编译成PTX的NVCC和NVRTC之间的区别在于它们是用于不同目的的不同工具。

1. NVCC（NVIDIA CUDA Compiler）是用于编译CUDA代码的工具。它将CUDA源代码编译为针对特定GPU架构的中间代码PTX（Parallel Thread Execution），然后通过PTX JIT（Just-in-Time）编译器将PTX代码编译为目标设备上的机器代码。NVCC可以直接将CUDA源代码编译为目标设备上的机器代码，因此可以在编译时进行优化和调试。

下面是一个使用NVCC编译CUDA源代码的示例：

// kernel.cu
__global__ void square(float* input, float* output, int size) {
    int index = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    if (index < size) {
        output[index] = input[index] * input[index];
    }
}

int main() {
    int size = 100;
    float* input, * output;
    // Allocate and initialize input and output arrays

    // Launch kernel
    square<<<1, size>>>(input, output, size);

    // Copy output from GPU to CPU

    // Free memory

    return 0;
}

使用以下命令将上述代码编译为PTX代码：

nvcc -ptx kernel.cu -o kernel.ptx

2. NVRTC（NVIDIA Runtime Compiler）是用于在运行时动态编译CUDA代码的工具。它将CUDA源代码编译为PTX代码，并将PTX代码加载到内存中，然后使用CUDA API将PTX代码编译为目标设备上的机器代码。NVRTC可以在应用程序运行时编译CUDA代码，因此可以实现动态代码生成和加载。

以下是使用NVRTC将CUDA源代码编译为目标设备上的机器代码的示例：

#include 

int main() {
    int size = 100;
    float* input, * output;
    // Allocate and initialize input and output arrays

    // Create NVRTC program
    const char* code = "extern \"C\" __global__ void square(float* input, float* output, int size) { int index = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x; if (index < size) { output[index] = input[index] * input[index]; } }";
    nvrtcProgram program;
    nvrtcCreateProgram(&program, code, "kernel.cu", 0, NULL, NULL);

    // Compile program to PTX
    nvrtcCompileProgram(program, 0, NULL);

    // Get PTX size
    size_t ptxSize;
    nvrtcGetPTXSize(program, &ptxSize);

    // Get PTX
    char* ptx = new char[ptxSize];
    nvrtcGetPTX(program, ptx);

    // Load PTX
    CUmodule module;
    cuModuleLoadDataEx(&module, ptx, 0, 0, 0);

    // Get kernel function
    CUfunction kernel;
    cuModuleGetFunction(&kernel, module, "square");

    // Set kernel arguments

    // Launch kernel
    cuLaunchKernel(kernel, 1, 1, 1, size, 1, 1, 0, NULL, NULL);

    // Copy output from GPU to CPU

    // Free memory

    return 0;
}

上述示例代码使用NVRTC将CUDA源代码编译为PTX代码，并将PTX代码加载到内存中，然后使用CUDA API将PTX代码编译为目标设备上的机器代码。然后，它可以像在静态编译中一样使用编译后的机器代码来执行GPU计算。

请注意，使用NVRTC动态编译CUDA代码需要在编译时链接nvrtc库，并在运行时加载CUDA驱动程序。