影响。

编译器驱动程序与设备的物理存在无关，因此您甚至可以编译CUDA代码没有支持CUDA的GPU。但是请注意，如Robert Crovella所述，CUDA驱动程序库 libcuda.so （ cuda.lib 对于Windows ）随NVIDIA驱动程序一起提供，而不与CUDA工具包安装程序一起提供。这意味着需要驱动程序API的代码（其入口点带有 cu 前缀，请参阅CUDA C编程指南的附录H）将需要强制安装最新驱动程序在没有NVIDIA GPU的情况下，请使用-help 命令行开关单独运行驱动程序安装程序。

按照相同的原理，当节点托管其他架构的GPU时，您可以为该架构编译CUDA代码。例如，您可以在托管GT 210（计算能力1.2）的计算机上为GeForce GT 540M（计算能力2.1）编译代码。

当然，在两种情况下（没有GPU或架构不同的GPU），您将无法成功运行代码。

对于早期版本的CUDA，可以在仿真模式下编译代码并在CPU上运行已编译的代码，但是设备仿真由于一段时间以来已被弃用。如果您没有支持CUDA的设备，但想运行CUDA代码，则可以尝试使用gpuocelot（但我对此没有任何经验）