【发布时间】：2011-09-06 15:01:15
【问题描述】：
有什么方法可以在没有 NVIDIA 显卡的计算机上测试 CUDA 示例和代码？ 我正在使用 Windows 和最新版本的 CUDA。
【问题讨论】：
标签： cuda
【发布时间】：2011-09-06 15:01:15
【问题描述】：
有几种可能：
- 使用旧版本的 CUDA，它有内置的模拟器（2.3 肯定有）。模拟器远非好，而且你不会拥有最新 CUDA 版本的功能。
- 使用 OpenCL，它可以在 CPU 上运行（尽管不能使用 nVidia SDK，您必须安装 AMD 或 Intel OpenCL 实现（AMD 在 Intel CPU 上运行良好，顺便说一句））。根据我的经验，OpenCL 通常略比 CUDA 慢。
- Ocelot模拟器有windows分支：http://code.google.com/p/gpuocelot/。不过我还没试过。
但是，我建议购买一些支持 CUDA 的卡。 8xxx 或 9xxx 系列还可以，而且非常便宜。仿真可以让您获得一些 GPGPU 编程的基本技能，但在您编写一些实际应用程序时毫无用处，因为它不允许您调试和调整性能。
【讨论】：
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使用 2.3 的缺点是什么？我几乎只需要 CUDA 来进行线性代数运算。如果我仍然可以使用 2.3 版本，那么我会这样做。
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cuBLAS（用于 CUDA 的 BLAS 库）随 2.3 工具包实现了很少的功能（参见 2.3 manual 与 4.0 manual）。另外，我还没有找到CULA 是否在模拟器上运行的任何信息。此外，2.3 可能只支持旧版本的 gcc/icc，并且有一些错误。但是，CUDA 的所有基本功能都在 2.3 中提供。
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好的，谢谢！是否也意味着我可以在 4.0 版本上编译运行 2.3 版本的代码而无需做任何更改？
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很可能是的。但是，如果您的内核超过 10 行代码，从模拟器迁移到真正的 GPU 可能会比从 2.3 迁移到 4.0 带来更多的麻烦。
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对不起，我不清楚我只是指 cuBLAS。例如，如果我编写一些依赖于旧 cuBLAS 版本的函数，我是否可以保证它在 1) 4.0 版和 2) 真正的 GPU 上运行相同？谢谢