使用NVML(NVIDIA Management Library)库可获取NVIDIA GPU的使用率、使用NVAPI(NVIDIA APIs)也能完成相似的任务、使用CUDA Runtime API和CUDA Driver API可以监控代码执行时的GPU利用情况。 在这里,我们详细描述如何使用NVML库来获取GPU的使用率,这是因为NVML专为监控和管理NVIDIA GPU设计,且提供了一系列强大的函数,可以...
CUDA_VISIBLE_DEVICES应该影响哪个GPU可见。如果你有超过2个GPU,尝试导出CUDA_VISIBLE_DEVICES=1并运行脚本...
在使用 CUDA 之后,我们获得了 GPU 的控制权,现在在编写代码时需要指明是 CPU 还是 GPU 进行数据运算。我们可以简单的将数据运算(即函数的调用方式)分为三种: global 在 CPU 调用函数,函数在 GPU 执行(异步) device 在 GPU 调用函数,函数在 GPU 执行 host 在 CPU 调用函数,函数在 CPU 执行(同步) 函数的调用...
这可以通过调用nvmlDeviceGetHandleByIndex()获取特定GPU的句柄,然后使用该句柄查询GPU的不同状态。获取GPU使用率主要关注两个方面:GPU核心的使用率和显存的使用率,这两者可以通过调用nvmlDeviceGetUtilizationRates()来完成。该函数将返回GPU的使用率结构体,其中包含了GPU核心和显存的当前使用率。 为了更全面地监测GPU状...
指的是在C语言程序中通过相应的库或API调用来获取GPU临时内存的操作。 GPU临时内存是指在GPU上分配的临时存储空间,用于存储计算过程中的临时数据。相比于CPU内存,GPU临时内存具有更高的带宽...
把数据从CPU内存拷贝到GPU内存; 调用和核函数对储存在GPU内存中的数据进行操作; 将数据从GPU内存传送回CPU内存; 对CDUA并行编程程序的执行流程有一个清晰的认识后,我们便可以了解如何编写一个CUDA编写程序,从上述执行流程中可以看到,代码的设计主要涉及主机端和设备端的数据传输、并行内核程序的编写和调度等,下面将分...
查看gpu显卡数量的函数是 A. torch. cuda. device_count() B. torch. cuda. is_available() C. ten
1.获取配置GPU设备# 1cudaSetDevice(0);//获取GPU设备,如果只有一个默认为0,这个时候可以缺省,其他情况这不行。 2.分配GPU显存大小# 1cudaMalloc((void**) &d_a,sizeof(float) *n);//分配显存 3.Host2Device数据传输# 1cudaMemcpy(d_a,a,sizeof(float) *n,cudaMemcpyHostToDevice);//数据传输,主机...
该计算使用了从产品文献中获得的 GPU 的内存时钟速率和总线接口宽度。以下 CUDA C++ 代码演示了一种更通用的方法,通过查询连接的设备(或多个设备)以获取所需信息来计算理论峰值带宽。 #include <stdio.h> int main() { int nDevices; cudaGetDeviceCount(&nDevices); for (int i = 0; i < nDevices; i+...
在Linux操作系统上,可以使用statvfs函数来获取硬盘信息。以下是一个简单的示例: 代码语言:c 复制 #include <sys/statvfs.h> #include<stdio.h> int main() { struct statvfs stat; if (statvfs("/", &stat) == 0) { printf("硬盘信息:\n"); printf("总容量:%lu MB\n", stat.f_blocks * stat...