挖礦cuda報錯
1. 各位大俠，請教CUDA編譯報錯問題：error MSB3721 ，急求！！
要麼是文件夾路徑變了，要麼是環境變數沒設置好吧
2. n卡gtx770挖礦用cuda挖虧不虧本cpu是e3-1230v3。還有，gtx770可以通過刷
很虧本，N卡不適合挖礦，最適合的是5870
770刷bios可以提升性能
3. 安裝cuda,測試cuda程序報錯:
deviceQurey查詢一下支不支持
不支持。就提示：no cuda-capable device is detected.
4. 顯卡怎麼挖礦，如何設置GPU挖礦設備
設置挖礦設備的第一步是選擇合適的硬體。本文將重點講 GPU (顯卡) 挖礦，當然你可以使用CPU 或者 ASIC 設備挖礦。 AMD 顯卡的架構對挖礦非常有利， Nvidia 卡由於哈希率特低，不適於挖礦。最好的 Nvidia 顯卡也不足 0.5 megahash。筆記本硬體挖礦還比不上 Nvidia 卡，是挖礦的糟糕選項。您需要使用台式機系統進行挖礦。有台式機系統可以確保硬體充分冷卻。
顯卡或卡需要能夠和主板匹配，電源也必須有足夠的 PCI-E 接頭。在確定顯卡前，要注意這些。為了讓系統充分冷卻，你需要將機箱的蓋子拆下，以便更好地散熱。這就是人們所說的「open- air rig(開放設備)」。如果你能讓系統對准風扇或空調，你可以讓設備在運行時更加涼爽，從而延長設備壽命並保持高效。
5. cuda error out of memory 怎麼解決
今天剛把伺服器搭建起來 結果程序就跑不起來 當時差點把自己嚇尿了
錯誤類型：CUDA_ERROE_OUT_OF_MEMORY
E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:924] failed to alloc 17179869184 bytes on host: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY
W ./tensorflow/core/common_runtime/gpu/pool_allocator.h:195] could not allocate pinned host memory of size: 17179869184
Killed
其實很容易理解 大致意思就是 伺服器的GPU大小為M
tensorflow只能申請N（N<M）
也就是tensorflow告訴你 不能申請到GPU的全部資源 然後就不幹了
解決方法：
找到代碼中Session
在session定義前 增加
config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
#最多佔gpu資源的70%
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7)
#開始不會給tensorflow全部gpu資源 而是按需增加
config.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.Session(config=config)
這樣就沒問題了
其實tensorflow 算是一個比較貪心的工具了
就算用device_id指定gpu 也會佔用別的GPU的顯存資源 必須在執行程序前
執行 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=n（n為可見的伺服器編號）
再去執行Python 代碼.py 才不會佔用別的GPU資源
最近剛開始搞tensorflow 之前都是caffe
這周連續3天被實驗室的人 舉報 佔用過多伺服器資源 真是心累 只要用上面的方法
也就是執行代碼前 執行 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=n
只讓1個或者個別GPU可見 其他GPU看不見 就行了
6. 怎麼用N卡的cuda挖礦
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7. GPU高性能運算之CUDA，CUDA編程報錯，大牛幫忙解答啊
唉，是自己粗心大意，忘了給main函數入口了，在主機端代碼中加上函數聲明和主函數就行了:
//函數聲明
void runTest(int argc, char** argv);
//主函數
int main(int argc, char** argv)
{
runTest(argc,argv);
CUT_EXIT(argc,argv); //退出CUDA
}
8. cuda安裝完成後nvcc -V報錯
應該是你的CUDA 運行庫的路徑不對，如果是Windows，請查看 系統屬性/高級/環境變數 裡面的CUDA_PATH是否正確。
9. 最新版GuiMiner不支持N卡的CUDA功能挖礦嗎我惦記新建CUDA采礦器，設置好後惦記「開始采礦」沒反應啊
放棄吧，還是用A卡或是買機器
10. 編譯cuda的samples時報錯，怎麼辦
(語法沒有錯誤,是編譯環境按C++的語法提示報錯) 運行出錯可能是計算能力設置不匹配,