LOCAL_MODULE_TARGET_ARCH

LOCAL_MODULE_TARGET_ARCH是Android NDK中的一个变量，用于指定编译生成的模块（module）的目标架构。在Android开发中，不同的设备可能使用不同的处理器架构，如ARM、x86、MIPS等。为了确保应用程序能够在不同的设备上运行，需要根据目标设备的架构进行编译。

LOCAL_MODULE_TARGET_ARCH可以设置为以下几个值之一：
- arm：表示ARM架构。
- arm64：表示ARM64架构。
- x86：表示x86架构。
- x86_64：表示x86_64架构。
- mips：表示MIPS架构。
- mips64：表示MIPS64架构。

通过设置LOCAL_MODULE_TARGET_ARCH，可以确保编译生成的模块与目标设备的架构匹配，从而实现跨平台的兼容性。

相关问题

CMake Warning: Ignoring extra path from command line: "../openMVS" -- Detected version of GNU GCC: 94 (904) Compiling with C++17 CMake Error at /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:751 (message): Compiling the CUDA compiler identification source file "CMakeCUDACompilerId.cu" failed. Compiler: /usr/bin/nvcc Build flags: Id flags: --keep;--keep-dir;tmp -v The output was: 255 #$ _SPACE_= #$ _CUDART_=cudart #$ _HERE_=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin #$ _THERE_=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin #$ _TARGET_SIZE_= #$ _TARGET_DIR_= #$ _TARGET_SIZE_=64 #$ NVVMIR_LIBRARY_DIR=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/libdevice #$ PATH=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin:/usr/local/cuda-11.8/bin:/home/xujx/anaconda3/bin:/home/xujx/anaconda3/condabin:/home/xujx/.local/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin #$ LIBRARIES= -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu/stubs -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu #$ rm tmp/a_dlink.reg.c #$ gcc -D__CUDA_ARCH__=300 -E -x c++ -DCUDA_DOUBLE_MATH_FUNCTIONS -D__CUDACC__ -D__NVCC__ -D__CUDACC_VER_MAJOR__=10 -D__CUDACC_VER_MINOR__=1 -D__CUDACC_VER_BUILD__=243 -include "cuda_runtime.h" -m64 "CMakeCUDACompilerId.cu" > "tmp/CMakeCUDACompilerId.cpp1.ii" #$ cicc --c++14 --gnu_version=90400 --allow_managed -arch compute_30 -m64 -ftz=0 -prec_div=1 -prec_sqrt=1 -fmad=1 --include_file_name "CMakeCUDACompilerId.fatbin.c" -tused -nvvmir-library "/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/libdevice/libdevice.10.bc" --gen_module_id_file --module_id_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.module_id" --orig_src_file_name "CMakeCUDACompilerId.cu" --gen_c_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.c" --stub_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.stub.c" --gen_device_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.gpu" "tmp/CMakeCUDACompilerId.cpp1.ii" -o "tmp/CMakeCUDACompilerId.ptx" #$ ptxas -arch=sm_30 -m64 "tmp/CMakeCUDACompilerId.ptx" -o "tmp/CMakeCUDACompilerId.sm_30.cubin" ptxas fatal : Value 'sm_30' is not defined for option 'gpu-name' # --error 0xff -- Call Stack (most recent call first): /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:8 (CMAKE_DETERMINE_COMPILER_ID_BUILD) /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:53 (__determine_compiler_id_test) /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCUDACompiler.cmake:307 (CMAKE_DETERMINE_COMPILER_ID) CMakeLists.txt:109 (ENABLE_LANGUAGE)是什么问题

这个问题是由于在构建过程中使用的CUDA编译器标识未被识别所引起的。具体来说，在尝试编译CUDA编译器标识源文件"CMakeCUDACompilerId.cu"时失败了。错误信息中显示的输出是255，这表明编译过程出现了错误。

根据错误信息中的一些提示，可能的原因之一是编译器选项中使用了不正确的GPU架构选项。错误信息中显示"ptxas fatal: Value 'sm_30' is not defined for option 'gpu-name'"，指出选择的GPU架构"sm_30"不可用。

要解决这个问题，您可以尝试以下几点：

1. 检查CUDA版本：确保您使用的CUDA版本与您的GPU架构兼容。您可以查看CUDA文档或GPU架构兼容性表以获取详细信息。

2. 检查编译器选项：检查CMakeLists.txt文件中关于CUDA编译器选项的配置，确保选择的GPU架构选项是有效的。

3. 检查CUDA环境变量：确保CUDA环境变量设置正确，以便CMake可以正确找到CUDA工具链和库。

如果问题仍然存在，请提供更多关于您的环境和构建配置的信息，以便能够更好地帮助您解决问题。

在编译Android.mk文件中的LOCAL_PREBUILT_JNI_LIBS是干嘛的？并且配置LOCAL_PREBUILT_JNI_LIBS是有两种方法一种是加“@”一种是不加“@”请分析一下这两种方法有何不同的意义以及原理

LOCAL_PREBUILT_JNI_LIBS是用于指定预构建的JNI库，即在编译当前模块时使用的JNI库。

在Android.mk文件中配置LOCAL_PREBUILT_JNI_LIBS有两种方法：

1. 不加“@”：直接指定预构建的JNI库路径。

LOCAL_PREBUILT_JNI_LIBS := libfoo.so

2. 加“@”：使用变量引用预构建的JNI库路径。

LOCAL_PATH := $(call my-dir)
include $(CLEAR_VARS)

LOCAL_MODULE := mymodule
LOCAL_SRC_FILES := mymodule.cpp

MY_LIB_PATH := $(LOCAL_PATH)/../libs/$(TARGET_ARCH_ABI)/libfoo.so
LOCAL_PREBUILT_JNI_LIBS := $(MY_LIB_PATH)

include $(BUILD_SHARED_LIBRARY)

这两种方法的不同之处在于，使用变量引用预构建的JNI库路径可以使其具有更高的可配置性和可重用性。这种方法可以在多个模块中使用同一个预构建的JNI库，而不需要在每个模块中都指定一遍预构建的JNI库路径。

原理是在编译过程中，LOCAL_PREBUILT_JNI_LIBS会被添加到LOCAL_LDLIBS中，以确保链接器可以找到预构建的JNI库。而使用变量引用预构建的JNI库路径时，变量会在编译时被解析为具体的路径。