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这就是问题所在...对于学校项目，我需要使用 CUDA C 编写并行应用程序。即使是最简单的示例也无法编译。我正在使用 Windows7 和 MS Visual Studio。代码取自书中：CUDA by example。通用 GPU 计算简介。

以下是错误：

我是否需要将 nvcc.exe 设置为默认编译器而不是 cl.exe？如果是这样，该怎么做？任何帮助深表感谢！

我正在将作为单独文件编写的 PTX 转换为内联 PTX。在单独的 PTX 文件中，我将 ISA 和目标定义如下：

在编译器生成的 PTX 文件中，内联 PTX 后，编译器指定了 ISA 和 target，如下所示：

这.address_size 64对我来说是有问题的，因为这意味着我必须将我在内联 PTX 中执行的指针算法从 32 位更新为 64 位。

鉴于 32 位可以寻址 4GB，比我的卡更多的内存，是否可以让编译器指定 32 位地址大小，这样我就不必更新指针算法？

考虑到新的统一寻址系统，sm_20 是否支持 32 位地址？

在 Parallel Nsight 中单步执行内联 PTX 时是否可以查看 PTX 寄存器？

我可以在内联 PTX 上设置断点并单步执行，但将鼠标悬停在 PTX 寄存器上不会显示它们的值。我可以打开 SASS 并将鼠标悬停在这些寄存器上确实会显示它们的值，但是很难跟踪 PTX 寄存器和 SASS 寄存器之间的关系。

CUDA Programming Guide (v4.1)在 Sec 5.4.2 中描述了关于谓词指令的内容：

仅当分支条件控制的指令数小于或等于某个阈值时，编译器才将分支指令替换为谓词指令：如果编译器确定该条件可能产生许多发散扭曲，则此阈值为 7，否则是4。

1. 一个条件如何产生许多不同的扭曲？给定条件只能将经线分成两部分。许多在这里是什么意思？
2. 即使上述内容是有道理的，编译器如何知道扭曲的运行时发散行为？

我正在编写一个使用表面（重新采样并写入纹理）以获得性能提升的库：

目标平台 GPU 具有计算能力 2.0，我可以使用以下代码编译我的代码：

它工作得很好。

问题是当我尝试在我的笔记本电脑上开发和调试库时，它有一个具有计算能力 1.1 的 NVIDIA ION GPU（我还希望我的库向后兼容）。我知道这个架构不支持表面，所以我在我的设备代码中使用了 nvcc 宏来为这个旧架构定义一个备用代码路径：

问题是当我这样做时：

我收到此错误：

当我查看 PTX 文件时，可以看到表面声明：

如果我尝试在源代码中的表面声明周围放置一个类似的宏：

我收到一条错误消息，指出在将 cuda 表面绑定到数组的主机代码调用中未定义表面变量。我也应该在绑定函数周围添加宏吗？

我不确定这是否可能，或者如果我在某个地方搞砸了，请帮忙。

系统：Ubuntu 11.10 x86_64 CUDA：v 2.1

在尝试制作像 matrixMul 这样的示例程序时，我遇到了大量错误，其中大部分是“未知类型名称‘size_t’”。我确保将 /usr/local/cuda/bin 放在我的 PATH 中，并将 /usr/local/cuda/lib 放在 /etc/ld.so.conf.d 的 .conf 中。

任何想法为什么我会收到这些错误？

谢谢！

我正在尝试使用 MAGMA (http://icl.cs.utk.edu/magma/) 在 GPU 上执行一些矩阵运算。我能够成功调用 CUDA 内核，这没有问题。但是当我尝试使用 magmablas_sgemm 函数时，我遇到了错误。

这是我正在使用的编译命令：

这是部分 printenv 输出：

可以清楚地看到，岩浆库包含在 LD_LIBRARY_PATH 中，但是，我收到了这个错误：

任何帮助/指针将不胜感激！谢谢！

PS：如果相关，nvcc 用于主机代码的底层 C 编译器是 gcc。
PPS：我检查了路径“/util/magma/1.1/lib”，它确实包含 libmagma.a 和 libmagmablas.a

更新：哇..我讨厌这个..但这让它工作了

nvcc -o msd msd.cu -I../../include -I/util/magma/1.1 -L/util/cuda/4.0.17/cuda/lib64 -L/util/magma/1.1/lib -lcublas -lm -lmagma -lmagmablas -Xcompiler -I../../include -I/util/magma/1.1 "-O3"

所以我所做的只是明确地包含库路径。但我认为 LD_LIBRARY_PATH 会处理这样的事情。知道为什么那不起作用吗？

在安装 Visual C++ Express 2010 和各种 Nvidia 驱动程序、SDK 等之后，我正在尝试运行pycuda 入门教程。我得到了

没有错误。但是 IPython 中的这个调用会产生

在此之后，我安装了 MS Windows SDK 而不影响此错误，尽管我现在似乎能够在 Visual C++ Express 2010 中选择 x64 程序。那么，我需要修复什么？（我使用了预编译的 pycuda 文件。）

所以我正在尝试加速一些碰撞检测代码，这些代码使用 SDL 将一些碰撞球绘制到 Mac OS X 中的表面/窗口。我可以进行碰撞并以顺序方式绘制东西已经很好了。我希望能够使用 cuPrintf 调试 cuda 版本，但由于我的 main() 不在 .cu 文件中，我无法让它工作。所以无法初始化cuPrintf，也无法打印缓冲区。如果我创建几个外部“C”函数并将它们构建到 .cpp 文件中，我什么也得不到。如果我尝试将包装函数与我的 cuda 代码的其余部分一起放在 .cu 文件中，我会收到“错误：不支持使用外部函数......”。我在较小的项目中使用过它，所有内容都在一个大的 .cu 文件中，效果很好。但是我可以'

其他人有过这个问题吗？

我想在 mac 上编译 CUDA 代码，但让它在 Windows 上可执行。

有没有办法设置 nvcc CUDA 交叉编译器？

问题是由于旅行，我的桌面窗口将有一段时间无法访问，但是我不想浪费时间等待我回来编译代码。如果我必须等待，那么调试代码并确保它编译正确等等都是浪费时间。不过，我的 mac 没有配备支持 cuda 的硬件。