嘿，我完全懂你现在的处境——刚上手CMake，想把CUDA代码塞进已有的C++项目里，参考了NVIDIA那篇讲单独编译的文章但人家用的是Make，自己折腾半天没搞定对吧？别着急，我来一步步给你讲清楚CMake里怎么实现对应的功能，帮你把CUDA代码无缝集成进去。

一、先让CMake认出来CUDA #

CMake从3.8版本开始对CUDA的支持就很成熟了，首先得在项目里开启CUDA支持，有两种简单方式：

• 方式一：创建项目时直接指定支持的语言，把CUDA加进去：

cmake_minimum_required(VERSION 3.8 FATAL_ERROR)
project(YourProjectName LANGUAGES CXX CUDA)

• 方式二：如果已经写了project指令，也可以单独开启：

enable_language(CUDA)

（不推荐用旧版的find_package(CUDA)，那是CMake 3.8之前的老方法了）

二、配置CUDA单独编译（对应NVIDIA文章里的Make逻辑） #

NVIDIA那篇文章的核心是开启CUDA的单独编译（Relocatable Device Code），在CMake里我们可以通过编译选项来实现：

1. 指定GPU架构：先给CMake明确你的GPU架构，比如sm_75（对应Turing系列显卡），避免自动检测出错：

set(CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES 75) # 根据你的GPU型号改，比如35、52、61、80这些都可以

2. 开启单独编译：关键就是加-rdc=true这个选项，你可以全局设置，也可以针对单个目标设置（更推荐后者，灵活）：

# 全局设置（所有CUDA文件都生效）
set(CMAKE_CUDA_FLAGS "${CMAKE_CUDA_FLAGS} -rdc=true")

# 或者针对特定目标设置（更推荐）
target_compile_options(YourTargetName PRIVATE $<$<COMPILE_LANGUAGE:CUDA>:-rdc=true>)

三、把CUDA源文件加进项目 #

这一步很简单，把你的.cu源文件和C++的.cpp文件一起加到可执行文件或库目标里就行：

# 比如你的C++主文件是main.cpp，CUDA内核文件是my_kernel.cu
add_executable(MyProjectExec
    src/main.cpp
    src/my_kernel.cu
)

# 如果是静态/动态库的话，用add_library
# add_library(MyProjectLib STATIC src/my_kernel.cu src/utils.cpp)

四、处理头文件和链接 #

• 头文件目录：如果你的CUDA头文件（.cuh）在单独的目录，比如include，记得让CMake找到它：

target_include_directories(MyProjectExec PRIVATE include)

• 链接CUDA库：大部分情况下CMake会自动链接CUDA运行时库（cudart），但如果遇到链接错误，可以显式指定：

target_link_libraries(MyProjectExec PRIVATE CUDA::cudart)

五、完整的示例CMakeLists.txt #

给你一个可以直接参考的完整示例，你可以照着改自己的文件：

cmake_minimum_required(VERSION 3.8 FATAL_ERROR)
project(CudaCppDemo LANGUAGES CXX CUDA)

# 设置GPU架构，根据你的显卡调整
set(CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES 75)

# 设置C++和CUDA的标准，确保兼容
set(CMAKE_CXX_STANDARD 17)
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)
set(CMAKE_CUDA_STANDARD 17)
set(CMAKE_CUDA_STANDARD_REQUIRED ON)

# 开启CUDA单独编译
target_compile_options(CudaCppDemo PRIVATE $<$<COMPILE_LANGUAGE:CUDA>:-rdc=true>)

# 添加源文件
add_executable(CudaCppDemo
    src/main.cpp
    src/vector_add.cu
)

# 包含头文件目录
target_include_directories(CudaCppDemo PRIVATE include)

# 链接CUDA运行时库（可选，CMake通常自动处理）
target_link_libraries(CudaCppDemo PRIVATE CUDA::cudart)

六、常见坑的排查 #

• 找不到CUDA编译器：确保你装了CUDA Toolkit，并且CMake能定位到它，如果不行，手动指定编译器路径：

set(CMAKE_CUDA_COMPILER "/usr/local/cuda/bin/nvcc") # Linux下的路径，Windows自己调整

• 链接时提示设备函数未定义：检查有没有加-rdc=true，以及所有用到设备函数的.cu文件都被正确添加到目标里了
• 标准兼容问题：CUDA版本和C版本要匹配，比如CUDA 11支持C17，CUDA 10只支持到C++14，别瞎选高标准

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Toothless