Tensorflow custom op build

참조 :

http://litaotju.github.io/c++/2019/02/24/Why-we-need-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0/

https://nuggy875.tistory.com/63

https://medium.com/@patrickorcl/compile-with-nvcc-3566fbdfdbf

1. "-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0" flag.

The official TensorFlow packages are built with GCC 4 and use the older ABI. For GCC 5 and later, make your build compatible with the older ABI using: –cxxopt=”-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0”. ABI compatibility ensures that custom ops built against the official TensorFlow package continue to work with the GCC 5 built package

ABI (Application Binary Interface) 는 OS, library의 machine code level interface 이다.

ABI는 program component 간의 interface 로서, A program component 에서 B program component 로 binary format information이 전달되는 것 or system call에 response 하는 것을 결정한다.

( ABI 는 API 와 유사하지만, API는 source code level이고 ABI는 program component 간의 interface 이다. )

즉, tensorflow custom op 를 build 하는데 "-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0" flag를 사용하는 이유는, GCC version 5 이상의 code에 호환성을 위해서 사용하는 것이다.

2. Error: no kernel image is available for execution on the device

이와 같은 Error는 GPU architecture를 정의하는 코드가 달라서 그렇다. 따라서, make.sh 에서 아래에 해당하는 값들을 GPU arch 에 맞추어서 변경해주면 된다.

In Example.

RTX2080 : compute_75, sm_75

GTX1080 : compute_61, sm_61

Titan Xp : compute_61, sm_61