我有一个应用程序，它有一个算法，用CUDA加速。它还有一个标准的CPU实现。我们计划为各种平台发布此应用程序，因此大多数时候，没有NVIDIA卡可以运行加速的CUDA代码。我想要的是首先检查用户的系统是否具有支持CUDA的NVIDIA卡，如果是，则在之后初始化CUDA运行时。如果系统不支持CUDA，那么我想执行CPU路径。 This问题与我的问题非常相似，但我不想使用普通CUDA运行时以外的任何其他库。 OpenCL是另一种选择，但没有足够的时间为第一个版本实现OpenCL版本的算法。没有任何CUDA存在检查，程序肯定会崩溃，因为它无法找到CUDA运行时所需的.dll，我们当然不希望这样。所以，我需要有关如何处理这个初始化步骤的建议。
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使用呼叫cudaGetDeviceCount和cudaGetDeviceProperties查找正在运行的系统上的CUDA设备。首先找出有多少，然后循环遍历所有可用设备，并检查属性以确定哪些符合条件。 “qualify”的含义取决于您的申请。您想要一定的计算能力吗？还是需要一定的记忆？如果有多个设备，您可能希望对某些条件进行排序，然后设置设备cudaSetDevice。如果没有设备，或者没有足够的设备，则返回CPU代码路径。
我还建议使用某种机制强制关闭CUDA模式，以防某些用户的环境由于驱动程序问题而无法工作，或者是旧板或其他东西。您可以使用命令行选项，环境变量或其他任何内容......
EDITING： 关于DLL，您应该将cudart [whatever] .dll打包到您的应用程序中。这将确保程序启动，至少CUDA查询功能将运行。