Особенности cmake в Visual Studio 2022

 Во время отладки кода из hackerrank, наткнулся на такую проблему, что он не компилируется, если вместо "классического" способа создания проекта (sln- и vcxproj-файлы) создавать его с помощью cmake и CMakeLists.txt. Вот такие сообщения получаю 'not1': identifier not found:

Зайдя  определение функций not1, ptr_fn, видим, что они "_cxx17_deprecate" 

Теперь идем и видим вот такое в CMakelists.txt:

if (CMAKE_VERSION VERSION_GREATER 3.12) set_property(TARGET QueriesWithFixedLength PROPERTY CXX_STANDARD 20) endif()

То есть, если версия cmake новее, чем 3.12, то надо использовать C++20. Проверим версию cmake, используя Visual Studio 2022 command prompt, используя команду cmake --version:

Как видим, у нас версия 3.31. Не заморачиваясь с тем, какая версия C++ будет использоваться по умолчанию, если удалить эту директиву, мы просто поменяем версию на C++14:

if (CMAKE_VERSION VERSION_GREATER 3.12) set_property(TARGET QueriesWithFixedLength PROPERTY CXX_STANDARD 14) endif()

После этого все скомпилировалось.

Еще добавил эту строчку:

file(COPY "${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/input01.txt" DESTINATION "${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}")

потому что без нее не считывало входные файлы ("старым" методом все работало и так).

Новые возможности C++20: std::execution::par

Поспрашивал тут у ChatGPT что нового у мире C++ и тут завезли очень классную штуку: std::execution::par. Никак не напрягаясь дополнительно, мы просто делаем тот же самый sort, но благодаря дополнительному параметру он сам распарралеливает все на несколько ядер/потоков. Тот же ЧатЖПТ сам мне дал код примера, который отлично скомпилировался в моей Visual Studio 2022:

#include <execution> // параллельные политики #include <algorithm> // std::sort #include <vector> #include <random> #include <chrono> #include <iostream> int main() { const size_t N = 5'000'000; // Количество элементов // --- 1. Генерация случайных данных --- std::vector<int> data(N); std::mt19937 rng(42); std::uniform_int_distribution<int> dist(0, 1'000'000); std::generate(data.begin(), data.end(), [&] { return dist(rng); }); // Создаём копии для честного сравнения auto data_seq = data; auto data_par = data; // --- 2. Последовательная сортировка --- auto t1 = std::chrono::high_resolution_clock::now(); std::sort(data_seq.begin(), data_seq.end()); auto t2 = std::chrono::high_resolution_clock::now(); std::cout << "std::sort (seq): " << std::chrono::duration<double>(t2 - t1).count() << " s\n"; // --- 3. Параллельная сортировка --- auto t3 = std::chrono::high_resolution_clock::now(); std::sort(std::execution::par, data_par.begin(), data_par.end()); auto t4 = std::chrono::high_resolution_clock::now(); std::cout << "std::sort (par): " << std::chrono::duration<double>(t4 - t3).count() << " s\n"; // --- 4. Проверка корректности --- std::cout << "First elements: seq=" << data_seq[0] << ", par=" << data_par[0] << "\n"; return 0; }

Результаты такие:

std::sort (seq): 0.371002 s

std::sort (par): 0.0917933 s

Запущено на AMD Ryzen 7 7730U (8c/16t).

Нуу, очень неплохо: добавлением всего одного параметра увеличиваем скорость в 4 раза!

Чтобы это работало, надо не забыть оказать версию C++ в Visual Studio:

OpenCL: добавление поддержки видеокарт AMD в CMakeLists.txt

 Вот этот пример мы модифицируем так, чтобы он мог компилироваться для AMD видеокарт тоже. CMakeLists.txt получился вот такой:

1. #
2. cmake_minimum_required (VERSION 3.8)
4. project ("MemakePrj")
6. # Add source to this project's executable.
7. add_executable (MemakePrj "main.cpp" "Memake/Memake.cpp" "Memake/Vector2d.cpp")
9. # SDL2 headers
10. target_include_directories(MemakePrj PRIVATE "SDL2-2.0.14/include")
12. # gpu vendor: amd, nvidia
13. set(gpu_vendor "amd")
14. #
15. if("${gpu_vendor}" STREQUAL "amd")
16. message("gpu_vendor is 'amd'")
17. # set define
18. target_compile_definitions(MemakePrj PUBLIC GPU_VENDOR_IS_AMD)
19. # OpenCL library
20. set(opencl_lib_folder "$ENV{OCL_ROOT}/lib")
21. # OpenCL headers
22. target_include_directories(MemakePrj PRIVATE "$ENV{OCL_ROOT}/include")
23. elseif("${gpu_vendor}" STREQUAL "nvidia")
24. message("gpu_vendor is 'nvidia'")
25. # set define
26. target_compile_definitions(MemakePrj PUBLIC GPU_VENDOR_IS_NVIDIA)
27. # OpencCL headers
28. target_include_directories(MemakePrj PRIVATE "$ENV{CUDA_PATH}/include")
29. # OpenCL library
30. set(opencl_lib_folder "$ENV{CUDA_PATH}/lib")
31. else()
32. message("gpu_vendor is 'UNKNOWN'")
33. endif()
34. 
    
