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NiuTrans.Tensor
Commit 63eee374 by liyinqiao
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Support CUDA 11 and fix some CMake bugs.

parent 64973687
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CMakeLists.txt
......@@ -97,35 +97,47 @@ if(USE_CUDA)
add_definitions(-DHALF_PRECISION)
endif()
find_package(CUDA REQUIRED)
if(WIN32)
SET(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} /wd4819")
set(CMAKE_CUDA_FLAGS ${CMAKE_CUDA_FLAGS} "-maxrregcount=0 -m64 --disable-warnings -use_fast_math -DUSE_CUDA")
if(USE_HALF_PRECISION)
set(CMAKE_CUDA_FLAGS ${CMAKE_CUDA_FLAGS} "-DHALF_PRECISION")
set(CMAKE_CUDA_FLAGS ${CMAKE_CUDA_FLAGS} -arch=sm_60
-gencode=arch=compute_60,code=sm_60
-gencode=arch=compute_61,code=sm_61
-gencode=arch=compute_62,code=sm_62
-gencode=arch=compute_70,code=sm_70
-gencode=arch=compute_70,code=compute_70
)
else()
set(CMAKE_CUDA_FLAGS ${CMAKE_CUDA_FLAGS} -arch=sm_30
-gencode=arch=compute_30,code=sm_30
-gencode=arch=compute_50,code=sm_50
-gencode=arch=compute_52,code=sm_52
if(GPU_ARCH STREQUAL K) # Kepler cards (CUDA 5 until CUDA 10)
set(ARCH_FLAGS -arch=compute_30 -code=compute_30,sm_30,sm_35,sm_37)
elseif(GPU_ARCH STREQUAL M) # Maxwell cards (CUDA 6 until CUDA 11)
set(ARCH_FLAGS -arch=compute_50 -code=compute_50,sm_50,sm_52,sm_53)
elseif(GPU_ARCH STREQUAL P) # Pascal (CUDA 8 and later)
set(ARCH_FLAGS -arch=compute_60 -code=compute_60,sm_60,sm_61,sm_62)
elseif(GPU_ARCH STREQUAL V) # Volta (CUDA 9 and later)
set(ARCH_FLAGS -arch=compute_70 -code=compute_70,sm_70,sm_72)
elseif(GPU_ARCH STREQUAL T) # Turing (CUDA 10 and later)
set(ARCH_FLAGS -arch=compute_75 -code=sm_75)
elseif(GPU_ARCH STREQUAL A) # Ampere (CUDA 11 and later)
set(ARCH_FLAGS -arch=compute_80 -code=sm_80)
endif()
if(USE_HALF_PRECISION)
if(NOT DEFINED GPU_ARCH)
set(ARCH_FLAGS -arch=sm_60
-gencode=arch=compute_60,code=sm_60
-gencode=arch=compute_61,code=sm_61
-gencode=arch=compute_62,code=sm_62
-gencode=arch=compute_70,code=sm_70
-gencode=arch=compute_72,code=sm_72
-gencode=arch=compute_70,code=compute_70
)
elseif(${GPU_ARCH} STREQUAL K OR ${GPU_ARCH} STREQUAL M)
message(FATAL_ERROR "your GPU cannot use the function half precision")
endif()
endif()
if(WIN32)
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} /wd4819")
set(CUDA_NVCC_FLAGS ${CUDA_NVCC_FLAGS} "-maxrregcount=0 -m64 -Wno-deprecated-gpu-targets -use_fast_math")
set(CUDA_NVCC_FLAGS ${CUDA_NVCC_FLAGS} ${ARCH_FLAGS})
set(CMAKE_POLICY_DEFAULT_CMP0028 NEW)
