通过python distutils编译带有可重定位设备代码的cuda代码(用于python c扩展)

通过python distutils编译带有可重定位设备代码的cuda代码，可以使用NVIDIA提供的CUDA Toolkit来完成。CUDA是一种用于并行计算的平行计算模型和编程模型，可以利用GPU进行高性能计算。

首先，确保已经安装了NVIDIA显卡驱动和CUDA Toolkit。

然后，在编写python c扩展代码时，需要使用distutils模块来配置和构建扩展模块。

下面是一个示例的python c扩展代码，其中包含了CUDA代码：

from distutils.core import setup, Extension
from Cython.Build import cythonize

# 定义扩展模块
extensions = [
    Extension(
        'my_module',  # 扩展模块名
        ['my_module.pyx'],  # 扩展模块的源文件
        libraries=['cuda'],  # 需要链接的库，此处为CUDA库
        library_dirs=['/usr/local/cuda/lib64'],  # CUDA库所在的路径
        runtime_library_dirs=['/usr/local/cuda/lib64'],  # 运行时链接库的搜索路径
        extra_compile_args=['-arch', 'sm_61'],  # 针对具体GPU架构的编译选项，此处为SM 6.1
        language='c++'  # 使用C++编译器进行编译
    )
]

# 配置和构建扩展模块
setup(
    name='my_module',
    ext_modules=cythonize(extensions)
)

在上述代码中，需要注意以下几点：

1. 扩展模块名可以自定义，此处示例中为'my_module'。
2. 需要链接的库为CUDA库，通过libraries参数指定。
3. library_dirs和runtime_library_dirs分别指定了CUDA库的路径，根据实际安装路径进行配置。
4. extra_compile_args参数可以根据具体GPU架构进行配置，此处示例中为SM 6.1。
5. 由于CUDA代码使用了C++语言特性，所以需要指定编译器为C++。

完成上述代码后，可以使用以下命令进行编译构建：

python setup.py build_ext --inplace

编译成功后，可以在当前目录下找到生成的扩展模块文件。

对于CUDA代码的具体实现和使用方法，可以参考NVIDIA官方文档和CUDA编程指南。

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