编译CUDA by example中的Julia Set 分形

1. 首先，编译环境说明：

Centos5.6 X86_64 (64位）

gcc 4.1.2

cuda 4.0

2. 进入路径，编译

[jliu@localhost chapter04]$ cd /media/disk/cuda_me/CUDA by example/chapter04
[jliu@localhost chapter04]$ nvcc julia_gpu.cu
在包含自 ../common/cpu_bitmap.h：20 的文件中，
从 julia_gpu.cu：18:
../common/gl_helper.h:44:21: 错误：GL/glut.h：没有那个文件或目录
[jliu@localhost chapter04]$

3. 查看../common/gl_helper.h:44

     glut.h和glext.h在../common目录下，但glx.h是在标准库/usr/include/GL下（可用locate命令查找一下），可见头文件中的GL不是同一个。所以，将#include <GL/glut.h>和#include <GL/glext.h>更改为#include “GL/glut.h”和#include “GL/glext.h”即可。

4. 再次编译

    错误提示：

    julia_gpu.cu(42): error: calling a host function("cuComplex::cuComplex") from a __device__/__global__ function("julia") is not allowed

    据说这个错误官网上有说明（个人还未验证），结构体cuComplex构造函数前需要添加限定符__device__。如下图所示：

5. 再次编译，如下图：

提示错误：

    undefined reference to ‘glutInit’

    undefined reference to 'glutInitWindowSize'

    ........

6. 编译时添加flags增加glut库：

       nvcc julia_gpu.cu -lglut。

  若提示/usr/bin/ld:cannot find -lglut，先检查LD_LIBRARY_PATH，加入/usr/lib64和/usr/lib，编译还是没用，则查找下glut：locate glut。

 

  注意：这里的gult库不是CUDA by example中的，而是系统自带的glut库，所以编译添加这个库目录依旧没有用。

  －lglut是为了找到系统库检索路径下的libglut.so文件，通常，libglut.so安装在/usr/lib64 (64-bit) 或 /usr/lib(32-bit)下，显然我的没有。

  所以，安装glut库： yum install glut

  再 updatedb。

  再次查找glut： locate glut，结果如下图：

  再次编译，还是一样的错误：/usr/bin/ld:cannot find -lglut

[jliu@localhost ~]$ ls -l /usr/lib64/ | grep glut
lrwxrwxrwx   1 root root       16 08-15 21:50 libglut.so.3 -> libglut.so.3.8.0
-rwxr-xr-x   1 root root   212740 2007-03-17 libglut.so.3.8.0
[jliu@localhost ~]$ 

  可以看出，/usr/lib和／usr/lib64目录下还是没有libglut.so文件，而libglut.so是指向libglut.so.3的，所以可以添加软链接：

  [root@localhost lib64]# ln -s libglut.so.3 libglut.so

  再次查看：

  [jliu@localhost ~]$ ls -l /usr/lib64/ | grep glut
  lrwxrwxrwx  1 root root       12 08-16 08:21 libglut.so -> libglut.so.3
  lrwxrwxrwx  1 root root       16 08-15 21:50 libglut.so.3 -> libglut.so.3.8.0
  -rwxr-xr-x  1 root root   276472 2007-03-17 libglut.so.3.8.0
  [jliu@localhost ~]$ 

7. 再次编译：nvcc julia_gpu.cu -lglut，成功！

   运行脚本：./a.out，结果如下图：

还有注意的是，有时候需要添加-lGL库，即：nvcc julia_gpu.cu -lglut -lGL