Python CUDA 如何查看使用的哪个显卡
引言
NVIDIA 的 CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是一个并行计算平台，允许开发人员充分利用 GPU (图形处理单元) 的强大功能。当使用 Python 和 CUDA 开发应用程序时，确定正在使用哪个显卡对于优化性能和故障排除至关重要。本文探讨了在 Python 中查看 CUDA 使用的显卡的不同方法。
方法 1：PyCUDA
PyCUDA 是一个 Python 库，用于与 CUDA 进行交互。它提供了 get_device() 方法，返回当前使用的 CUDA 设备（例如 GPU）。
“`python
import pycuda.driver as cuda
device = cuda.get_device()
print(device.name())
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方法 2：Numba海外SEO服务,
Numba 是另一个用于将 Python 代码编译为机器代码的库。它还提供了获取 CUDA 设备信息的机制。自动内链插件!
“`python
import numba
device = numba.cuda.select_device()
print(device.name)
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方法 3：CUDA PythonGoogle SEO服务.
CUDA Python 是一组用于与 CUDA 交互的原生 Python 函数和类。它包含 cudaGetDevice() 函数，返回当前使用的设备 ID。
“`python
import cuda.runtime
deviceid = cuda.runtime.cudaGetDevice()
devicename = cuda.runtime.cudaGetDeviceName(deviceid)
print(devicename)
“`
方法 4：GPUtil
GPUtil 是一个第三方库，用于获取有关 GPU 使用情况的信息。它提供了 getAvailable() 方法，返回可用 GPU 的列表，以及 getGPUs() 方法，返回正在使用的 GPU 的详细信息。
“`python
import gputil
gpus = gputil.getAvailable()
for gpu in gpus:
print(gpu.name)
“`
结论
在 Python 中确定 CUDA 使用的显卡对于优化性能和故障排除至关重要。本文介绍了四种主要方法来查看正在使用的设备：PyCUDA、Numba、CUDA Python 和 GPUtil。开发人员可以选择最适合其应用程序需求的方法。seo文章代写,
问答
- 为什么确定使用的显卡很重要？
答：它有助于优化性能、诊断问题并确保使用正确的 GPU。 - 除了本文中提到的方法之外，还有其他查看 CUDA 显卡的方法吗？
答：是，可以使用nvidia-smi命令或nvmlPython 库。 - 如果应用程序使用多张显卡，如何确定哪张显卡正在使用？
答：可以使用cuda.current_device()函数或gputil.getGPUs()方法来获取设备 ID 列表。 - 如果正在使用的显卡不是所需的显卡，如何更改它？
答：可以使用cuda.set_device()函数或numba.cuda.select_device()函数更改当前设备。 - 我可以使用 CUDA Python 函数来访问其他 GPU 上的内存吗？
答：否，CUDA Python 函数只能访问当前设备上的内存。
原创文章，作者：宋宇婷，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_103069.html
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