具有较高计算能力的CUDA代码将在具有较低计算能力的设备上长时间完美运行，然后在某些内核中静默失败一天。我花了半天的时间追寻一个难以捉摸的错误，才意识到构建规则具有sm_21，而设备（Tesla C2050）是2.0。
我可以添加任何可以自动检查的CUDA API代码，如果它在具有兼容计算功能的设备上运行吗？我需要编译并使用具有许多计算功能的设备。我还有其他措施可以确保不会发生此类错误吗？
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在运行时API中，cudaGetDeviceProperties返回两个字段major和minor，这两个字段将返回给定枚举CUDA设备的计算能力。您可以使用它来解析任何GPU的计算能力，然后在其上建立上下文，以确保它是适用于您的代码的正确体系结构。 nvcc可以使用-gencode选项通过一次调用生成包含多个体系结构的目标文件，例如：
nvcc -c -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \
-gencode arch=compute_13,code=sm_13 \
source.cu
会生成带有嵌入的肥胖对象的输出对象文件，该对象包含GT200和GF100卡的cubin文件。运行时API将自动处理体系结构检测，并尝试从胖对象中加载合适的设备代码，而无需任何额外的主机代码。
关于cuda - CUDA:如何检查正确的计算能力？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/6689129/