在老电脑(GTX 765m)上安装 CUDA
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在使用老电脑（配备GTX 765m显卡）进行CUDA编程时，首先确保Python环境为3.7版本，并激活名为"ml"的环境。接下来，利用conda工具安装torch1.7，以实现CUDA功能的集成。选择CUDA Toolkit 10.1版本进行安装，以兼容GTX 765m的算力需求。通过Anaconda的Jupyter notebook，可以有效利用CUDA工具包进行开发。进行CPU与GPU计算速度对比测试，发现GPU计算速度约为CPU的20倍，显著提升计算效率。
若选择直接使用pycuda进行CUDA编程，需要下载并安装CUDA Toolkit 10.1更新2版本。在Python 3.7的"ml"环境中使用pip安装pycuda。编写代码时，参考《GPU编程实践——基于Python和CUDA》一书，但需针对Python 2.7版本进行适当修改。值得注意的是，由于GTX 765m显卡比较老旧，可能会遇到程序中出现字典错误的情况。
此错误源于字典`cuda_cores_per_mp`中缺少与计算能力3.0对应的键值对，从而无法正确获取对应版本GPU的CUDA核心数。对于计算能力为3.0的GTX 765M显卡，需要在字典`cuda_cores_per_mp`中手动添加键值对`3.0: 192`，以准确获取每个多进程处理器的CUDA核心数。修改后的代码能够正常运行。
