用PyCUDA访问GPU设备属性信息

最新推荐文章于 2024-06-11 22:21:41 发布
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分类专栏： 移动端（边缘设备）深度学习 深度学习/机器学习 文章标签： PyCUDA GPU CUDA
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c20081052/article/details/101673431
本文介绍了如何通过PyCUDA来访问和查看NVIDIA GPU的设备属性信息。首先，详细阐述了PyCUDA的安装步骤，包括对Python、CUDA toolkit的要求以及在Windows和Linux环境下具体的安装方法。接着，提供了一个简单的Python脚本`check_device.py`，运行此脚本可以显示GPU设备详情，从而验证PyCUDA的安装成功。

Python提供了一个 名为PyCUDA 的封装，通过使用Nvidia CUDA API能够利用GPU的并行计算能力; Python 也有一个PyOpenCL模块能够用于任何GPU的并行计算。

而PyCUDA是主要针对NVIDIA的GPU的，为了使用该库，需要你有相应的GPU设备，以及安装了CUDA toolkit （CUDA toolkit下载地址）；

Step1 安装PyCUDA

安装前提是确保你装了python，cuda；

window下 到PyCUDA下载链接 下载对应CUDA版本，python版本，系统版本的安装文件（以.whl结尾的文件）；

推荐使用anaconda环境，然后打卡个prompt终端，用pip 安装上面下载的whl文件；

pip istall xxxxx-your-download-file-xxx.whl

为了确保安

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python-----查看显卡gpu信息
using namespace 数学工具构造器;
07-17 1753
需要安装pynvml库。 下载地址为：https://pypi.org/project/nvidia-ml-py/#history pip安装的命令为： pip install nvidia-ml-py3 代码如下： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/1/19 17:40 # @Author : xi...
Ubantu系统在anaconda中安装pytorch
t18438605018的博客
10-10 3005
方式1：进入官网下载安装文件 方式2：pip install命令安装 方式1：官网下载pytorch 第一行“PyTorch Build”，我选了稳定版 第二行“Your OS”，我选了Linux系统 第三行“Package”，我选了Conda。因为我系统上已经安装过Anacnda，带有conda环境。读者也可以勾选pip，使用pip命令安装PyTorch 第四行“Language”，我选了python 第五行“CUDA”：安装cuda的选择相应版本，没有安装的选None 然后，拷贝第六行"Run th
PyCUDA访问GPU设备属性
taifyang的博客
01-06 440
首先，确定系统中存在多少支持CUDA的设备是很重要的，因为一个系统可能包含多个GPU设备。系统上所有设备都会被迭代以确定每个设备的属性，使用drv.Device函数创建每个设备的指针对象，此指针用于确定特定设备的所有属性。name函数为每个特定设备提供对应名称，total_memory将给出该设备上可用的GPU全局内存的大小。其他属性存储为Python字典，可通过get_attributes().items()函数获取,通过Python使用列表解译将其转换为元组列表。
pycuda-查看GPU的基本属性
云中寻雾的博客
07-17 2512
import pycuda.driver as cuda from six.moves import range cuda.init() print("%d device(s) found." % cuda.Device.count()) for ordinal in range(cuda.Device.count()): dev = cuda.Device(ordinal) ...
Cuda9.0以上安装opencv3.0以上
zyxxlyj的博客
06-21 3209
问题一：由于Cuda9.0以上不支持opencv2.0架构，安装时会报错CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set to NOTFOUND.需要修改几个文件1) FindCUDA.cmake  (opencv-2.4.13/cmake/FindCUDA.cmake)2) OpenCV...
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互联网架构小马的博客
06-11 3117
在Python中使用GPU进行计算通常涉及到一些特定的库，如NumPy、SciPy的GPU加速版本（如CuPy、PyCUDA等）或深度学习库（如TensorFlow、PyTorch等）。这些库能够利用GPU进行并行计算，从而加速数据处理和模型训练等任务。 以下是一个使用TensorFlow和PyTorch在Python中利用GPU进行计算的详细示例。这两个库在深度学习中非常流行，并且都支持GPU加速。
pycuda-2021.1+cuda115-cp37-cp37m-win_amd64.whl.zip
12-20
文件描述中指出的"文件放服务器下载，请务必到电脑端资源预览或者资源详情查看然后下载"强调了使用说明，提示用户在获取文件时应该通过电脑端而非移动设备端来下载，以确保能够预览文件的详细信息并进行下载。...
矩池云｜Python生态下用GPU进行数据科学计算加速的实践经验&案例
矩池云的博客
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在python上玩CUDA - Numba 与 Pycuda 的比较
weixin_37874997的博客
05-30 6015
python上的CUDA已经广泛应用在TensorFlow，PyTorch等库中，但当我们想用GPU计算资源实现其他的算法时，不得不自己调用CUDA的python接口完成编程，以下是我在python上，利用GPU完成高斯过程计算的经验。 【文首劝退】如果是想用CUDA完成较复杂的功能和算法，还是用C++实现吧。。。python的话我感觉很多已定义好的库无法正常调用，虽然numpy的很多属性和功能仍被支持，但如scikit-learn等库无法正常调用，而且坑比较多（错误提示不明显且网络上资料较少），对.