35. # add SDL_MAIN_HANDLED definition to avoid
36. # "LNK2019 unresolved external symbol SDL_main referenced in function main_getcmdline"
37. add_definitions( -DSDL_MAIN_HANDLED )
39. # SDL library folder
40. set(SDL2_lib_folder "${PROJECT_SOURCE_DIR}/SDL2-2.0.14/lib")
42. message(${CMAKE_BUILD_TYPE})
44. # check 32 or 64 bits
45. if(CMAKE_SIZEOF_VOID_P EQUAL 8)
46. # 64 bits
47. set(SDL2_lib_folder "${SDL2_lib_folder}/x64")
48. if("${gpu_vendor}" STREQUAL "amd")
49. set(opencl_lib_folder "${opencl_lib_folder}")
50. elseif("${gpu_vendor}" STREQUAL "nvidia")
51. set(opencl_lib_folder "${opencl_lib_folder}/x64")
52. else()
53. message("gpu_vendor is 'UNKNOWN'")
54. endif()
55. elseif(CMAKE_SIZEOF_VOID_P EQUAL 4)
56. # 32 bits
57. set(SDL2_lib_folder "${SDL2_lib_folder}/x86")
58. if("${gpu_vendor}" STREQUAL "amd")
59. message("do not want to support 32-bit version for amd")
60. elseif("${gpu_vendor}" STREQUAL "nvidia")
61. set(opencl_lib_folder "${opencl_lib_folder}/Win32")
62. else()
63. message("gpu_vendor is 'UNKNOWN'")
64. endif()
65. endif()
67. # link SDL2 static lib
68. target_link_libraries(MemakePrj ${SDL2_lib_folder}/SDL2.lib)
69. target_link_libraries(MemakePrj ${SDL2_lib_folder}/SDL2main.lib)
71. # link OpenCL library
72. target_link_libraries(MemakePrj ${opencl_lib_folder}/OpenCL.lib)
74. # copy dynamic lib to folder with executable file
75. file(COPY ${SDL2_lib_folder}/SDL2.dll DESTINATION ${PROJECT_BINARY_DIR})

 Получилось гораздо более громоздко и неудобочитаемо, чем было. В строке 12 мы указываем, какой у нас производитель видеокарты (пока что их два: AMD, Nvidia) IF внутри IF - это не то, что способствует облегчению чтения подобного кода, но это, тем не менее, позволяет собрать проект для двух и более производителей видеокарт, а это главное. Позже подумаю, как правильно разбить CMakeLists.txt на части.

В коде же это выглядит так:

Настройка OpenCL для видеокарт AMD

Прежде, чем начать, отмечу, что компания AMD на данный момент не поддерживает свой OpenCL SDK, к сожалению. Причины мне непонятны, хотя они предлагают вместо него какой-то свой собственный аналог CUDA у NVidia. Последним, к слову, наличие CUDA никак не помешало поддерживать тот же OpenCL. Такое отношение к OpenCL не может радовать, конечно же. Тот набор инструментов, что используется ниже - он поддерживается энтузиастами (за что им огромное спасибо). 

Скачать SDK можно, например, тут. После установки, установим переменную окружения OCL_ROOT и проверим, что она правильно установлена: 

Далее все делаем так же, как мы делали раньше и в тех же местах.

Тут настройка среды закончена и для запуска примера осталось только чуть подредактировать код, вместо заголовка cl.hpp мы возьмем cl2.hpp и добавим определение CL_HPP_ENABLE_PROGRAM_CONSTRUCTION_FROM_ARRAY_COMPATIBILITY перед заголовочным файлом для совместимости со старым кодом:

После этого можно запустить пример и убедиться, что он работает:

Заодно проверим как работает перемножение матриц в наивной реализации для CPU и GPU:

Запускалалось на Ryzen 7 7730U with Vega 8 iGPU

Заодно сравним производительность ноутбучного процессора и встроенной видеокарты с результатами настольного ПК: