NVIDIA Optimus技术和CUDA
Nvidia称Optimus是一个革命性的技术，它可以延长笔记本电脑续航时间，同时获得很好的性能。这种技术使得硬件能够自己选择使用那个显卡来计算。一般使用GPU计算的应用、视频、3D游戏等会被安排在高性能的NVIDIA GPU上执行，一些像Office、Web冲浪，电子邮件类似的应用会被安排在集成显卡上执行。
如果你的笔记本有两块显卡，一块是Intel的集成显卡（IGP），一块是Nvidia的独立GPU，你的笔记本一般采用了Optimus技术。在使用CUDA的时候，务必要理解Optimus，才能很好的使用你的笔记本来开发CUDA程序。
1、在运行自己的CUDA程序时，小心自己的程序找不到CUDA设备！（因为实现默认的是IGP奥）
2、在使用Direct3D与CUDA、OpenGL与CUDA互操作时，开发人员要注意一些限制！
针对以上限制，注意说明：
1、查询CUDA设备：
// CUDA Runtime API Version
inline int cutGetMaxGflopsDeviceId()
{
int current_device = 0, sm_per_multiproc = 0;
int max_compute_perf = 0, max_perf_device = 0;
int device_count = 0, best_SM_arch = 0;
int arch_cores_sm[3] = { 1, 8, 32 };
cudaDeviceProp deviceProp;
cudaGetDeviceCount( &device_count );
// Find the best major SM Architecture GPU device
while ( current_device < device_count ) {
cudaGetDeviceProperties( &deviceProp, current_device );
if (deviceProp.major > 0 && deviceProp.major < 9999) {
best_SM_arch = max(best_SM_arch, deviceProp.major);
}
current_device++;
}
// Find the best CUDA capable GPU device
current_device = 0;
while( current_device < device_count ) {
cudaGetDeviceProperties( &deviceProp, current_device );
if (deviceProp.major == 9999 && deviceProp.minor == 9999) {
sm_per_multiproc = 1;
} else if (deviceProp.major <= 2) {
sm_per_multiproc = arch_cores_sm[deviceProp.major];
} else { // Device has SM major > 2
sm_per_multiproc = arch_cores_sm[2];
}
int compute_perf = deviceProp.multiProcessorCount *
sm_per_multiproc * deviceProp.clockRate;
if( compute_perf > max_compute_perf ) {
// If we find GPU of SM major > 2, search only these
if ( best_SM_arch > 2 ) {
// If device==best_SM_arch, choose this, or else pass
if (deviceProp.major == best_SM_arch) {
max_compute_perf = compute_perf;
max_perf_device = current_device;
}
} else {
max_compute_perf = compute_perf;
max_perf_device = current_device;
}
}
++current_device;
}
cudaGetDeviceProperties(&deviceProp, max_compute_perf_device);
printf("\nDevice %d: \"%s\"\n", max__perf_device,
deviceProp.name);
printf("Compute Capability : %d.%d\n",
deviceProp.major, deviceProp.minor);
return max_perf_device;
}
声明下哈，这个代码并不是我写的，在参考文献里粘贴的奥。这是官方给出的代码。大家可以参考着写出适合自己的代码，要是你想直接考走就用，建议你还是别看了，直接请别人给你做得了！！
2、Direct3D与CUDA、OpenGL与CUDA互操作：
代码以蔽之！
// CUDA/Direct3D9 interop
// You will need to create the D3D9 context first
IDirect3DDevice9 * g_pD3D9Device; // Initialize D3D9 rendering device
// After creation, bind your D3D9 context to CUDA
cudaD3D9SetDirect3DDevice(g_pD3D9Device);
// CUDA/Direct3D9 interop
// You will need to create the D3D9 context first
IDirect3DDevice9 * g_pD3D9Device; // Initialize D3D9 rendering device
// After creation, bind your D3D9 context to CUDA
cudaD3D9SetDirect3DDevice(g_pD3D9Device);
// CUDA/Direct3D11 interop
// You will need to first create the D3D11 context first
ID3D11Device * g_pD3D11Device; // Initialize D3D11 rendering device
// After creation, bind your D3D11 context to CUDA
cudaD3D11SetDirect3DDevice(g_pD3D11Device);
// For CUDA/OpenGL interop
// You will need to create the OpenGL Context first
// After creation, bind your D3D11 context to CUDA
cudaGLSetGLDevice(deviceID);
会写上面这些代码，并且可以熟练使用这些互操作接口后，你不一定能得到正确的结果奥，或者你的程序根本就不能运行！呵呵，这是为什么那。很可能的原因是你在使用cuda提供的互操作接口之前，DX、OpenGL的图形上下文可能已经被用在了IGP上了，所以会导致失败。解决方法：
1.使用支持Optimus功能的笔记本用户可以在Nvidia Control panel的3DSettings->Manage3DSettings中将需要运行的程序加入到列表中,并将它们的preferred processor设置为High-performance Nvidia processor。
2.程序编写者应该按照最新的方法修改代码。方法是首先创建一个不与设备绑定的OpenGL/D3D上下文；然后枚举所有CUDA设备并创建CUDA上下文；再把CUDA上下文所在设备与OpenGL/D3D上下文绑定；最后再将CUDA上下文与OpenGL/D3D上下文绑定。
参考：
【1】：NVIDIA CUDA Developer Guide for NVIDIA Optimus Platforms
【2】：http://hpcbbs.it168.com/forum.php?mod=viewthread&tid=5958&fromuid=26008496