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以下是对 CUDA Toolkit 中常用工具和命令的详细总结，涵盖编译器、调试器、性能分析工具、GPU管理工具等核心组件：

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一、编译器工具：nvcc

nvcc 是 NVIDIA CUDA 编译器，用于编译 .cu 文件生成可执行文件或中间代码。

常用命令与参数

1. 基本编译

   nvcc -o output_file input_file.cu
   

2. 指定计算能力（Architecture）

   nvcc -arch=compute_XX -code=sm_XX input_file.cu  # 例如：compute_61（PTX）和 sm_61（二进制）
   

3. 生成中间文件

   nvcc --ptx input_file.cu        # 生成 PTX 中间代码
   nvcc --cubin input_file.cu      # 生成二进制 cubin 文件
   

4. 优化选项

   nvcc -O3 input_file.cu         # 最高优化级别
   nvcc -G input_file.cu          # 生成调试信息
   nvcc -lineinfo input_file.cu  # 生成cuda-gdb和profiler 友好的信息（sourec-sass 更精确） 
   

5. 多 GPU 架构支持（Fatbin）

   nvcc -gencode arch=compute_XX,code=sm_XX -gencode arch=compute_YY,code=sm_YY input_file.cu
   

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二、性能分析工具

1. Nsight Systems (nsys)

• 基本分析

  nsys profile --stats=true ./my_cuda_program
  

• 生成时间线报告

  nsys profile -o output.qdrep ./my_cuda_program
  

• 指定采样频率

  nsys profile --sample=cpu --frequency=1000 ./my_cuda_program
  

2. Nsight Compute (ncu)

• 分析内核性能

  ncu --set full ./my_cuda_program
  

• 导出报告

  ncu -o profile.ncu-rep ./my_cuda_program
  

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三、调试工具

1. CUDA-GDB

• 启动调试

  cuda-gdb ./my_cuda_program
  

• 常用命令

  (cuda-gdb) break kernel_name     # 在内核函数设置断点
  (cuda-gdb) info cuda threads      # 查看线程状态
  (cuda-gdb) cuda thread            # 切换线程上下文
  

2. Compute-Sanitizer

compute-sanitizer tool=memcheck ./my_cuda_program  //  Memory access checking
compute-sanitizer tool=racecheck ./my_cuda_program  //  Shared memory hazard checking
compute-sanitizer tool=synccheck ./my_cuda_program  //  Synchronization checking
compute-sanitizer tool=initcheck./my_cuda_program  // Global memory initialization checking

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四、GPU 管理工具

1. nvidia-smi

• 监控 GPU 状态

  nvidia-smi                      # 显示 GPU 基本信息
  nvidia-smi -l 1                 # 每秒刷新一次
  nvidia-smi -q                   # 显示详细信息
  

• 控制 GPU 行为

  nvidia-smi -i 0 -pm 1          # 启用持久模式（GPU 0）
  nvidia-smi -i 0 -e 0           # 关闭 ECC（需权限）
  nvidia-smi --gpu-reset         # 重置 GPU
  

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五、CUDA Samples

CUDA Toolkit 包含大量示例代码，通常位于 /usr/local/cuda/samples 或 C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples。

• 编译所有示例：

  cd /path/to/samples
  make
  

• 运行示例：

  ./bin/x86_64/linux/release/deviceQuery  # 查询 GPU 信息
  

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六、环境变量

• GPU 设备分配：

  export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1    # 仅使用 GPU 0 和 1
  

• 强制同步执行（调试用）：

  export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
  

• 指定默认计算能力：

  export CUDAFLAGS="-arch=sm_70"
  

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七、版本管理

• 查看 CUDA 版本：

  nvcc --version
  cat /usr/local/cuda/version.txt
  

• 切换 CUDA 版本：

  sudo update-alternatives --config cuda  # 如果已安装多个版本
  

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八、常见问题

1. 检查 CUDA 安装是否成功：

   nvidia-smi && nvcc --version
   

2. 多架构兼容性：

   • 使用 -arch=compute_XX -code=sm_XX 确保代码兼容目标 GPU。

3. 性能瓶颈分析：

   • 使用 Nsight Systems 查看时间线，Nsight Compute 分析内核瓶颈。

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掌握这些工具和命令，可以高效完成 CUDA 程序的开发、调试和优化。建议结合官方文档进一步学习特定场景的高级用法。