问题：CUDA是否支持macOS？

结论：目前，NVIDIA CUDA并不直接支持macOS平台。然而，虽然官方没有为macOS提供官方支持，但仍有一些方式可以在macOS上使用CUDA，尽管这些方法可能会有一些限制。

例如，您可以通过使用Boot Camp将Mac计算机双引导到Windows操作系统，并在Windows上安装支持CUDA的驱动程序来使用CUDA。这样，您就可以在macOS和Windows之间切换，根据需要使用CUDA。然而，这种方法需要您在Mac计算机上安装Windows，并没有直接在macOS上使用CUDA那样方便。

此外，可以通过使用一些第三方工具来在macOS上间接使用CUDA。例如，macOS上的Parallels Desktop和VMware Fusion虚拟机软件提供了虚拟化技术，使得在macOS上运行Windows虚拟机成为可能。在这些虚拟机中，您可以安装支持CUDA的驱动程序，并在Windows虚拟机中使用CUDA。这种方法在某种程度上解决了在macOS中使用CUDA的问题，但虚拟机的性能可能会受到限制。

另外，最近发布的M1芯片的Mac计算机存在一些挑战，因为M1芯片使用的是Apple自家的ARM架构，而非常用的x86架构。目前，由于M1芯片上没有适用于CUDA的NVIDIA GPU，无法在M1芯片的Mac计算机上直接使用CUDA。然而，针对ARM架构的CUDA版本也正在开发中，未来可能会提供对M1芯片的支持。

总而言之，尽管CUDA当前无法直接在macOS上使用，但仍有一些方法可以在macOS上间接使用CUDA，例如通过使用虚拟机或在Boot Camp中安装Windows操作系统。随着技术的发展，未来也可能会有针对不同架构的CUDA版本，使得在macOS上使用CUDA更加便捷。

< p>示例代码： p>< p>#include <stdio.h> p>< p>#include <cuda.h> p>< p>__global__ void add(int a, int b, int* c p>< p>{
*c = a + b; p>< p>} p>< p>int main() p>< p>{
int a = 5, b = 7; p>< p>int c; p>< p>int* d_c; p>< p>cudaMalloc((void**)&d_c, sizeof(int)); p>< p>add<<<1, 1>>>(a, b, d_c); p>< p>cudaMemcpy(&c, d_c, sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost); p>< p>printf("%d + %d = %d\n", a, b, c); p>< p>cudaFree(d_c); p>< p>return 0; p>< p>} p>