link_directories("${CUDA_ROOT}/lib/x64")
include_directories("${CUDA_ROOT}/include")
set(CUDA_LIB_DIR "${CUDA_ROOT}/lib/x64/")
set(CUDA_LIB_PATH ${CUDA_LIB_PATH} "${CUDA_LIB_DIR}cublas.lib")
if(CUDA_VERSION_MAJOR EQUAL 11)
set(CUDA_LIB_PATH ${CUDA_LIB_PATH} "${CUDA_LIB_DIR}cublasLt.lib")
endif()
set(CUDA_LIB_PATH ${CUDA_LIB_PATH} "${CUDA_LIB_DIR}npps.lib")
set(CUDA_LIB_PATH ${CUDA_LIB_PATH} "${CUDA_LIB_DIR}nppc.lib")
set(CUDA_LIB_PATH ${CUDA_LIB_PATH} "${CUDA_LIB_DIR}cudadevrt.lib")
......@@ -133,31 +145,14 @@ if(USE_CUDA)
else()
set(CMAKE_CXX_FLAGS "-fPIC -msse4.2 -w -march=native -Wno-enum-compare -Wno-sign-compare -Wno-format -Wno-dev -O3 -DNDEBUG -rdynamic")
set(CUDA_NVCC_FLAGS "-Xcompiler -fPIC -maxrregcount=0 --disable-warnings -use_fast_math -DUSE_CUDA -Wno-deprecated-gpu-targets -std=c++11")
if(USE_HALF_PRECISION)
set(CUDA_NVCC_FLAGS ${CUDA_NVCC_FLAGS} "-DHALF_PRECISION")
set(CUDA_NVCC_FLAGS ${CUDA_NVCC_FLAGS} -arch=sm_60
-gencode=arch=compute_60,code=sm_60
-gencode=arch=compute_61,code=sm_61
-gencode=arch=compute_62,code=sm_62
-gencode=arch=compute_70,code=sm_70
-gencode=arch=compute_70,code=compute_70
)
else()
set(CUDA_NVCC_FLAGS ${CUDA_NVCC_FLAGS} -arch=sm_30
-gencode=arch=compute_30,code=sm_30
-gencode=arch=compute_50,code=sm_50
-gencode=arch=compute_52,code=sm_52
-gencode=arch=compute_60,code=sm_60
-gencode=arch=compute_61,code=sm_61
-gencode=arch=compute_62,code=sm_62
-gencode=arch=compute_70,code=sm_70
-gencode=arch=compute_70,code=compute_70
)
endif()
link_directories(${CUDA_ROOT}/lib64)
include_directories(${CUDA_ROOT}/include)
set(CUDA_NVCC_FLAGS ${CUDA_NVCC_FLAGS} ${ARCH_FLAGS})
link_directories("${CUDA_ROOT}/lib64")
include_directories("${CUDA_ROOT}/include")
set(CUDA_LIB_DIR "${CUDA_ROOT}/lib64/")
set(CUDA_LIB_PATH ${CUDA_LIB_PATH} "${CUDA_LIB_DIR}libcublas_static.a")
if(CUDA_VERSION_MAJOR EQUAL 11)
set(CUDA_LIB_PATH ${CUDA_LIB_PATH} "${CUDA_LIB_DIR}libcublasLt_static.a")
endif()
set(CUDA_LIB_PATH ${CUDA_LIB_PATH} "${CUDA_LIB_DIR}libculibos.a")
set(CUDA_LIB_PATH ${CUDA_LIB_PATH} "${CUDA_LIB_DIR}libnpps_static.a")
set(CUDA_LIB_PATH ${CUDA_LIB_PATH} "${CUDA_LIB_DIR}libnppc_static.a")
......
README.md
......@@ -46,7 +46,7 @@ NiuTensor蟾･蜈ｷ蛹庄莉･蝨ｨWindows縲´inux莉･蜿確acOS邇ｯ蠅ｸ玖ｿ幄｡悟ｮ芽｣ｼ梧髪
- 执行CMake命令对Visual Studio项目进行生成（如果 visual studio 版本低于 2019，则在使用下列命令的时候需额外加上`-A x64`的CMake参数），如计划生成动态链接库，则仅需在命令中额外加上`-DGEN_DLL=ON`的CMake参数即可，否则默认生成可执行程序。
