cuda - 在“便宜”的 GPU 上开发 CUDA

Question

我在我的桌面上用 CUDA 开发算法，以后应该在服务器上运行。

是否可以使用最近的低端卡（如计算能力 2.1）来获得所有不错的调试和分析功能，然后使用高端卡（具有相同的 cc）将代码放在服务器上？我是否只需要调整线程/网格尺寸，或者它会改变一切™。

示例：我将在Quadro 600上进行开发，服务器将使用Tesla C2075。

Answer 1

只要您的内核调用和内核本身是可扩展的，您就没有问题。

看看这个问题：

CUDA开发在不同的卡上？

Answer 2

存在一些问题，例如内存带宽不同（根据您的链接，Quadro 上为 25.6 GiB/s，Tesla 上为 148 GiB/s），或者 SM 的数量不同（驱动程序可以在 SM 之间以不同的方式分配块）。然而，在大多数情况下，这种小的差异并不重要。

Answer 3

如果服务器安装了多个 GPU，那么您需要更改代码以在多 GPU 上运行，以充分利用服务器的功能。虽然相同的代码可以正常运行，但在一张卡上。

如果服务器上只有一张卡；一般的经验法则是，您无需更改任何代码行即可利用更强大的 GPU 的功能，因为驱动程序会自动在 SM 之间分配负载。