是否可以使用GPU运行armadillos计算？有没有办法将GPU blas库（例如cuBLAS）与armadillo一起使用？只是需要注意的是，我对GPU编程完全陌生。
当前接受的答案已过时。与CUDA 6配合使用（目前处于候选发布状态），有一个真正的替代品NVBLAS，它负责GPU交互，也可以与armadillo组合使用。您可以通过将程序链接到libnvblas.so 来使用NVBLAS
但是，并不是所有的BLAS方法都可用，所以您必须指定一个回退BLAS库（如openblas）。
有关更多详细信息，请参阅https://developer.nvidia.com/cublasxt
不，不是。
您不能接受cpu的代码，并假设它在gpu上运行，因为两者具有完全不同的内存型号、硬件、编程风格等。
我终于在Ubuntu 20.04上找到了一个使用Cmake和CUDA的快速方法。
安装CUDA
根据官方指导，这似乎非常困难，但在Ubuntu 20上使用apt运行良好。
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
在此之后，不要忘记根据文档设置环境变量NVBLAS_CONFIG_FILE。除了更改CPU BLAS库外，网站上的默认内容将执行其他操作。对我来说，libopenblas.a不起作用，应该设置为libopenblas.so.0。
使用Cmake编译Armadillo
手动安装对我来说似乎很复杂，所以我只是对cmake的安装方法进行了一些调整。
cmake . -Dopenblas_LIBRARY=<PATH TO NVBLAS LIB>/libnvblas.so
使用Armadillo编写代码
cmake项目没有什么不同，也不需要额外的编译标志，因为它们都是在编译Armadillo库时设置的。
如果出现任何错误，日志文件（默认情况下为nvblas.log）将提供一些信息。可能是因为无法打开CPU BLAS库。