- 如项目计划启用MKL数学运算库（需用户自行安装），则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_MKL=ON`参数，并通过`-DINTEL_ROOT='/intel/root/path'`指定MKL库（Intel工具包）的安装路径。如`cmake -DUSE_MKL=ON -DINTEL_ROOT='C:/Program Files (x86)/IntelSWTools/compilers_and_libraries_2020.2.254/windows' ..`。
- 如项目计划启用OpenBLAS数学运算库（需用户自行安装），则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_OPENBLAS=ON`参数，并通过`-DOPENBLAS_ROOT='/openblas/root/path'`指定OpenBLAS库的安装路径。如`cmake -DUSE_OPENBLAS=ON -DOPENBLAS_ROOT='C:/Program Files/OpenBLAS' ..`。
- 如项目计划启用CUDA数学运算库（需用户自行安装），则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_CUDA=ON`参数，并通过`-DCUDA_ROOT='/cuda/root/path'`指定CUDA库的安装路径。如`cmake -DUSE_CUDA=ON -DCUDA_ROOT='C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v9.2' ..`。如需在GPU设备上使用半精度浮点数进行运算，需在启用`-DUSE_CUDA=ON`参数的同时启用`-USE_HALF_PRECISION=ON`参数（需要注意的是半精度但需要注意的是，半精度操作仅在使用Pascal及更新架构的NVIDIA GPU中提供支持，该项可参考[NVIDIA GPU设备信息](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)进行查询）。
- 如项目计划启用CUDA数学运算库（需用户自行安装），则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_CUDA=ON`参数，并通过`-DCUDA_ROOT='/cuda/root/path'`指定CUDA库的安装路径，通过-DGPU_ARCH=ARCH指定所在GPU设备的架构（K：Kepler架构；M：Maxwell架构；P：Pascal架构；V：Volta架构；T：Turing架构；A：Ampere架构）。如`cmake -DUSE_CUDA=ON -DCUDA_ROOT='C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v9.2' -DGPU_ARCH=P ..`。如需在GPU设备上使用半精度浮点数进行运算，需在启用`-DUSE_CUDA=ON`参数的同时启用`-USE_HALF_PRECISION=ON`参数（需要注意的是半精度但需要注意的是，半精度操作仅在使用Pascal及更新架构的NVIDIA GPU中提供支持，该项可参考[NVIDIA GPU设备信息](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)进行查询）。
- 执行成功将显示`Build files have been written to:...`。
- 打开build目录中的NiuTensor.sln文件即可通过Visual Studio打开NiuTensor项目。
- 打开后在解决方案管理器中选中NiuTensor，右键将其设为启动项目即可开始使用。
......@@ -67,7 +67,7 @@ NiuTensor蟾･蜈ｷ蛹庄莉･蝨ｨWindows縲´inux莉･蜿確acOS邇ｯ蠅ｸ玖ｿ幄｡悟ｮ芽｣ｼ梧髪
- 打开CLion首选项，点击“构建，执行，部署”选项卡中的CMake，在“CMake选项”中进行设置，设置完成后CLion将自动使用CMake对项目进行构建，如计划生成动态链接库，则仅需在在“CMake选项”中额外加上`-DGEN_DLL=ON`的CMake参数即可，否则默认生成可执行程序。
- 如项目计划启用MKL数学运算库（需用户自行安装），则仅需在“CMake选项”中填入`-DUSE_MKL=ON`，并通过`-DINTEL_ROOT='/intel/root/path'`指定MKL库（Intel工具包）的安装路径。如`-DUSE_MKL=ON -DINTEL_ROOT='/opt/intel/compilers_and_libraries_2020.2.254/linux'`。
- 如项目计划启用OpenBLAS数学运算库（需用户自行安装），则仅需在“CMake选项”中填入`-DUSE_OPENBLAS=ON`，并通过`-DOPENBLAS_ROOT='/openblas/root/path'`指定OpenBLAS库的安装路径。如`-DUSE_OPENBLAS=ON -DOPENBLAS_ROOT='/opt/OpenBLAS'`。
- 如项目计划启用CUDA数学运算库（需用户自行安装），则仅需在“CMake选项”中填入`-DUSE_CUDA=ON`，并通过`-DCUDA_ROOT='/cuda/root/path'`指定CUDA库的安装路径。如`-DUSE_CUDA=ON -DCUDA_ROOT='/usr/local/cuda-9.2'`。如需在GPU设备上使用半精度浮点数进行运算，需在启用`-DUSE_CUDA=ON`参数的同时启用`-USE_HALF_PRECISION=ON`参数（需要注意的是半精度但需要注意的是，半精度操作仅在使用Pascal及更新架构的NVIDIA GPU中提供支持，该项可参考[NVIDIA GPU设备信息](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)进行查询）。
