Cuda NVCC：在使用最新的工具包编译时，是否可以针对早期的驱动程序？
我最近下载并使用NVCC（10.2）成功编译了一个小型CUDA dll。不幸的是，因为我有最新的工具包版本，所以发行版也需要最新的驱动程序版本。所以我想知道是否有一个NVCC标志，使我能够有效地针对早期的驱动程序版本，然后与旧的运行时一起分发Cuda NVCC：在使用最新的工具包编译时，是否可以针对早期的驱动程序？,cuda,nvcc,Cuda,Nvcc,我最近下载并使用NVCC（10.2）成功编译了一个小型CUDA dll。不幸的是，因为我有最新的工具包版本，所以发行版也需要最新的驱动程序版本。所以我想知道是否有一个NVCC标志，使我能够有效地针对早期的驱动程序版本，然后与旧的运行时一起分发 目前，为了检查兼容性，我必须检查运行时和驱动程序版本 CUDA工具链、运行时API及其支持库都有版本控制，如果使用给定的工具包版本构建运行时API代码，则必须将生成的代码与该版本的所有库一起发布，或者让用户安装该工具包版本（也称tensorflow问题）
目前，为了检查兼容性，我必须检查运行时和驱动程序版本 CUDA工具链、运行时API及其支持库都有版本控制，如果使用给定的工具包版本构建运行时API代码，则必须将生成的代码与该版本的所有库一起发布，或者让用户安装该工具包版本（也称tensorflow问题） 如果您使用驱动程序API，那么您可以使用PTX潜在地针对较低的计算能力，这可能与其他驱动程序向后兼容。我说可能是因为仍然存在PTX版本支持限制，这会阻止它正常工作
如果您想支持较旧的CUDA版本，只需安装较旧的工具链并使用该工具包进行构建。CUDA工具链、运行时API及其支持库都有版本控制，如果您使用给定的工具包版本构建运行时API代码，您必须将生成的代码与该版本的所有库一起提供，或者让用户安装该工具包版本（也称为tensorflow问题） 如果您使用驱动程序API，那么您可以使用PTX潜在地针对较低的计算能力，这可能与其他驱动程序向后兼容。我说可能是因为仍然存在PTX版本支持限制，这会阻止它正常工作
如果您想支持较旧的CUDA版本，只需安装较旧的工具链并使用该工具包进行构建。如果您使用的是运行时API，则不支持，无法实现这一点。如果您想支持较旧的驱动程序，则需要使用较旧的工具链和运行时库进行构建。如果您使用的是运行时API，那么不，没有办法做到这一点。如果您想支持较旧的驱动程序，则需要使用较旧的工具链和运行库进行构建