NVIDIA的显卡驱动器与CUDA并不是一一对应的哦,CUDA本质上只是一个工具包而已,所以我可以在同一个设备上安装很多个不同版本的CUDA工具包,比如我的电脑上同事安装了 CUDA 9.0、CUDA 9.2、CUDA 10.0三个版本。一般情况下,我只需要安装最新版本的显卡驱动,然后根据自己的选择选择不同CUDA工具包就可以了,但是由于使用离线...
CUDA三种前缀分别用于在定义函数时限定该函数的调用和执行方式,如下: (1)_host_int foo(int a){}与C或者C++中的foo(int a){}相同,是由CPU调用,由CPU执行的函数 。 和我们平常写的函数是一致的。 __host__ int foo(int a) { return 1; } 1. 2. 3. 4. (2)_global_int foo(int a){}表示一...
Activity API：异步记录CUDA活动，如CUDA API调用、内核启动和内存拷贝。Callback API：为CUDA事件提供回调...
"cuda" 是 NVIDIA 公司为其图形处理单元(GPU)开发的并行计算平台和编程模型。其允许开发人员使用 GPU 进行通用计算(也称为 GPGPU,General-Purpose computing on Graphics Processing Units)。 在PyTorch 中,当你使用 "cuda" 作为设备字符串,你是在告诉 PyTorch 你希望在一个支持 CUDA 的 NVIDIA GPU 上执行张量运算...
B. C Language Extensions B.1. Function Execution Space Specifiers Function execution space ...
NVIDIA提供了集中凡是来查询和管理GPU device,掌握GPU信息查询很重要,因为这可以帮助你设置kernel的执行配置。 本博文将主要介绍下面两方面内容: CUDA runtime API function NVIDIA系统管理命令行 使用runtime API来查询GPU信息 你可以使用下面的function来查询所有关于GPU device 的信息: ...
B. C Language Extensions B.1. Function Execution Space Specifiers Function execution space ...
这个错误信息意味着您尝试访问的GPU设备编号超出了实际存在的范围。以下是解决此问题的方法: 问题原因 出现“invalid device ordinal”错误的原因可能有以下几种: 设备编号超出范围:您可能尝试访问的GPU设备编号超出了实际存在的范围。例如,如果您只有一块GPU,但代码中指定了第二块GPU(索引为1的设备),就会出现这个错误...
PyTorch允许你通过索引来指定GPU设备,索引从0开始。 你可以使用torch.cuda.device_count()来查看当前可用的GPU数量。 设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量: CUDA_VISIBLE_DEVICES是一个环境变量,用于控制哪些GPU设备对CUDA应用程序可见。 通过设置这个环境变量,你可以限制CUDA应用程序只能看到并使用特定的GPU设备。 在Python...
把数据从CPU迁移到GPU时,可以用.cuda()方法,也可以用.to(device)方法。示例如下。 .cuda()方法 import torch import time t = time.time() b = torch.rand([1024, 1024, 10]) b = b.cuda() p