Compiler cuda code pour le PROCESSEUR

Je suis d'étude cuda 5.5 mais je n'ai pas de GPU Nvidia. Dans l'ancienne version de nvcc avoir un drapeau --multicœur pour compiler cuda code pour le PROCESSEUR.
Dans la nouvelle version de nvcc, ce qui est l'option?? Je travaille sur Linux.

Merci pour la clarification de "Linux". Vous avez vraiment besoin d'un GPU. Mais la prochaine meilleure chose, c'est Ocelot: l'essayer. Je suis familier avec "--multicœurs", et je n'ai pas le voir partout sur les NVCC page, donc je ne peux pas vous aider là-bas. Mais je pense que votre meilleur pari est de 1) un vrai GPU, ou 2) un émulateur comme CUDA-Déchets ou l'Ocelot. À mon humble avis...

OriginalL'auteur F.N.B | 2014-02-21

  1. 4

    CUDA trousses depuis au moins CUDA 4.0 n'ont pas supporté la capacité à exécuter cuda code sans GPU.

    Tout simplement si vous voulez compiler le code, reportez-vous à cette question.

    Si vous souhaitez exécuter CUDA codes compilés avec CUDA 5.5, vous aurez besoin d'un CUDA GPU capable.

    Si vous êtes prêt à utiliser les anciens CUDA boîtes à outils, vous pouvez installer l'un des différents émulateurs, comme cette une.

    Ou l'installation d'un très ancien (par exemple, ~ CUDA 3.0) cuda toolkit qui avait la capacité d'exécution CUDA codes sur le CPU.

    N'en sais rien... Comment est-ce possible d'exécuter un noyau sur un CPU ? Le CPU doit avoir la technologie hyper-threading ou quelque chose?
    C'est via l'émulation.

    OriginalL'auteur Robert Crovella

  2. 1

    Idéalement, vous seriez en mesure d'obtenir l'accès à un CUDA compatible avec les GPU NVidia.

    Mais bref, voici un émulateur qui pourraient vous aider:

    Si vous avez une machine sous Linux, vous pouvez également essayer d'Ocelot:

    OriginalL'auteur FoggyDay

  3. 0

    Dans les versions actuelles de CUDA, les programmes sont débogué directement pendant qu'ils sont en cours d'exécution sur le processeur graphique. C'est de loin supérieure à d'anciennes versions de CUDA, qui a utilisé un émulateur pour le débogage. Les fonctions de débogage sont également beaucoup plus puissant dans les versions actuelles de CUDA.

    Donc, si vous souhaitez écrire du code CUDA, un CUDA GPU capable de carte vous donnera un retour sur investissement immédiat lorsque vous avez besoin de déboguer.

    Vous pouvez ramasser une ancienne carte pour très peu. Examiner les caractéristiques de chacune des capacités de calcul pour déterminer combien de temps vous êtes prêt à aller.

    Il y a aussi quelques sites en ligne qui vous permettra de tester CUDA code. NVIDIA a la CUDA test drive programme. Le Introduction à la Programmation Parallèle des cours à Udacity inclut un en ligne compilateur CUDA pour le codage des affectations.

    Ce n'est pas seulement sur le retour sur investissement! Toute candidature sérieuse devrait subir des tests et vous voulez être en mesure d'exécuter des tests sur une machine, même si elle est plus lente.

    OriginalL'auteur Roger Dahl