一、cuda 多计算能力支持
对于cuda程序 编译机器和运行机器卡 的卡的类型、计算能力、驱动情况都不尽相同，这就使得其编译时要讲究一下。
一般用比较旧的glibc 免得新机器出现问题。
而且
CUDA driver version 和 CUDA runtime version 分别指
驱动中支持的CUDA版本和CUDA编译时的版本。
其能运行的条件是 driver version>=runtime version
所以编译时也用稍微低点的cuda toolkit。
同时 指定多个计算能力
-gencode=arch=compute_20,code=sm_20
-gencode=arch=compute_30,code=sm_30
-gencode=arch=compute_35,code=sm_35
-gencode=arch=compute_50,code=sm_50
一、指明可见的cuda 设备
设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES，指明可见的cuda设备
方法1：
sudo gedit /etc/profile
#或者 sudo gedit ~/.bashrc #/etc/profile影响所有用户，~/.bashrc影响当前用户使用的bash shell
#在文件末尾添加以下行：
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ##仅显卡设备0,1GPU可见。可用的GPU可通过nvidia-smi -L命令查看
source /etc/profile # 使配置文件生效
方法2：若上述配置无效，可在执行cuda程序时指明参数，如
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ./cuda_executable另附上一些参考文章： http://stackoverflow.com/questions/39649102/how-do-i-select-which-gpu-to-run-a-job-on
Environment Variable Syntax Results
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Only device 1 will be seen
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 Devices 0 and 1 will be visible
CUDA_VISIBLE_DEVICES=”0,1” Same as above, quotation marks are optional
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3 Devices 0, 2, 3 will be visible; device 1 is masked