使用NVCC编译时，Gencodes（’-gencode‘）后带arch和code参数。arch标志（’arch‘）指定了CUDA文件将被编译的英伟达（NVIDIA®）GPU架构名称，code标志（’code‘）指定了GPU算力。例如 （’-gencode arch=compute_75,code=sm_75‘）
以下是 NVIDIA GPU 架构名称及其算力对照表：
| Fermi † | Kepler † | Maxwell ‡ | Pascal | Volta | Turing | Ampere | Ada | Hopper | Blackwell |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| sm_20 | sm_30 | sm_50 | sm_60 | sm_70 | sm_75 | sm_80 | sm_89 | sm_90 | sm_95 |
| sm_35 | sm_52 | sm_61 | sm_72 (Xavier) | sm_86 | sm_90a (Thor) | ||||
| sm_37 | sm_53 | sm_62 | sm_87 (Orin) |
† 从 CUDA 9 和 11 开始，Fermi 和 Kepler 已被弃用
‡ 自 CUDA 11.6 起，Maxwell 已被弃用
Autoware 最早是由名古屋大学研究小组在加藤伸平教授(Prof. Shinpei Kato)的领导下于2015年8月正式发布。2015年12月下旬，加藤伸平教授创立了Tier IV，以维护Autoware并将其应用于真正的自动驾驶汽车。随着时间的流逝，Autoware已成为公认的开源项目。Autoware 也是世界上第一个用于自动驾驶技术的“多合一”开源软件。Autoware.ai版本基于ROS 1，并在Apache 2.0许可下可用。Autoware的功能主要适合与城市，但也可以覆盖高速公路。支持以下功能：路径规划、路径跟随、加速/制动/转向控制、数据记录、汽车/行人/物体检测、3D本地化、3D映射、交通信号检测、交通灯识别、车道检测、对象跟踪、传感器校准、传感器融合、面向云的地图连接自动化、智能手机导航、软件仿真、虚拟现实等。
Autoware 作为第一款开源的自动驾驶框架，当前各大自动驾驶公司的框架几乎都借鉴过，Autoware框架是理解自动驾驶系统知识最好的学习模板之一。其包含了自动驾驶所有关键技术模块：建图、定位、感知、规划和运动控制。
刚搭建好了hexo博客，写了一篇带图的文章，结果发现图挂了…之前看博客扫到hexo博客显示本地图片可能会有问题，于是选了图床图片的方式插图，结果还是没能幸免，好在搜索了半天，解决了这个问题，这里做个记录，帮助后面遇到问题的同学。
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