我在Ubuntu 16.04上 . 假设我有一个随机的libtestcuda.so文件，无论如何我可以检查CUDA计算兼容性是编译的库吗？
我试过了
ll libtestcuda.so
它没有显示太多 .
我想知道这个，因为如果我编译我的代码
-gencode arch=compute_30,code=sm_30;
它在我编写的一个小型cuda程序上编译并运行良好，但是当我在GPU上运行deviceQuery时，它实际上显示了CUDA计算兼容性3.5，所以我很想知道这个代码是否将在3.0或3.5架构中执行 .
如果我编译并运行它
-gencode arch=compute_20,code=sm_20;
要么
-gencode arch=compute_50,code=sm_50;
它按预期失败了 .
如果我编译并运行它
-gencode arch=compute_35,code=sm_35;
它按预期运行良好 .
1 回答
有关使用标志告诉
nvcc要编译哪些体系结构的一般背景，我建议使用this question和this question，以及nvcc documentation .在评论中讨论后，似乎有两个问题 . （虽然这些问题有可见的库，但大多数注释同样适用于可执行对象 . ）
这可以使用CUDA binary utilities发现，例如
cuobjdump. 特别是，-ptx开关将列出包含的所有PTX对象，-sass开关将列出包含的所有SASS对象 . 例如，为sm_30"real architecture"编译的库将包含sm_30SASS代码，这在cuobjdump输出中很明显 . 例如，为"virtual architecture"compute_50编译的库将包含compute_50PTX代码，这在cuobjdump输出中很明显 . 请注意，库（或任何CUDA fatbin对象）可能包含多个体系结构的代码，包括PTX和SASS，或多个SASS版本 .在应用程序启动时，CUDA运行时检查应用程序的二进制对象，并将粗略地使用以下启发式来确定将在GPU上运行的内容：
如果二进制对象中存在精确的SASS匹配，则运行时将使用该匹配作为GPU . 这意味着，例如，如果您的对象（可执行文件或库）包含sm_35 SASS代码的条目，并且您正在运行sm_35（即计算能力3.5）GPU，则CUDA运行时将选择该条目 .
如果不满足第1项，则CUDA运行时将选择“兼容”SASS条目（如果存在） . 这没有明确定义/指定的AFAIK，但通常sm30 SASS对象应该可以在任何sm_3x设备上使用，同样适用于sm_2x设备上的sm20 SASS，或者任何sm_5x设备上的sm50 SASS . 对于其他问题（例如，sm32 SASS可直接在sm35设备上使用）我没有完整的表格来指定兼容性 . 可以使用问题中公开的方法测试特定情况：构建仅包含特定SASS类型的对象，并查看它是否将在预期的GPU上运行 .
如果不满足第1项和第2项，CUDA运行时将搜索兼容的PTX条目 . 对于给定GPU类型的计算能力x.y，兼容的PTX条目被定义为架构z.w的PTX，其中z.w小于或等于x.y.例如，cc2.0 PTX与cc3.5设备兼容 . cc5.0 PTX与cc3.5设备不兼容 . 一旦找到符合此标准的编号最高的PTX条目，它将由GPU驱动程序进行JIT编译，以便在运行时即时生成必要的SASS对象 .
如果第1项，第2项或第3项都不满足，则GPU代码将在任何和所有调用CUDA运行时库（NO BINARY FOR GPU，或类似）中返回运行时错误 .
我已经掩饰了许多与“真实”和“虚拟”架构相关的概念 . 这是一个复杂的主题，我建议阅读上面链接的nvcc文档作为背景 . 例如，任何给定的计算能力具有与真实（SASS）和虚拟（PTX）相同的数字架构是不正确的 . 例如，对于cc 2.0，存在真实（sm_20）和虚拟（compute_20）架构 . 例如，对于cc2.1，仅存在实际体系结构（sm_21），虚拟体系结构（compute_21）不存在，应该指定compute_20体系结构 . 例如，如果您尝试编译compute_21，这将很明显 .
有人可能会问“给定所有这些”，我应该编译哪些架构？
许多以前的SO问题已经回答了这个问题，这在某种程度上是一个意见问题 . 作为一个有用的参考点，我建议遵循项目用于CUDA sample codes的策略 .