indexes.cu -I'C:\CUDA\include' -L'C:\CUDA\lib' -lcufft -lcudart -lcuda -D_CRT_SECURE_NO_DEPRECATE

根据您的 Linux 发行版调整它以生成您的 mex 文件。很多事情可能在 5 年内发生了变化，因此您可能需要修改一些事情。但是，我从用户那里得到的反馈表明它工作得很好。

也尝试阅读有关如何在 Linux 下编译 CUDA 代码的信息。我猜 NVidia 提供了一个相当不错的教程。

【讨论】：

我可以在 matlab 和 nsight 中编译 kNN 代码。这是我用来在matlab中编译的脚本。 dropbox.com/s/626buoisasw2gg1/nvmex2.m
根据您的paper。如果数据是 dim = 3 且 n=65536，则最好使用 ANN 库而不是 Cuda 或 cublas knn。我可以将 n 增加到更高的值，例如 100000 或 200000 以加快速度吗？

【解决方案2】：

你也可以在没有 nvmex 的情况下编译 cuda+mex。在 MATLAB 命令中，只需运行以下两行

>> !nvcc -c yourfile.cu -Xcompiler -fPIC -I$matlabroot/extern/include -I$matlabroot/toolbox/distcomp/gpu/extern/include
>> mex yourfile.o -L/usr/local/cuda/lib64 -L$matlabroot/bin/glnxa64 -lcudart -lcufft -lmwgpu

用适当的路径替换$matlabroot。（注意！在matlab中调用系统命令）第一行创建目标文件，然后mex链接库。

您可能需要将 CUDA 路径修改为 /usr/loca/cuda-6.0/ 或 /usr/local/cuda-YOUR_VERSION/。也适用于 cuda 库 /usr/local/cuda/lib64 或 /usr/local/cuda/lib 请检查。

如果你想优化你的代码，只需输入-O3 -DNDEBUG

>> !nvcc -O3 -DNDEBUG -c yourfile.cu -Xcompiler -fPIC -I$matlabroot/extern/include -I$matlabroot/toolbox/distcomp/gpu/extern/include

库链接命令相同。另请注意，可能需要额外的包含路径-I$path 和库路径-L$path 或库-l$library 以满足您的需要。

【讨论】：