如何在 NVIDIA 高性能 Jetson 上升级 GeForce CUDA

NVIDIA JetPack 为 Jetson 平台边缘的硬件加速 AI 提供了一个完整的开发环境。以前， NVIDIA JetPack 的独立版本支持单一版本的 CUDA ，您无法在给定的 NVIDIA JetPack 版本上升级 CUDA 。NVIDIA JetPack 以滚动步调发布，使用单一版本的 CUDA ，通常在每个主要发布周期中都受支持（例如， NVIDIA JetPack 4x 或 NVIDIA JetPack 5x ）。

此功能在 CUDA 118 和 NVIDIA JetPack 50 以后的版本中可用，最新的 Jetson Linux 版本将支持此功能。

CUDA 升级包仅更新 CUDA 驱动程序接口，而保持 NVIDIA JetPack SDK 其余组件不变。如果最新 CUDA 驱动程序中的新功能需要更新的 NVIDIA JetPack SDK 组件或接口，则在调用时可能会返回错误。有关功能兼容性的更多信息，请参阅 CUDA release notes 。

由于并非所有 NVIDIA JetPack SDK 都支持 CUDA 的所有版本，因此要求用户检查新 CUDA 版本与所使用的 NVIDIA JetPack 软件开发工具包版本的兼容性。

GPU的特长是强大的并行运算能力，CUDA是一种计算统一设备体系结构，NVIDIA希望GPU也可以进行通用并行运算，因而在很早以前就提出过GPGPU但是因为适用面太窄或者成本极高等原因进展缓慢，

CUDA基于C，程序员只需进行简单的培训即可进行基于GPU的程序设计，但是还要强调的一点就是GPU擅长的是并行运算，如果遇到串行运算，那么将会力不从心。

现在还有OpenCL，它可以充分调用GPU和CPU使其可以优势互补

CUDA是一种开发环境。

从硬件层面上说，NVIDIA从Geforce9XXX系列显卡，也就是G92/G94/G96核心开始支持CUDA技术。前一代G80核心系列也能够部分支持CUDA技术，但性能效率和软件兼容性不完善。

但NVIDIA通过在驱动层面上的优化，让从geforce8XXX系列显卡开始往后的产品，全部支持CUDA通用计算技术。也就是说从G80/G84/G86核心开始，往后的产品都支持CUDA技术。

mfc编程是类库，cuda编程框架。MFC编程，英文(MicrosoftFoundationClasses)，是微软公司提供的一个类库（classlibraries），以C++类的形式封装了Windows的API，并且包含一个应用程序框架，以减少应用程序开发人员的工作量。CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。

cuda环境搭建必须要有nvidia(gpu)显卡。

CUDA主要是面向Nvidia的GPU的。Nvidia也推出了CUDA X86，使duCUDA代码可以由X86处理器执行，尽管这只是提高了CUDA的代码兼容性而已。Intel和AMD的显示芯片都不能进行CUDA编程。

想要让cuda环境搭建在Windows81下搭建能利用GPU并行运算，必须有支持GPU并行运算的Nvidia显卡，且要安装CUDA，千万不要电脑上是Intel或AMD的显卡，却要编写CUDA。

要在VS2010上运行CUDA60，你需要以下几个步骤:

下载并安装CUDA Toolkit 60

首先，你需要从NVIDIA官网下载CUDA Toolkit 60，并按照提示进行安装。在安装过程中，请注意选择正确的 *** 作系统和Visual Studio版本。

2 配置Visual Studio

在安装完成后，你需要启动Visual Studio，并打开项目属性配置页面。在这里，你需要添加CUDA相关的编译器、链接器和头文件路径。

具体来说，在C/C++选项卡中，你需要将下列路径添加到"附加包含目录"中:

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v60\include

在链接器选项卡中，你需要添加以下路径到"附加库目录":

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v60\lib\x64 (如果你的 *** 作系统是64位的)

最后，在"预处理器定义"中，添加 "_WIN64" 和 "WIN32" 这两个宏定义。

3 编写CUDA程序并运行

现在，你已经完成了配置工作，可以开始编写CUDA程序了。在程序中，你需要使用CUDA提供的语言扩展(如 __global__ 和 __device__)来标识出GPU可执行的函数，并使用CUDA专用的数据类型(如cudaMalloc()和cudaMemcpy())来管理GPU内存。

编写完CUDA程序后，你可以直接在Visual Studio中编译和运行程序。在调试过程中，你可以使用Visual Studio提供的调试工具来追踪CUDA程序的运行状态。

总结：

要在VS2010上运行CUDA60，你需要安装CUDA Toolkit 60，并在Visual Studio中进行配置。之后，你可以编写和调试CUDA程序，并使用Visual Studio提供的工具来优化程序性能和调试错误。

先卸载cuda80，然后重新安装cuda50即可。

1、首先确认你的电脑是否安装了nvidia显卡，目前CUDA只支持Nvida的显卡，不支持AMD/ATI的显卡（AMD对OpenCL支持的很好）。在设备管理器中，可以查看显卡信息。如下图所示，含有NVIDIA的显卡，就可安装。

2、在英伟达的官网上下载cuda工具包，注意是windows系统的，而且需要看清楚是笔记本还是台式机的安装包，我的是笔记本，下载笔记本的安装套件，名字为cuda_5035_winvista_win7_win8_notebook_32-3，(cuda55类似）双击打开安装即可，如下图，按照提示安装，在这过程中，它也会更新nvidia的显卡驱动。

3、CUDA工具包安装完成后，我们还需要确认，CUDA是否已经正确安装，我们可以先检查nvcc编译器是否正确安装，在命令提示符窗口中输入：nvcc -V，回车查看是否有版本信息。若出现版本信息，则证明nvcc安装成功，

4、更一般的，我们会在命令行中运行在C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v50\bin\win32\Release中deviceQuery程序，若能检测到cuda device则证明程序已经正确安装，

5、现在，你就可以打开在C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v50下的各种实例，进行CUDA学习了，资源丰富，是不是很激动。

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