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如何获得cuda设备中的核心数量?

我正在寻找一个计算我的cuda设备核心数的功能.我知道每个微处理器都有特定的内核,而我的cuda设备有2个微处理器.

我经常搜索一个属性函数来计算每个微处理器的核心数,但我不能.我使用下面的代码,但我还需要核心数量?

  • cuda 7.0
  • 程序语言C.
  • 视觉工作室2013

码:

void printDevProp(cudaDeviceProp devProp)
{   printf("%s\n", devProp.name);
printf("Major revision number:         %d\n", devProp.major);
printf("Minor revision number:         %d\n", devProp.minor);
printf("Total global memory:           %u", devProp.totalGlobalMem);
printf(" bytes\n");
printf("Number of multiprocessors:     %d\n", devProp.multiProcessorCount);
printf("Total amount of shared memory per block: %u\n",devProp.sharedMemPerBlock);
printf("Total registers per block:     %d\n", devProp.regsPerBlock);
printf("Warp size:                     %d\n", devProp.warpSize);
printf("Maximum memory pitch:          %u\n", devProp.memPitch);
printf("Total amount of constant memory:         %u\n",   devProp.totalConstMem);
return;
}
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c cuda nvidia

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在 Python 中访问 GPU 硬件规格?

我想使用 Numba 或类似的 Python CUDA 包访问各种 NVidia GPU 规范。可用设备内存、二级缓存大小、内存时钟频率等信息。

通过阅读这个问题,我了解到我可以通过 Numba 的 CUDA 设备接口访问一些信息(但不是全部)。

from numba import cuda

device = cuda.get_current_device()
attribs = [s for s in dir(device) if s.isupper()]
for attr in attribs:
    print(attr, '=', getattr(device, attr))
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测试机上的输出:

ASYNC_ENGINE_COUNT = 4
CAN_MAP_HOST_MEMORY = 1
COMPUTE_CAPABILITY = (5, 0)
MAX_BLOCK_DIM_X = 1024
MAX_BLOCK_DIM_Y = 1024
MAX_BLOCK_DIM_Z = 64
MAX_GRID_DIM_X = 2147483647
MAX_GRID_DIM_Y = 65535
MAX_GRID_DIM_Z = 65535
MAX_SHARED_MEMORY_PER_BLOCK = 49152
MAX_THREADS_PER_BLOCK = 1024
MULTIPROCESSOR_COUNT = 3
PCI_BUS_ID = …
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python cuda gpu nvidia numba

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