在VS2013中遇到CUDA报错，通常意味着在编译或运行CUDA程序时出现了问题，CUDA错误可能由多种原因引起，从硬件不兼容到代码逻辑错误，以下是针对提到的两个具体错误情况的分析和解决方案。
对于"RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device"这个错误，它通常表明CUDA的运行时环境无法找到适合当前设备（例如NVIDIA GPU）的编译后的kernel图像，以下是关于此问题的详细解析：
1、版本不匹配问题：如参考信息[1]所述，当安装的PyTorch版本与系统CUDA版本不兼容时，可能会出现这种错误，Anaconda环境虽然方便管理不同版本的库，但版本兼容性问题仍需特别注意。
解决方法：确保PyTorch、TorchVision和CUDA Toolkit版本之间的匹配，这通常可以通过PyTorch官方网站提供的版本对应表来完成，如果系统中的CUDA版本因其他框架（如PaddlePaddle）而变得不匹配，需要重新安装正确版本的PyTorch。
2、安装适合的PyTorch版本：如果通过conda命令无法直接安装匹配的PyTorch版本，可以尝试以下方法：
从源代码编译PyTorch，这是一个较为复杂的步骤，但允许用户针对特定的CUDA版本和硬件架构进行编译。
使用与当前CUDA版本相近的PyTorch版本，并利用其向下兼容的特性。
3、确认CUDA驱动和GPU支持：有时，问题可能不在于PyTorch，而在于CUDA驱动程序与GPU硬件之间的兼容性，需要确认驱动程序是最新的，并且与安装的CUDA Toolkit版本兼容。
对于第二个错误，关于CUDA编程中原子操作atomicAdd的问题：
1、错误原因：如参考信息[2]中所述，当尝试在计算能力较低（小于6.0）的设备上使用双精度浮点数（double）原子操作时，会遇到编译错误。
2、解决方案：可以通过判断CUDA架构的版本，如果低于6.0，则需要使用一个替代的原子操作函数，这是因为低版本的CUDA架构不支持直接的双精度原子操作。
替代原子操作函数：可以通过使用一系列的原子操作实现一个适用于低版本CUDA架构的双精度原子操作函数，将双精度浮点数分解为两个32位整数，分别进行原子操作，然后再合成。
以下是一个可能的替代原子操作的实现：
#if CUDA_ARCH < 600 __device__ double atomicAdd(double* address, double val) { unsigned long long int* address_as_ull = (unsigned long long int*)address; unsigned long long int old = *address_as_ull, assumed; do { assumed = old; old = atomicCAS(address_as_ull, assumed, __double_as_longlong(val + __longlong_as_double(assumed))); // Note: uses integer comparison to avoid hang in case of ties } while (assumed != old); return __longlong_as_double(old); } #endif请注意，以上代码需要在包含它的源文件中定义CUDA_ARCH，以确保正确的预处理器分支。
总结而言，在VS2013或任何CUDA开发环境中，解决报错的关键步骤包括：
核实版本兼容性：确保CUDA、PyTorch、TorchVision等库之间的版本相互兼容。
检查硬件支持：确认GPU的计算能力和CUDA驱动程序版本。
使用适当的方法：对于不支持的硬件功能，使用替代方案，如低版本CUDA架构下的双精度原子操作函数。
通过这些方法，开发者通常可以解决在VS2013中遇到的CUDA相关报错问题。
