“CUDA c++”语言是 c++ 派生语言，但不受标准编译器支持，但可以通过 nVidia 的 nvcc 编译器进行编译。这会导致多语言项目，它们的 GPU 模块使用 nvcc 编译，非 GPU 模块使用 gcc 编译。
例如，kernel<<<dims>>>(params) 语法不是 c++ 的一部分。
nVidia 是否包含一个 GPU 库（作为 CUDA 的一部分），它实际上可以与 gcc 等标准 c++ 编译器一起使用？
【问题讨论】：
CUDA GPU 需要为 GPU 编译设备代码，这与为 x86 目标编译的典型库中的 x86 机器代码不同。
因此，要使用 GPU，您将需要 nvidia 编译器来生成机器代码。
有多种方法可以做到这一点：
使用库。 CUDA 附带的库（例如 CUBLAS、CUSPARSE、CUSOLVER 和 CUFFT）包括可从普通主机代码调用和链接的预编译 GPU 例程。这些库都可以与 g++ 等标准 c++ 编译器一起使用。
cuda driver API 和 cuda runtime API 中的大多数例程都可以使用标准 c++ 编译器从普通主机代码调用和链接。然而，这并没有解决如何处理设备代码的问题。如果设备代码使用驱动 API 在PTX form 中交付（不包括kernel<<<...>>> 等语法元素），则不需要nvcc，可以使用g++ 等标准编译器完全构建应用程序。
如果设备代码以 C/C++ 源格式（即 CUDA C/C++）交付，则通常需要 nvcc 将代码转换为 PTX（以便可以使用上述方法 2）或直接转换为二进制编译格式，可供驱动程序 API 或运行时 API 使用。
未来，您可能还想关注CUDA runtime compilation mechanism 不断发展的功能。
既然您提到了 gcc，您可能还想关注OpenACC support in gcc 不断发展的功能。
【讨论】：