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问题:是否有Geforce卡的仿真器,可以让我在没有实际硬件的情况下编程和测试CUDA？

信息:

I'm looking to speed up a few simulations of mine in CUDA, but my problem is that I'm not always around my desktop for doing this development. I would like to do some work on my netbook instead, but my netbook doesn't have a GPU. Now as far as I know, you need a CUDA capable GPU to run CUDA. Is there a way to get around this? It would seem like the only way is a GPU …

我的笔记本电脑没有nVidia显卡,我想开发CUDA.该网站称,CUDA也可用于非cuda硬件的仿真模式.但是,当我尝试安装从他们的网站下载的CUDA驱动程序时,它会出现错误"nvidia安装程序找不到任何与您当前硬件兼容的驱动程序.安装程序现在将退出".

此外,当我尝试从Visual Studio 2008中的SDK运行示例代码时,我收到一个错误,即找不到.obj文件.

我想开发一种可以在CPU或GPU上运行的算法的库。GPU可以是Nvidia（然后该算法将使用CUDA）或不是（那么该算法将使用OpenCL）。

我想在这个项目中模拟GPU，因为也许：

• 我将使用不同的计算机来开发软件，其中一些没有GPU。

• 该软件最终将在具有或没有GPU的服务器中执行，并且必须执行并通过单元测试。

有没有一种方法可以仿真GPU以进行单元测试？

在以下链接中：

无需硬件即可进行CUDA编程的GPU仿真器

他们展示了一个解决方案，但仅适用于CUDA，不适用于OpenCL，他们提出的“ GPUOcelot”软件也不再得到积极维护。

嘿所有,我目前正在将FORTRAN 77的光线跟踪器移植到C进行研究项目.

移植完要素后,问题是我们如何进行并行化.
在实验室中,我可以访问几个不同的Opteron机器,有2到8个内核,但没有GPU(目前).我们正在运行64b gentoo.

GPGPU版本(非常)是可取的,但项目中只有一个程序员,维护单独的非GPU和GPU版本不是一种选择.
此外,代码将是GPL,并且我们希望看到它被其他可能具有完全不同硬件的人使用.

因此,整个程序必须易于编译/运行,而无需GPU或甚至多核系统.
OpenCl似乎是一个不错的选择,因为它可以在没有GPU的机器上运行,但是这个代码将如何在单核或32b系统上运行？
是否有可能以这样的方式编写代码,以便在没有openCL的情况下轻松编译代码？

我正在寻找一种在没有 NVIDIA GPU 的系统上运行 CUDA 程序的方法。

我尝试安装 MCUDA 和 gpuOcelot，但似乎在安装时遇到了一些问题。

我已经完成了如何使用软件实现在没有 GPU 的情况下运行 CUDA 中给出的答案？. 那里的答案建议更改系统硬件，使用模拟器（现已弃用）或切换到 OpenCL。这些都不能充分满足我的要求