Компиляция библиотеки Eigen с помощью nvcc (CUDA)

Я попытался скомпилировать следующую программу (main.cu) с помощью nvcc (CUDA 5.0 RC):

#include <Eigen/Core>
#include <iostream>

int main( int argc, char** argv )
{
    std::cout << "Pure CUDA" << std::endl;
}

К сожалению, я получаю кучу предупреждений и ошибок, которые могу объяснить только с помощью nvcc вместо компиляции Microsoft.

Это предположение верно? Есть ли способ скомпилировать Eigen с nvcc? (Я на самом деле не хочу передавать собственные матрицы в GPU, просто получить доступ к их членам)?

Если это не должно работать для компиляции Eigen с nvcc, есть ли хорошее руководство / руководство по умным способам разделения кода хоста и устройства?

Я использую CUDA 5.0 RC, Visual Studio 2008, Eigen 3.0.5. Для компиляции файла .cu я использовал оба, файл правил, включенный в CUDA, а также пользовательский шаг сборки, созданный CMake. Используя файл правил CUDA, я настроил сборку на вычислительные возможности 3.0.

Спасибо за совет.

PS: если я скомпилирую тот же код с компилятором хоста, он будет работать отлично.

Ответы на вопрос(3)

Ваш ответ на вопрос