使用较高计算能力编译的 CUDA 代码将在计算能力较低的设备上完美执行很长一段时间，然后有一天在某些内核中默默地失败。我花了半天时间追寻一个难以捉摸的错误，结果发现构建规则已经sm_21而该设备（Tesla C2050）是2.0.
是否有任何我可以添加的 CUDA API 代码可以自我检查它是否在具有兼容计算能力的设备上运行？我需要编译和使用具有许多计算能力的设备。我可以采取任何其他措施来确保不会发生此类错误吗？
在运行时 API 中，cuda获取设备属性 http://www.clear.rice.edu/comp422/resources/cuda/html/group__CUDART__DEVICE_g5aa4f47938af8276f08074d09b7d520c.html返回两个字段major and minor它返回任何给定的枚举 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，以确保它是适合您的代码执行的架构。nvcc可以使用以下命令从单次调用生成包含多个体系结构的目标文件-gencode选项，例如：
nvcc -c -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \
-gencode arch=compute_13,code=sm_13 \
source.cu
将生成一个带有嵌入式 fatbinary 对象的输出对象文件，其中包含 GT200 和 GF100 卡的 cubin 文件。运行时 API 将自动处理架构检测，并尝试从 fatbinary 对象加载合适的设备代码，而无需任何额外的主机代码。
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