Created by: grizzzzzzzzzzly

• 版本、环境信息：    1）PaddlePaddle版本：release/1.5, git commit 5df0991f    2）GPU：NVIDIA RTX 2080Ti, CUDA 10.0, Driver 430    3）系统环境：Ubuntu 16.04, Python 3.5, GCC 5.4

• 安装方式信息： 本地编译：

   cmake .. -DPY_VERSION=3.5 -DWITH_GPU=ON -DWITH_DSO=ON -DCUDNN_ROOT=/usr/local/cuda-10.0/lib64 -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCUDA_ARCH_NAME=Auto
  
   make -j16

• 现象：

虽然其余的CUDA库（例如cublas, cudnn等）都是通过dlopen的方式动态加载的，但 CUDA Runtime 库仍然是静态编译的。

为验证这一点，只需安装编译后的wheel包 (pip3 install --user)，检查 core_avx.so 即可：

    readelf -s --wide ~/.local/lib/python3.5/site-packages/paddle/fluid/core_avx.so | grep "cudaGetDeviceCount"

输出为

    19825: 00000000037d5100    19 OBJECT  LOCAL  DEFAULT   14 _ZZ18cudaGetDeviceCountE12__FUNCTION__

    22588: 0000000003359e60   402 FUNC    LOCAL  DEFAULT   12 cudaGetDeviceCount

很显然编译时链接了 libcudart_static.a。

• 问题：

我要如何配置cmake，使得编译时链接CUDA Runtime动态库 libcudart.so ？