为什么cmake add_dependencies不适用于带有CUDA代码的库？

cmake add_dependencies不适用于带有CUDA代码的库的原因是因为CUDA代码的编译和链接过程与普通的C/C++代码有所不同。CUDA是一种用于GPU并行计算的编程模型，它需要通过特定的编译器和链接器来处理。

在使用CUDA进行编译时，需要使用nvcc编译器来编译CUDA代码，而不是普通的C/C++编译器。nvcc编译器会将CUDA代码编译为GPU可执行的二进制文件。在链接过程中，需要使用nvcc链接器将CUDA二进制文件与其他普通的C/C++目标文件进行链接。

然而，cmake的add_dependencies函数是用来指定目标之间的依赖关系的。它可以确保在构建某个目标之前，其依赖的目标已经构建完成。然而，cmake无法直接理解和处理CUDA代码的编译和链接过程。

为了正确地处理带有CUDA代码的库，需要在CMakeLists.txt文件中手动指定CUDA相关的编译和链接选项。具体而言，需要使用CUDA_ADD_LIBRARY或者CUDA_COMPILE函数来编译CUDA代码，然后将生成的CUDA目标文件和其他普通的C/C++目标文件一起链接。

以下是一个使用CUDA的示例CMakeLists.txt文件：

cmake_minimum_required(VERSION 3.12)
project(MyProject)

# 设置CUDA的安装路径
set(CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR /path/to/cuda)

# 查找CUDA
find_package(CUDA REQUIRED)

# 设置CUDA编译选项
set(CUDA_NVCC_FLAGS ${CUDA_NVCC_FLAGS};-arch=sm_61)

# 添加CUDA代码的编译和链接
cuda_add_library(MyLibrary my_cuda_code.cu)

# 添加其他普通的C/C++目标文件
add_library(OtherLibrary other_code.cpp)

# 将CUDA目标文件和其他目标文件一起链接
target_link_libraries(MyLibrary OtherLibrary)

在这个示例中，我们首先使用find_package命令来查找CUDA，并设置CUDA的安装路径。然后，使用CUDA_NVCC_FLAGS变量来设置CUDA的编译选项，比如指定GPU架构。接下来，使用cuda_add_library函数来编译CUDA代码并生成CUDA目标文件。最后，通过target_link_libraries函数将CUDA目标文件和其他普通的C/C++目标文件一起链接成库。

需要注意的是，上述示例中的路径和编译选项仅供参考，具体的设置可能因环境而异。另外，推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址暂不提供，但可以在腾讯云官方网站或文档中查找相关的云计算产品和服务。