文章目录
- 环境搭建
- 环境需求
- CMake安装
- Clang 安装
- Boost 安装
- Catch2 添加
- 构建
- 安装 SYCL （废弃，用下个方法）
- 使用 CUDA + NVCC 构建 ndzip
- 测试
上面的原理看的有点头秃，还是来讲讲如何快速上手ndzip吧！
点击进入 ndzip
环境搭建
环境需求
运行 ndzip 需要以下环境，Catch2 可根据自己是否需要来选择是否安装。
- CMake >= 3.15
- Clang >= 10.0.0
- Linux (我这里用的Ubuntu20)
- Boost >= 1.66
- Catch2 >= 2.13.3 (可选，用于单元测试和微基准测试)
CMake安装
CMake 在Ubuntu软件源中，安装非常简单，执行以下命令即可：
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sudo apt install cmake1.版本检查（CMake >= 3.1.5）：
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cmake --version1.看到 CMake 版本大于3.1.5即可。
Clang 安装
Clang 也存在 Ubuntu软件源中，步骤和CMake差不多，命令如下：
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sudo apt install clang1.版本检查（Clang >= 10.0.0）：
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clang --version1.可以看到 Clang 版本为 10.0.0,符合要求
Boost 安装
Boostr 也存在 Ubuntu软件源中，命令如下：
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sudo apt-get install libboost-all-dev1.版本检查（Boost >= 1.66）：
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dpkg -S /usr/include/boost/version.hpp1.
Catch2 添加
Catch2需要去github上下载编译，命令如下：
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git clone https:///catchorg/Catch2.git
cd Catch2
cmake -Bbuild -H. -DBUILD_TESTING=OFF
sudo cmake --build build/ --target install1.2.3.4.等待编译添加完即可。
构建
安装 SYCL （废弃，用下个方法）
需要使用 cuda 的使用以下命令安装。
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git clone https:///illuhad/hipSYCL
cd hipSYCL
cmake -B build -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=../hipSYCL-install -DWITH_CUDA_BACKEND=YES -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build build --target install -j1.2.3.4.由于我使用的 WSL ，cuda 一直没配置好，就不用GPU了，所以把 DWITH_CUDA_BACKEND设为NO。命令如下：
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git clone https:///illuhad/hipSYCL
cd hipSYCL
cmake -B build -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=../hipSYCL-install -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build build --target install -j1.2.3.4.中途报了一个错，使用以下命令修复 clang 库：
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sudo apt-get install libclang-10-dev1.
构建SYCL成功：
使用 CUDA + NVCC 构建 ndzip
使用 cuda，安装 CUDA Toolkit：
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sudo apt-key del 7fa2af80 # 删除旧的GPG密钥，之前装过的要删掉
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin
sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-7-local_11.7.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-11-7-local_11.7.0-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda1.2.3.4.5.6.7.8.使用 CUDA + NVCC 构建 ndzip（自己使用SYCL构建ndzip没跑出来。。。）
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cmake -B build -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES=75 -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_CXX_FLAGS="-march=native"
cmake --build build -j1.2.完成构建
测试
测试可用
随便压缩个什么，压缩成功。
