通过JNI调用cuda程序

前言

通过使用JNI（Java Native Interface）来调用cuda本地程序，实现把计算密集型任务分配到gpu中以便取得更好的性能。本文主要提供一个实例教程，方便笔者日后查看同时也方便读者学习相关知识。

环境

本文采用cuda9.0+vs2017社区版+Intellij2016.1.3+jdk1.8+win10

步骤

1 建立jni调用类

package jni;

/**
* Created by lu on 2017/10/24.
*/
public class JniTest {

public native int printHelloWorldByGpu();

}

注意点：

jni修饰符为native

2 到该java文件目录下，执行javah jni.JniTest

产生的h文件会在执行该命令的目录中生成。

本文项目结构：



注意点：

如果带有包名，需要到包所在目录执行jni.JniTest。在本文中为java目录。如果在jni目录下执行会提示找不到类文件错误

3 cuda项目

在此，笔者建议建立cuda模板项目。cuda模板项目可以测试cuda程序是否能正常运行，而且不需要额外的cuda配置。如果建立win32库工程，则需要加入cuda环境，配置相对复杂

3.1 新建cuda项目

3.2 复制头文件到项目中，并编写cuda程序

详细的cuda程序源代码：

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <malloc.h>
#include <stdio.h>
#include "jni_JniTest.h"
static int k = 0;
__global__ void helloFromGPU() {
printf("Hello World from GPU! this is block (%d,%d,%d) thread (%d,%d,%d)\n",
blockIdx.x, blockIdx.y, blockIdx.z, threadIdx.x, threadIdx.y, threadIdx.z);
}

__global__ void printMem(int * p) {
printf("Hello World from GPU!");
for (int i = 0; i < 10; i++) {
printf("this is %d\n", p[i]);
}
}
__global__ void printID() {
printf("Hello World from GPU! this is thread %d ");
}
int printHelloWorld(void) {

int * d_data = 0;
int h_data[] = { 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 };
cudaError_t cudaStatus = cudaMalloc((void**)&d_data, 10 * sizeof(int));
cudaStatus = cudaMemset(&d_data, 3, 10 * sizeof(int));
helloFromGPU << <2, 5 >> >();
cudaDeviceReset();
char z;
scanf("%c", &z);
Error:
return 0;
return 0;
}
JNIEXPORT jint JNICALL Java_jni_JniTest_printHelloWorldByGpu
(JNIEnv *, jobject) {
printHelloWorld();
return 1;
}

这源代码是从《CUDA C编程权威指南》第一章程序改编过来的，详细可以参考原著。另外需要注意的是笔者在方法的最后增加了一个scanf的输入，原意为可以在程序结束前暂停来看输出。

注意点：

复制后改不改名为.cuh在本样例程序中都可以执行，但笔者认为最好还是改名字，以区分不同的项目。

3.3 配置环境

编写好后，会发现jni.h找不到，这是由于cuda项目中默认VC环境没有配置jni库，所以要手动添加。





在红框处添加

D:\Program Files\Java\jdk1.8.0_144\include\win32

D:\Program Files\Java\jdk1.8.0_144\include\

3.4 更改输出文件类型

由于需要的是dll文件，所以要修改项目生成的文件类型

3.5 生成并获取dll文件

点击项目进行生成，然后到输出目录获取dll文件。复制到java项目中。

此为本文dll文件生成的目录



复制到java项目中

4 java项目配置

方法有两种：

把dll文件作为库文件配置在libraries





在JVM中配置添加库文件路径相关配置



笔者认为在这里采用方法1比较好，配置方便直观。

5 测试程序

编写简单的main函数进行测试

package jni;

/**
* Created by lu on 2017/10/24.
*/
public class JniMainTest {

static{
System.loadLibrary("cudaExport");
}

public static void main(String[] args) throws I
a1a9
nterruptedException {
JniTest jni = new JniTest();
jni.printHelloWorldByGpu();
}
}

主函数调用System.loadLibrary对cudaExport进行库加载。这里注意，是cudaExport不是cudaExport.dll

此处注意，由于cuda程序中最后有一个scanf，所以printHelloWorldByGpu输出之后会等待输入。

6 结语

由于cuda程序是c/c++程序的扩展，所以使用jni程序也能调用。这样就可以实现构建cuda在java方面的应用。笔者认为这样在数据处理，矩阵计算等计算密集型任务可以通过以这样的方式分发到cuda，使用GPU来执行，以此可以提高设备的使用效率。

文中如有不妥之处，还望指出。

赤月幼狼，201710251117。