int dcmi_get_device_cpu_num_config(int card_id, int device_id, unsigned char *buf, unsigned int buf_size) 功能说明 获取系统AI CPU、control CPU、data CPU个数配置。 参数说明 参数名称 输入/输出 类型 描述 card_id 输入 int 指定NPU管理单元ID,当前实际支持的ID通过dcmi_get_card_num_...
int dcmi_get_device_cpu_num_config(int card_id, int device_id, unsigned char *buf, unsigned int buf_size) 功能说明 获取系统AI CPU、control CPU、data CPU个数配置。 参数说明 参数名称 输入/输出 类型 描述 card_id 输入 int 指定NPU管理单元ID,当前实际支持的ID通过dcmi_get_card_num_...
int dcmi_get_device_cpu_num_config(int card_id, int device_id, unsigned char *buf, unsigned int buf_size) 功能说明 获取系统AI CPU、Ctrl CPU、Data CPU个数配置。 参数说明 参数名称 输入/输出 类型 描述 card_id 输入 int 指定NPU管理单元ID,当前实际支持的ID通过dcmi_get_card_num_list...
int dcmi_get_device_aicpu_count_info(int card_id, int device_id, unsigned char *count_info) 功能说明 获取芯片的aicpu数量信息。 参数说明 参数名称 输入/输出 类型 描述 card_id 输入 int 指定NPU管理单元ID,当前实际支持的ID通过dcmi_get_card_num_list接口获取。 device_id 输入 int ...
returns "[device(type='cpu')]" Even tough pytorch has full access to a cuda device. torch.device(0) is returning the cuda:0 device. If I just replace the function to return the cuda device, the model is running perfectly on the gpu. ...
当我查询它的属性时，它并没有显示它自己的属性，而是只显示了与我的CPU (Intel Xeon)相同的属性，...
pynvml.nvmlDeviceGetCpuAffinity 是NVIDIA Management Library (NVML) 的 Python 绑定中的一个函数,用于获取与指定 GPU 设备相关联的 CPU 亲和性(affinity)。CPU 亲和性指的是 GPU 与特定 CPU 核心之间的关联,这可以影响数据传输和计算任务的调度效率。
Issue description In PyTorch 1.13, when I call c10::cuda::CUDACachingAllocator::getDeviceStats(0) in a .cpp file under aten/src/ATen, I encounter the error "lib/libtorch_cpu.so: undefined reference to c10::cuda::CUDACachingAllocator::get...
Iot.Device.HardwareMonitor 程序集: Iot.Device.Bindings.dll 包: Iot.Device.Bindings v2.0.0 获取总体 CPU 负载 C# publicUnitsNet.RatioGetCpuLoad(); 返回 UnitsNet.Ratio 适用于 产品版本 .NET IoT Libraries1.1.0, 1.2.0, 1.3.0, 1.4.0, 1.5.0, 2.0.0, 2.1.0, 2.2.0 ...
Iot.Device.HardwareMonitor 組件: Iot.Device.Bindings.dll 套件: Iot.Device.Bindings v2.1.0 取得整體 CPU 負載 C# publicUnitsNet.RatioGetCpuLoad(); 傳回 UnitsNet.Ratio 適用於 產品版本 .NET IoT Libraries1.1.0, 1.2.0, 1.3.0, 1.4.0, 1.5.0, 2.0.0, 2.1.0, 2.2.0 ...