家用网络建网站,申请了域名 网站怎么建设呢,网页制作的收获,在线短视频网站开发费用本篇博文转载于https://www.cnblogs.com/1024incn/tag/CUDA/#xff0c;仅用于学习。
device管理
NVIDIA提供了集中凡是来查询和管理GPU device#xff0c;掌握GPU信息查询很重要#xff0c;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…本篇博文转载于https://www.cnblogs.com/1024incn/tag/CUDA/仅用于学习。
device管理
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 functionNVIDIA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
cudaError_t cudaGetDeviceProperties(cudaDeviceProp *prop, int device);
GPU的信息放在cudaDeviceProp这个结构体中。
代码
#include cuda_runtime.h#include stdio.hint main(int argc, char **argv) { printf(%s Starting...\n, argv[0]);int deviceCount 0;cudaError_t error_id cudaGetDeviceCount(deviceCount);if (error_id ! cudaSuccess) {printf(cudaGetDeviceCount returned %d\n- %s\n,(int)error_id, cudaGetErrorString(error_id));printf(Result FAIL\n);exit(EXIT_FAILURE);}if (deviceCount 0) {printf(There are no available device(s) that support CUDA\n);} else {printf(Detected %d CUDA Capable device(s)\n, deviceCount);}int dev, driverVersion 0, runtimeVersion 0;dev 0;cudaSetDevice(dev);cudaDeviceProp deviceProp;cudaGetDeviceProperties(deviceProp, dev);printf(Device %d: \%s\\n, dev, deviceProp.name);cudaDriverGetVersion(driverVersion);cudaRuntimeGetVersion(runtimeVersion);printf( CUDA Driver Version / Runtime Version %d.%d / %d.%d\n,driverVersion/1000, (driverVersion%100)/10,runtimeVersion/1000, (runtimeVersion%100)/10);printf( CUDA Capability Major/Minor version number: %d.%d\n,deviceProp.major, deviceProp.minor);printf( Total amount of global memory: %.2f MBytes (%llu bytes)\n,(float)deviceProp.totalGlobalMem/(pow(1024.0,3)),(unsigned long long) deviceProp.totalGlobalMem);printf( GPU Clock rate: %.0f MHz (%0.2f GHz)\n,deviceProp.clockRate * 1e-3f, deviceProp.clockRate * 1e-6f);printf( Memory Clock rate: %.0f Mhz\n,deviceProp.memoryClockRate * 1e-3f);printf( Memory Bus Width: %d-bit\n,deviceProp.memoryBusWidth);if (deviceProp.l2CacheSize) {printf( L2 Cache Size: %d bytes\n,deviceProp.l2CacheSize);}printf( Max Texture Dimension Size (x,y,z) 1D(%d), 2D(%d,%d), 3D(%d,%d,%d)\n,deviceProp.maxTexture1D , deviceProp.maxTexture2D[0],deviceProp.maxTexture2D[1],deviceProp.maxTexture3D[0], deviceProp.maxTexture3D[1],deviceProp.maxTexture3D[2]);printf( Max Layered Texture Size (dim) x layers 1D(%d) x %d, 2D(%d,%d) x %d\n,deviceProp.maxTexture1DLayered[0], deviceProp.maxTexture1DLayered[1],deviceProp.maxTexture2DLayered[0], deviceProp.maxTexture2DLayered[1],deviceProp.maxTexture2DLayered[2]);printf( Total amount of constant memory: %lu bytes\n,deviceProp.totalConstMem);printf( Total amount of shared memory per block: %lu bytes\n,deviceProp.sharedMemPerBlock);printf( Total number of registers available per block: %d\n,deviceProp.regsPerBlock);printf( Warp size: %d\n, deviceProp.warpSize);printf( Maximum number of threads per multiprocessor: %d\n,deviceProp.maxThreadsPerMultiProcessor);printf( Maximum number of threads per block: %d\n,deviceProp.maxThreadsPerBlock);printf( Maximum sizes of each dimension of a block: %d x %d x %d\n,deviceProp.maxThreadsDim[0],deviceProp.maxThreadsDim[1],deviceProp.maxThreadsDim[2]);printf( Maximum sizes of each dimension of a grid: %d x %d x %d\n,deviceProp.maxGridSize[0],deviceProp.maxGridSize[1],deviceProp.maxGridSize[2]);printf( Maximum memory pitch: %lu bytes\n, deviceProp.memPitch);exit(EXIT_SUCCESS);
}
编译运行
$ nvcc checkDeviceInfor.cu -o checkDeviceInfor
$ ./checkDeviceInfor 决定最佳GPU
对于支持多GPU的系统是需要从中选择一个来作为我们的device的抉择出最佳计算性能GPU的一种方法就是由其拥有的处理器数量决定可以用下面的代码来选择最佳GPU。
int numDevices 0;
cudaGetDeviceCount(numDevices);
if (numDevices 1) {int maxMultiprocessors 0, maxDevice 0;for (int device0; devicenumDevices; device) {cudaDeviceProp props;cudaGetDeviceProperties(props, device);if (maxMultiprocessors props.multiProcessorCount) {maxMultiprocessors props.multiProcessorCount;maxDevice device;}}cudaSetDevice(maxDevice);
}
使用nvidia-smi来查询GPU信息
nvidia-smi是一个命令行工具可以帮助你管理操作GPU device并且允许你查询和更改device状态。
nvidia-smi用处很多比如下面的指令
$ nvidia-smi -L
GPU 0: Tesla M2070 (UUID: GPU-68df8aec-e85c-9934-2b81-0c9e689a43a7)
GPU 1: Tesla M2070 (UUID: GPU-382f23c1-5160-01e2-3291-ff9628930b70)
然后可以使用下面的命令来查询GPU 0 的详细信息
$nvidia-smi –q –i 0
下面是该命令的一些参数可以精简nvidia-smi的显示信息
MEMORY
UTILIZATION
ECC
TEMPERATURE
POWER
CLOCK
COMPUTE
PIDS
PERFORMANCE
SUPPORTED_CLOCKS
PAGE_RETIREMENT
ACCOUNTING
比如显示只device memory的信息
$nvidia-smi –q –i 0 –d MEMORY | tail –n 5
Memory Usage
Total : 5375 MB
Used : 9 MB
Free : 5366 MB
设置device
对于多GPU系统使用nvidia-smi可以查看各GPU属性每个GPU从0开始依次标注使用环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES可以指定GPU而不用修改application。
可以设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES-2来屏蔽其他GPU这样只有GPU2能被使用。当然也可以使用CUDA_VISIBLE_DEVICES-2,3来设置多个GPU他们的device ID分别为0和1.
