最近研究了下NVIDIA Cuda Toolkit的編譯環境，並且在xmake 2.1.10開發版中，新增了對cuda編譯環境的支援，可以直接編譯*.cu程式碼。

下載安裝好Cuda SDK後，在macosx上回預設安裝到/Developer/NVIDIA/CUDA-x.x目錄下，Windows上可以通過CUDA_PATH的環境變數找到對應的SDK目錄，而
Linux下預設會安裝到/usr/local/cuda目錄下。

xmake在執行$ xmake 命令編譯*.cu程式碼的時候，會嘗試探測這些預設的安裝目錄，然後嘗試呼叫nvcc編譯器直接編譯cuda程式，大部分情況下只需要執行：

$ xmake
 

建立和編譯Cuda工程

我之前編譯之前，我們可以通過xmake建立一個空的cuda工程，例如：

$ xmake create -l cuda test
$ cd test
$ xmake

通過-l引數指定建立一個cuda程式碼工程，工程名為test，執行輸出如下：

[00%]: ccache compiling.release src/main.cu
[100%]: linking.release test

我們也可以嘗試直接執行這個cuda程式：

$ xmake run

接著我們來看下，這個cuda工程的xmake.lua檔案：

-- define target
 

target("test")

    -- set kind
    set_kind("binary")

    -- add include directories
    add_includedirs("inc")

    -- add files
    add_files("src/*.cu")

    -- generate SASS code for each SM architecture
    for _, sm in ipairs({"30", "35", "37", "50", "52", "60", "61", "70"}) do
        add_cuflags("-gencode arch=compute_"
 
 .. sm .. ",code=sm_" .. sm)
        add_ldflags("-gencode arch=compute_" .. sm .. ",code=sm_" .. sm)
    end

    -- generate PTX code from the highest SM architecture to guarantee forward-compatibility
    sm = "70"
    add_cuflags("-gencode arch=compute_" .. sm .. ",code=compute_" .. sm)
    add_ldflags("-gencode arch=compute_" .. sm .. ",code=compute_" .. sm)

裡面大部分跟C/C++的工程描述類似，唯一的區別就是通過add_cuflags設定了一些cuda程式碼特有的編譯選項，這部分配置根據使用者的需求，可自己調整。

關於add_cuflags的更多說明，可閱讀xmake的官方文件。

Cuda編譯環境的配置

預設情況下，xmake都能成功檢測到系統中安裝的Cuda SDK環境，使用者不需要做額外的配置操作，當然如果遇到檢測不到的情況，使用者也可以手動指定Cuda SDK的路徑：

$ xmake f --cuda_dir=/usr/local/cuda
$ xmake

來告訴xmake，你當前的Cuda SDK的安裝目錄在哪裡。

如果想要測試xmake對當前cuda環境的探測支援，可以直接執行：

$ xmake l detect.sdks.find_cuda_toolchains

{
    linkdirs =
    {
        /Developer/NVIDIA/CUDA-9.1/lib
    }

,   bindir = /Developer/NVIDIA/CUDA-9.1/bin
,   includedirs =
    {
        /Developer/NVIDIA/CUDA-9.1/include
    }

,   cudadir = /Developer/NVIDIA/CUDA-9.1
}

來測試檢測情況，甚至可以幫忙貢獻相關檢測程式碼find_cuda_toolchains.lua來改進xmake的檢測過程。

其他說明

注：目前對cuda的支援剛剛完成，還沒正式發版，更多關於xmake對cuda的支援情況和進展，見：issues #158。