- 如项目计划启用CUDA数学运算库（需用户自行安装），则仅需在“CMake选项”中填入`-DUSE_CUDA=ON`，并通过`-DCUDA_ROOT='/cuda/root/path'`指定CUDA库的安装路径，通过-DGPU_ARCH=ARCH指定所在GPU设备的架构（K：Kepler架构；M：Maxwell架构；P：Pascal架构；V：Volta架构；T：Turing架构；A：Ampere架构）。如`-DUSE_CUDA=ON -DCUDA_ROOT='/usr/local/cuda-9.2' -DGPU_ARCH=P `。如需在GPU设备上使用半精度浮点数进行运算，需在启用`-DUSE_CUDA=ON`参数的同时启用`-USE_HALF_PRECISION=ON`参数（需要注意的是半精度但需要注意的是，半精度操作仅在使用Pascal及更新架构的NVIDIA GPU中提供支持，该项可参考[NVIDIA GPU设备信息](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)进行查询）。
##### CMake方式（命令行）
......@@ -78,7 +78,7 @@ NiuTensor蟾･蜈ｷ蛹庄莉･蝨ｨWindows縲´inux莉･蜿確acOS邇ｯ蠅ｸ玖ｿ幄｡悟ｮ芽｣ｼ梧髪
- 执行CMake命令对项目进行生成，如计划生成动态链接库，则仅需在命令中额外加上`-DGEN_DLL=ON`的CMake参数即可，否则默认生成可执行程序。
- 如项目计划启用MKL数学运算库（需用户自行安装），则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_MKL=ON`参数，并通过`-DINTEL_ROOT='/intel/root/path'`指定MKL库（Intel工具包）的安装路径。如`cmake -DUSE_MKL=ON -DINTEL_ROOT='/opt/intel/compilers_and_libraries_2020.2.254/linux' ..`。
- 如项目计划启用OpenBLAS数学运算库（需用户自行安装），则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_OPENBLAS=ON`参数，并通过`-DOPENBLAS_ROOT='/openblas/root/path'`指定OpenBLAS库的安装路径。如`cmake -DUSE_OPENBLAS=ON -DOPENBLAS_ROOT='/opt/OpenBLAS' ..`。
- 如项目计划启用CUDA数学运算库（需用户自行安装），则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_CUDA=ON`参数，并通过`-DCUDA_ROOT='/cuda/root/path'`指定CUDA库的安装路径。如`cmake -DUSE_CUDA=ON -DCUDA_ROOT='/usr/local/cuda-9.2' ..`。如需在GPU设备上使用半精度浮点数进行运算，需在启用`-DUSE_CUDA=ON`参数的同时启用`-USE_HALF_PRECISION=ON`参数（需要注意的是半精度但需要注意的是，半精度操作仅在使用Pascal及更新架构的NVIDIA GPU中提供支持，该项可参考[NVIDIA GPU设备信息](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)进行查询）。
- 如项目计划启用CUDA数学运算库（需用户自行安装），则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_CUDA=ON`参数，并通过`-DCUDA_ROOT='/cuda/root/path'`指定CUDA库的安装路径，通过-DGPU_ARCH=ARCH指定所在GPU设备的架构（K：Kepler架构；M：Maxwell架构；P：Pascal架构；V：Volta架构；T：Turing架构；A：Ampere架构）。如`cmake -DUSE_CUDA=ON -DCUDA_ROOT='/usr/local/cuda-9.2' -DGPU_ARCH=P ..`。如需在GPU设备上使用半精度浮点数进行运算，需在启用`-DUSE_CUDA=ON`参数的同时启用`-USE_HALF_PRECISION=ON`参数（需要注意的是半精度但需要注意的是，半精度操作仅在使用Pascal及更新架构的NVIDIA GPU中提供支持，该项可参考[NVIDIA GPU设备信息](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)进行查询）。
- 执行成功将显示`Build files have been written to:...`并在该目录下生成Makefile文件。
- 执行`make -j`命令对NiuTensor项目进行编译，执行成功将显示`Built target NiuTensor`，安装完毕。
......@@ -137,4 +137,4 @@ NiuTensor蠑驥剰ｮ｡邂怜ｺ鍋罰荳懷圏螟ｧ蟄ｦ閾ｪ辟ｶ隸ｭ險螟炊螳樣ｪ悟ｮ､蟆冗央蠑貅仙
## 更新版本
NiuTensor version 0.3.3 - 2020年9月14日
NiuTensor version 0.3.4 - 2020年12月26日
doc/manual.md
......@@ -39,7 +39,7 @@ NiuTensor工具包可以在Windows、Linux以及macOS环境下进行安装，支
