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CuDA toolkit

分离cpu和gpu代码,并编译cuda代码为ptx

如果只是编程调试的话,不需要,debug选项中有一个项,具体我忘记了,意思是不用NVIDIA的显卡也可以执行。但是如果要实测性能的话,就需要具体硬件支持了,这就是cuda的缺点。

编译cu文件,提供cuda的各种库

你可以跑一下SDK里的Nbody,或者devicequery。如果都能运行,尤其是Devicequery的信息是正确的。表明环境是安装好了。

最新版本的cuda 7.0只支持64位的系统,要么换64位系统,要么换cuda 6.5

入门书推荐张舒的《GPU高性能运算之CUDA》、聂雪军翻译的《GPU高性能编程--CUDA实战》

第1步:确定你的机器支持CUDA 下面的机器都支持CUDA NVIDIA GeForce® 8, 9, 200, 400, and 500 series GPUs NVIDIA TeslaTM computing solutions Many of the NVIDIA Quadro® products 运行命令,调出对话框: $ nvidia-settings 注:...

http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 根据你的版本选择,我们是丽台DAILI,有问题HI。

这个没办法,就是这么多。但是这些warning都没有意义,没有潜在的错误可能。 编译速度慢,这个也没办法。这不是程序速度慢还可以优化一下啥的,编译器我们也不能优化。

你好, 没有NVIDA GPU Computing这个文件夹,ProgramData里面放的是CUDA Sample。如果你想自己配置CUDA的话,你需要到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v6.5下面,里面的include, lib和bin文件夹是你要用到的。其次,你要确...

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