假设，假设我想在没有支持 CUDA 的 GPU 的机器上测试编译而不是运行 CUDA 代码。我应该能够在仅安装 CUDA 工具包的情况下执行此操作吗？还是NVCC以任何方式依赖于显卡硬件的存在？
当然，在 Linux 上，您可以在不安装 GPU 的情况下安装 CUDA 工具包并编译代码。 这有细微差别。 例如，如果您的代码依赖于仅由驱动程序安装的库（例如使用驱动程序 API 的 CUDA 代码所需的库），则还有其他桥梁需要跨越。 但是普通的 CUDA 运行时 API 代码可以通过这种方式编译就可以了。 nvcc不依赖于 GPU。
我实际上还没有在Windows中尝试过这个，但我认为应该可以在没有CUDA GPU的情况下安装CUDA工具包。