int main() { CUmoduleLoadingMode mode; assert(CUDA_SUCCESS == cuInit(0)); assert(CUDA_SUCCESS == cuModuleGetLoadingMode(&mode)); std::cout << "CUDA Module Loading Mode is " << ((mode == CU_MODULE_LAZY_LOADING) ? "lazy" : "eager") << std::endl; return 0; } 1.5. 采用延...
环境变量CUDA_MODULE_LOADING用于指定应用程序的模块加载模式,可以设置为DEFAULT、LAZY、EAGER,默认LAZY。在未来的 CUDA 版本中,默认值可能会更改。 设置为EAGER时,Cubin、Fatbin 或 PTX 文件中的所有 Kernel 和数据都会在相应的cuModuleLoad*和cuLibraryLoad*API 调用中完全加载。设置为LAZY时,特定 Kernel 的加载将延...
您可以通过在启动应用程序之前设置环境变量来禁用 Linux 上的功能: CUDA_MODULE_LOADING=EAGER 虽然在 Windows 中禁用当前不可用,但您可以在 Windows 中启用它,方法是在启动前设置环境变量: CUDA_MODULE_LOADING=LAZY CUDA MPS 的应用程序优先级 当使用 CUDA MPS 运行应用程序时,每个应用程序通常被编码为系统中存在...
不使用HMM的程序的性能不会受到影响。 ▶ Linux上默认启用Lazy Loading功能(在CUDA 11.7中引入)。在启动之前,要禁用此功能,请设置环境变量CUDA_MODULE_LOADING=EAGER。Windows的默认启用将在未来的CUDA驱动程序发布中实现。要在Windows上启用此功能,请设置环境变量CUDA_MODULE_LOADING=LAZY。 ▶ 主机NUMA内存分配:使...
CUDA_MODULE_LOADING=EAGER Windows では現在無効にすることはできませんが、起動前に環境変数を設定することで、Windows でも有効にすることができます:CUDA_MODULE_LOADING=LAZYCUDA MPS 利用時におけるアプリケーションの優先順位付けCUDA MPS でアプリケーションを実行する場合、各アプリケーショ...
CUDA_MODULE_LOADING与CUDA_MODULE_DATA_LOADING分别控制应用程序的模块加载模式，EAGER或LAZY，影响Kernel和数据的加载方式。7. 预加载依赖库相关 CUDA_FORCE_PRELOAD_LIBRARIES控制驱动程序在初始化期间是否预加载NVVM和PTX即时编译的依赖库。8. CUDA图相关 CUDA_GRAPHS_USE_NODE_PRIORITY覆盖CUDA图实例化时...
CU_MODULE_EAGER_LOADING = 0x1 Lazy Kernel Loading is not enabled CU_MODULE_LAZY_LOADING = 0x2 Lazy Kernel Loading is enabled Functions CUresult cuLinkAddData ( CUlinkState state, CUjitInputType type, void* data, size_t size, const char* name, unsigned int numOptions, CUjit_option*...
If module loading is set to EAGER, via the environment variables described in "Module loading", library is loaded eagerly into all contexts at the time of the call and future contexts at the time of creation until the library is unloaded with cudaLibraryUnload(). If the environment variables...
(64-bit runtime) Python platform: Linux-5.15.0-1058-aws-x86_64-with-glibc2.35 Is CUDA available: True CUDA runtime version: 12.3.107 CUDA_MODULE_LOADING set to: LAZY GPU models and configuration: GPU 0: Tesla V100-SXM2-16GB Nvidia driver version: 555.42.06 cuDNN version: Probably one...
CUDA_MODULE_LOADINGsetto: EAGER GPU models and configuration: GPU 0: NVIDIA H100 PCIe Nvidia driver version: 535.104.12 cuDNN version: Could not collect HIP runtime version: N/A MIOpen runtime version: N/A Is XNNPACK available: True ...