Tengo dos computadoras portátiles: una Sony vaio z-series (vocz1) & S series. El primero tiene Geforce con cuda modelo GT330M y el segundo tiene GT 640M LE. Cuando intento instalar el controlador CUDA Geforce desde este sitio http://developer.nvidia.com/cuda/cuda-downloads Recibo el siguiente error en Windows. Me pregunto si me sugieres una solución para resolver este problema. toda mi tarjeta gráfica ya está instalada,instalación de Cuda NVIDIA Graphic Driver failed
El instalador de Nvidia no puede continuar Esta tarjeta gráfica no ha podido encontrar hardware de gráficos compatible.
Soy un principiante en la programación con CUDA, quiero saber si puedo compilar y ejecutar mi programa CUDA sin tener que instalar Nividia Driver. Cuda toolkit y SDK se instalaron correctamente en mi máquina, pero cuando ejecuto mi programa no puedo configurar mi dispositivo Cuda. ¿Significa que necesito instalar Nividia Driver? 
cudaError_t cudaStatus1;
int deviceCount;
cudaGetDeviceCount(&deviceCount);
int device;
for (device = 0; device < 10; ++device) {
cudaDeviceProp deviceProp;
cudaGetDeviceProperties(&deviceProp, device);
// Choose which GPU to run on, change this on a multi-GPU system.
cudaStatus1 = cudaSetDevice(device);
printf("Device %d has compute capability %d.%d. - %d\n",
device, deviceProp.major, deviceProp.minor,cudaStatus1);
}
salida:
Device 0 has compute capability 3137268.3137268. - 35
Device 1 has compute capability 3137268.3137268. - 35
Device 2 has compute capability 3137268.3137268. - 35
Device 3 has compute capability 3137268.3137268. - 35
Device 4 has compute capability 3137268.3137268. - 35
Device 5 has compute capability 3137268.3137268. - 35
Device 6 has compute capability 3137268.3137268. - 35
Device 7 has compute capability 3137268.3137268. - 35
Device 8 has compute capability 3137268.3137268. - 35
Device 9 has compute capability 3137268.3137268. - 35
35 significa que no se fija el dispositivo, si se convirtió en 0 significa conjunto de dispositivos.
después de ejecutar deviceQuery debajo de la información que he recibido:
Microsoft Windows [Versión 6.1.7601] Copyright (C) 2009 Microsoft Corporation. Todos los derechos reservados.
C: \ Users \ xx> "C: \ ProgramData \ NVIDIA Corporation \ NVIDIA GPU Computing SDK 4.2 \ C \ bin \ win64 \ Release \ deviceQuery.exe" [deviceQuery.exe] comenzando ... C: \ ProgramData \ NVIDIA Corporation \ NVIDIA GPU Computing SDK 4.2 \ C \ bin \ win64 \ Relea se \ deviceQuery.exe Inicio ... Dispositivo CUDA Versión de consulta (Runtime API) (enlace estático CUDART) Se encontró 1 CUDA Dispositivo compatible (s)) Dispositivo 0: Controlador CUDA "GeForce GT 640M LE" Versión/Versión en tiempo de ejecución 4.2/4.2 Capacidad CUDA Número de versión principal/secundaria: 3.0 Cantidad total de memoria global:
1024 MBytes (1073741824 bytes) (2) Multiprocesadores x (192) CUDA Núcleos/MP: 384 CUDA Cores GPU Tasa de reloj:
405 MHz (0.41 GHz) Velocidad de reloj de memoria:
900 Mhz Ancho de bus de memoria: 128 bits L2 Tamaño de caché: 262144 bytes Textura máxima Tamaño de dimensión (x, y, z) 1D = (65536), 2D = (65536,65536) , 3 D = (4096,4096,4096) Tamaño máximo de la capa de capas (tenue) x capas
1D = (16384) x 2048, 2D = (16384,16 384) x 2048 Cantidad total de la memoria constante: 65536 bytes La cantidad total de memoria compartida por bloque: número 49152 bytes total de registros disponibles por bloque: tamaño 65536 Urdimbre: 32
número máximo de hilos por multiprocesador: 2048 número máximo de hilos por bloque: 1024 tamaños máximos de cada dimensión de un bloque: 1024 x 1024 x 64 tamaños máximos de cada dimensión de un cuadrícula: 2147483647 x 65,535 x 65,535 pitch memoria máxima:
2147483647 bytes alineación Textura: 512 bytes copia concurrente y ejecución: Si con 1 copia motor (s) límite de tiempo de ejecución en los núcleos: Sí
integrado GPU compartir memoria en el servidor: No anfitrión soporte asignación de memoria con páginas sin salida al mar: Si la ejecución concurrente de kernels:
Sí alineación requerimiento para superficies: Sí dispositivo ha permitido soporte ECC: No se El dispositivo está utilizando el controlador TCC modo: No Dispositivo admite el direccionamiento unificado (UVA):
Sin dispositivo ID de ubicación ID/PCI de bus PCI: 1/0 Compute Modo: < Predeterminado (múltiples hilos de host pueden usar :: cudaSetDevice() con dispositivo de forma simultánea)> deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Versión del controlador = 4.2, CUDA Runtime Versi on = 4,2, NumDevs = 1, el dispositivo = GeForce GT 640M LE [deviceQuery.exe] resultados de la prueba ... PASADASsalir en 3 segundos: 3 ... 2 ... 1 ... hecho!
Su fragmento de código CUDA es una tontería completa y no debe esperar que le devuelva algo significativo incluso si tenía instalaciones CUDA correctamente funcionando en sus computadoras portátiles. – talonmies
@talonmies: Yo también lo hice porque tu segundo comando fue grosero conmigo. Estoy muy decepcionado con tu lenguaje. De cualquier manera, tomo una captura de pantalla para probar al lector todo el controlador instalado en mi computadora con éxito. Una cosa más, mi computadora contiene 2 VGA, así que traté de explicarlo para dejarlo en claro ... Finalmente, no estoy tan familiarizado con CUDA, pero puedes verificar todos los campos de la clase cudaError_t, encontrarás un campo que es igual a 0 otra condición significa que no pudo configurar su dispositivo con éxito. – Amir
Hola, estoy usando Windows 7 32 bits (en mi mac mediante bootcamp), con Geforce 320M como gráfico de tarjeta. Tengo el mismo problema. ¿Encontraste la solución? – csuo