Intenté compilar el siguiente programa (main.cu) con el nvcc (CUDA 5.0 RC):

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

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

Desafortunadamente, recibo un montón de advertencias y errores que solo puedo explicar usando nvcc en lugar de la compilación de Microsoft.

¿Es correcto este supuesto? ¿Hay alguna manera de compilar Eigen con nvcc? (¿Realmente no quiero transferir matrices de Eigen a la GPU, solo acceder a sus miembros)?

Si no debería funcionar para compilar Eigen con nvcc, ¿hay una buena guía / tutorial sobre formas inteligentes de separar el código del dispositivo y del host?

Estoy usando CUDA 5.0 RC, Visual Studio 2008, Eigen 3.0.5. Para compilar el archivo .cu utilicé ambos, el archivo de reglas incluido en CUDA, así como el paso de compilación personalizado producido por CMake. Usando el archivo de reglas CUDA, apunté la compilación a la capacidad de cómputo 3.0.

Gracias por su consejo.

PD: si compilo el mismo código con el compilador host, funciona perfectamente.