CUDA 是 NVIDIA 开发的一种通用并行计算平台和编程模型，可以利用 GPU 的强大计算能力来加速各种应用程序。本文将介绍如何使用 CUDA 编译器 nvcc 将 CUDA 代码编译成针对 sm_80（即 NVIDIA Ampere 架构 GPU，如 GeForce RTX 30 系列）的汇编代码，并查看生成的 PTX（Parallel Thread Execution，NVIDIA 的中间表示汇编语言）文件。
安装 CUDA 工具链
要使用 nvcc 编译 CUDA 代码，需要在系统上安装 CUDA 工具链。CUDA 工具链是一套用于开发和运行 CUDA 应用程序的软件包，包括了一些库、工具和头文件。CUDA 工具链的安装方法有多种，可以根据不同的系统和需求选择合适的方式。
从 NVIDIA 官网下载安装
NVIDIA 官网提供了 CUDA 工具链的下载链接，可以选择适合自己的系统和版本进行下载。下载后，会得到一个名为 cuda_12.3.1_545.23.08_linux.run 的安装脚本，该脚本会自动检测系统的配置，并安装相应的 CUDA 组件。要运行该脚本，可以使用以下命令：
sudo sh cuda_12.3.1_545.23.08_linux.run
安装过程中，可能会出现一些选项和提示，需要根据自己的情况进行选择或确认。安装完成后，需要将 nvcc 的路径添加到环境变量 PATH 中，以便在命令行中使用。例如，如果 nvcc 安装在 /usr/local/cuda-12.3.1/bin 目录下，可以使用以下命令：
export PATH=/usr/local/cuda-12.3.1/bin:$PATH
或者，可以将该命令添加到 ~/.bashrc 文件中，以便在每次打开终端时自动执行。
使用包管理器安装
一些常用的 Linux 发行版（如 Ubuntu、Debian、Fedora 等）提供了 CUDA 工具链的软件包，可以使用包管理器（如 apt、yum 等）进行安装。这种方法的优点是可以方便地管理 CUDA 工具链的更新和卸载，但可能无法获取最新的 CUDA 版本。要使用包管理器安装 CUDA 工具链，可以参考 NVIDIA 的[官方文档]。
例如，如果是 x86 ubuntu20.04 系统，可以使用以下命令进行安装：
sudo apt update
sudo apt install cuda
这将安装最新的 CUDA 版本（目前是 12.3.1），以及相应的依赖和驱动程序。安装完成后，同样需要将 nvcc 的路径添加到环境变量 PATH 中，或者在 ~/.bashrc 文件中添加相应的命令。
编译 CUDA 代码
要编译 CUDA 代码，需要在具有 CUDA 工具链和相应 GPU 的系统上使用 nvcc 命令行工具。以下是一般的步骤：
-
保存源代码：首先，将 CUDA 代码保存到一个文件中，例如
addkernel.cu。这里给出一个简单的示例，该代码定义了一个 GPU 核函数，用于计算两个半精度浮点数的和，并将结果存储在一个数组中。
#include <cuda_fp16.h>
__global__ void addkernel(half* array, half *x, half *y) {
//*array = __hneg(*x);
*array = *x + *y;
}
-
使用 nvcc 编译：然后，使用
nvcc命令来编译该代码。要针对sm_80架构编译并生成 PTX 代码，可以使用以下命令：
nvcc -arch=sm_80 -ptx coskernel.cu -o coskernel.ptx
这将生成一个名为 addkernel.ptx 的文件，其中包含针对 sm_80 架构的 PTX 代码。
- 查看生成的 PTX 文件：可以使用任何文本编辑器查看生成的 PTX 文件。PTX 文件的内容大致如下：
//
// Generated by NVIDIA NVVM Compiler
//
// Compiler Build ID: CL-34567890
// Cuda compilation tools, release 12.3.1, V12.3.1
// Based on LLVM 3.4svn
//
.version 7.5
.target sm_80
.address_size 64
// .globl _Z10coskernelP5halfS0_S0_
.visible .entry _Z10coskernelP5halfS0_S0_(
.param .u64 _Z10coskernelP5halfS0_S0__param_0,
.param .u64 _Z10coskernelP5halfS0_S0__param_1,
.param .u64 _Z10coskernelP5halfS0_S0__param_2
)
{
.reg .f16 %f<3>;
.reg .b32 %r<4>;
.reg .b64 %rd<6>;
ld.param.u64 %rd1, [_Z10coskernelP5halfS0_S0__param_0];
ld.param.u64 %rd2, [_Z10coskernelP5halfS0_S0__param_1];
ld.param.u64 %rd3, [_Z10coskernelP5halfS0_S0__param_2];
cvta.to.global.u64 %rd4, %rd1;
cvta.to.global.u64 %rd5, %rd2;
ld.global.u16 %r1, [%rd5];
mov.b16 %f1, %r1;
cvta.to.global.u64 %rd5, %rd3;
ld.global.u16 %r2, [%rd5];
mov.b16 %f2, %r2;
add.f16 %f3, %f1, %f2;
mov.b16 %r3, %f3;
st.global.u16 [%rd4], %r3;
ret;
}
可以看到，PTX 代码使用了一些 NVIDIA 特有的指令和寄存器，以及一些 CUDA 相关的注释和元数据。PTX 代码可以被 NVIDIA 的驱动程序在运行时转换为针对特定 GPU 的机器码，也可以被其他工具（如 cuobjdump）进一步分析或转换。
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