- 执行CMake命令对Visual Studio项目进行生成（如果 visual studio 版本低于 2019，则在使用下列命令的时候需额外加上`-A x64`的CMake参数），如计划生成动态链接库，则仅需在命令中额外加上`-DGEN_DLL=ON`的CMake参数即可，否则默认生成可执行程序。
- 如项目计划启用MKL数学运算库（需用户自行安装），则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_MKL=ON`参数，并通过`-DINTEL_ROOT='/intel/root/path'`指定MKL库（Intel工具包）的安装路径。如`cmake -DUSE_MKL=ON -DINTEL_ROOT='C:/Program Files (x86)/IntelSWTools/compilers_and_libraries_2020.2.254/windows' ..`。
- 如项目计划启用OpenBLAS数学运算库（需用户自行安装），则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_OPENBLAS=ON`参数，并通过`-DOPENBLAS_ROOT='/openblas/root/path'`指定OpenBLAS库的安装路径。如`cmake -DUSE_OPENBLAS=ON -DOPENBLAS_ROOT='C:/Program Files/OpenBLAS' ..`。
- 如项目计划启用CUDA数学运算库（需用户自行安装），则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_CUDA=ON`参数，并通过`-DCUDA_ROOT='/cuda/root/path'`指定CUDA库的安装路径。如`cmake -DUSE_CUDA=ON -DCUDA_ROOT='C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v9.2' ..`。如需在GPU设备上使用半精度浮点数进行运算，需在启用`-DUSE_CUDA=ON`参数的同时启用`-USE_HALF_PRECISION=ON`参数（需要注意的是半精度但需要注意的是，半精度操作仅在使用Pascal及更新架构的NVIDIA GPU中提供支持，该项可参考[NVIDIA GPU设备信息](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)进行查询）。
- 如项目计划启用CUDA数学运算库（需用户自行安装），则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_CUDA=ON`参数，并通过`-DCUDA_ROOT='/cuda/root/path'`指定CUDA库的安装路径，通过-DGPU_ARCH=ARCH指定所在GPU设备的架构（K：Kepler架构；M：Maxwell架构；P：Pascal架构；V：Volta架构；T：Turing架构；A：Ampere架构）。如`cmake -DUSE_CUDA=ON -DCUDA_ROOT='C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v9.2' -DGPU_ARCH=P ..`。如需在GPU设备上使用半精度浮点数进行运算，需在启用`-DUSE_CUDA=ON`参数的同时启用`-USE_HALF_PRECISION=ON`参数（需要注意的是半精度但需要注意的是，半精度操作仅在使用Pascal及更新架构的NVIDIA GPU中提供支持，该项可参考[NVIDIA GPU设备信息](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)进行查询）。
- 执行成功将显示`Build files have been written to:...`。
- 打开build目录中的NiuTensor.sln文件即可通过Visual Studio打开NiuTensor项目。
- 打开后在解决方案管理器中选中NiuTensor，右键将其设为启动项目即可开始使用。
......@@ -60,7 +60,7 @@ NiuTensor工具包可以在Windows、Linux以及macOS环境下进行安装，支
- 打开CLion首选项，点击“构建，执行，部署”选项卡中的CMake，在“CMake选项”中进行设置，设置完成后CLion将自动使用CMake对项目进行构建，如计划生成动态链接库，则仅需在在“CMake选项”中额外加上`-DGEN_DLL=ON`的CMake参数即可，否则默认生成可执行程序。
- 如项目计划启用MKL数学运算库（需用户自行安装），则仅需在“CMake选项”中填入`-DUSE_MKL=ON`，并通过`-DINTEL_ROOT='/intel/root/path'`指定MKL库（Intel工具包）的安装路径。如`-DUSE_MKL=ON -DINTEL_ROOT='/opt/intel/compilers_and_libraries_2020.2.254/linux'`。
- 如项目计划启用OpenBLAS数学运算库（需用户自行安装），则仅需在“CMake选项”中填入`-DUSE_OPENBLAS=ON`，并通过`-DOPENBLAS_ROOT='/openblas/root/path'`指定OpenBLAS库的安装路径。如`-DUSE_OPENBLAS=ON -DOPENBLAS_ROOT='/opt/OpenBLAS'`。
- 如项目计划启用CUDA数学运算库（需用户自行安装），则仅需在“CMake选项”中填入`-DUSE_CUDA=ON`，并通过`-DCUDA_ROOT='/cuda/root/path'`指定CUDA库的安装路径。如`-DUSE_CUDA=ON -DCUDA_ROOT='/usr/local/cuda-9.2'`。如需在GPU设备上使用半精度浮点数进行运算，需在启用`-DUSE_CUDA=ON`参数的同时启用`-USE_HALF_PRECISION=ON`参数（需要注意的是半精度但需要注意的是，半精度操作仅在使用Pascal及更新架构的NVIDIA GPU中提供支持，该项可参考[NVIDIA GPU设备信息](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)进行查询）。
- 如项目计划启用CUDA数学运算库（需用户自行安装），则仅需在“CMake选项”中填入`-DUSE_CUDA=ON`，并通过`-DCUDA_ROOT='/cuda/root/path'`指定CUDA库的安装路径，通过-DGPU_ARCH=ARCH指定所在GPU设备的架构（K：Kepler架构；M：Maxwell架构；P：Pascal架构；V：Volta架构；T：Turing架构；A：Ampere架构）。如`-DUSE_CUDA=ON -DCUDA_ROOT='/usr/local/cuda-9.2' -DGPU_ARCH=P `。如需在GPU设备上使用半精度浮点数进行运算，需在启用`-DUSE_CUDA=ON`参数的同时启用`-USE_HALF_PRECISION=ON`参数（需要注意的是半精度但需要注意的是，半精度操作仅在使用Pascal及更新架构的NVIDIA GPU中提供支持，该项可参考[NVIDIA GPU设备信息](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)进行查询）。
##### CMake方式（命令行）
......@@ -71,7 +71,7 @@ NiuTensor工具包可以在Windows、Linux以及macOS环境下进行安装，支
- 执行CMake命令对项目进行生成，如计划生成动态链接库，则仅需在命令中额外加上`-DGEN_DLL=ON`的CMake参数即可，否则默认生成可执行程序。
- 如项目计划启用MKL数学运算库（需用户自行安装），则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_MKL=ON`参数，并通过`-DINTEL_ROOT='/intel/root/path'`指定MKL库（Intel工具包）的安装路径。如`cmake -DUSE_MKL=ON -DINTEL_ROOT='/opt/intel/compilers_and_libraries_2020.2.254/linux' ..`。
- 如项目计划启用OpenBLAS数学运算库（需用户自行安装），则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_OPENBLAS=ON`参数，并通过`-DOPENBLAS_ROOT='/openblas/root/path'`指定OpenBLAS库的安装路径。如`cmake -DUSE_OPENBLAS=ON -DOPENBLAS_ROOT='/opt/OpenBLAS' ..`。
- 如项目计划启用CUDA数学运算库（需用户自行安装），则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_CUDA=ON`参数，并通过`-DCUDA_ROOT='/cuda/root/path'`指定CUDA库的安装路径。如`cmake -DUSE_CUDA=ON -DCUDA_ROOT='/usr/local/cuda-9.2' ..`。如需在GPU设备上使用半精度浮点数进行运算，需在启用`-DUSE_CUDA=ON`参数的同时启用`-USE_HALF_PRECISION=ON`参数（需要注意的是半精度但需要注意的是，半精度操作仅在使用Pascal及更新架构的NVIDIA GPU中提供支持，该项可参考[NVIDIA GPU设备信息](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)进行查询）。
- 如项目计划启用CUDA数学运算库（需用户自行安装），则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_CUDA=ON`参数，并通过`-DCUDA_ROOT='/cuda/root/path'`指定CUDA库的安装路径，通过-DGPU_ARCH=ARCH指定所在GPU设备的架构（K：Kepler架构；M：Maxwell架构；P：Pascal架构；V：Volta架构；T：Turing架构；A：Ampere架构）。如`cmake -DUSE_CUDA=ON -DCUDA_ROOT='/usr/local/cuda-9.2' -DGPU_ARCH=P ..`。如需在GPU设备上使用半精度浮点数进行运算，需在启用`-DUSE_CUDA=ON`参数的同时启用`-USE_HALF_PRECISION=ON`参数（需要注意的是半精度但需要注意的是，半精度操作仅在使用Pascal及更新架构的NVIDIA GPU中提供支持，该项可参考[NVIDIA GPU设备信息](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)进行查询）。
- 执行成功将显示`Build files have been written to:...`并在该目录下生成Makefile文件。
- 执行`make -j`命令对NiuTensor项目进行编译，执行成功将显示`Built target NiuTensor`，安装完毕。
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