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03-14 7861
pytorch多卡相应内容学习总结，本着勤能补拙的态度，希望能够更好地提升自我能力。
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【代码】Python获取GPU信息(pynvml)
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01-22 1126
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最近在实现一个向量相称的CUDA程序的时候，碰见一个让我很头疼的问题。基本症状是：计算结果在小数据量的时候是完全正确的，如果向量的维数增大到一定数值后，计算结果就不对了。我查了好久，终于找到了问题的源头。竟然是数据类型的问题，写下来提醒后来人！ 我在内核函数中使用以下语句： unsigned char tx = threadIdx.x; unsigned char bx = blockIdx....
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参考：https://www.jianshu.com/p/076998e3c3dd 记录设备指派情况 为了获取你的 operations 和 Tensor 被指派到哪个设备上运行, 用 log_device_placement 新建一个 session, 并设置为 True. sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placem...
[教程1]使用GPU
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[教程1]使用GPU 支持的设备 在典型的系统中，有多个计算设备。在TensorFlow中，支持的设备类型是CPU和GPU。它们被表示为strings。例如： "/cpu:0"：机器的CPU。 "/gpu:0"你的机器的GPU，如果你有一个。 "/gpu:1"你的机器的第二个GPU等 如果TensorFlow操作具有CPU和GPU两种实现方式，则在将操作分配给设备时，...
通过python代码查看cuda和cudnn版本
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把下列代码放到一个py脚本中,点击运行就可以获得 import os os.system('cat /usr/local/cuda/version.txt') #os.system('whereis cudnn') try: head_file = open('/usr/local/cuda/include/cudnn.h') except: head_file = open(...
pycuda使用简介
weixin_41521681的博客
05-03 4309
开始使用 环境 win10, visual studio 2019， pycuda 2019.02, 在你使用PyCuda之前，要先用import命令来导入并初始化一下。 import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit from pycuda.compiler import SourceModule 这里要注意，你并不是必须使用 pycud...
虚拟机GPU
最新发布
04-03
### 如何在虚拟机中配置或使用 GPU #### 背景介绍 随着虚拟化技术的发展，越来越多的应用程序需要利用 GPU 的强大计算能力来加速处理任务。然而，在虚拟环境中实现 GPU 支持并非易事，它涉及硬件兼容性、驱动安装以及特定的虚拟化平台支持等问题。 --- #### 宿主机环境准备 为了使虚拟机能有效访问并使用 GPU，宿主机需满足以下条件： 1. **启用 VT-d 或 AMD-Vi 技术** - 确保物理服务器 BIOS 中启用了 Intel VT-d（Intel 平台）或 AMD-Vi（AMD 平台）。这些功能允许设备直通到虚拟机[^1]。 2. **安装必要的软件和服务** - 安装 `QEMU` 和 `KVM` 作为基础虚拟化框架。 - 配置 `libvirt` 来管理 KVM 虚拟机实例。 - 如果计划通过远程桌面连接操作，则需要设置 VNC 或 SPICE 协议的支持服务。 3. **加载 VFIO 模块** - 执行命令以加载 VFIO 内核模块，这是实现 PCI 设备透传的关键组件： ```bash modprobe vfio-pci ``` 4. **禁用显卡自带驱动** - 对于要分配给 VM 的独立显卡，应先将其原生驱动卸载或者屏蔽掉，防止被宿主机占用资源。可以通过修改 GRUB 参数完成此操作： ```bash echo "blacklist nvidia" | sudo tee /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia.conf update-grub reboot ``` --- #### 创建支持 GPU 的虚拟机 1. **定义 XML 文件描述新虚拟机结构** 下面是一个简单的 libvirt 基础模板示例，其中包含了对 NVIDIA 显卡的绑定声明部分： ```xml <domain type=&#39;kvm&#39;> <!-- ... --> <devices> <hostdev mode=&#39;subsystem&#39; type=&#39;pci&#39; managed=&#39;yes&#39;> <source> <address domain=&#39;0x0000&#39; bus=&#39;0x81&#39; slot=&#39;0x00&#39; function=&#39;0&#39;/> </source> </hostdev> </devices> </domain> ``` 上述代码片段中的 `<address>` 字段指定了具体哪一块 PCIe 插槽上的 GPU 将会被传递至目标虚拟客户操作系统内运行。 2. **导入自定义域定义文件** 利用 virt-install 工具或者其他图形界面工具读取上述 xml 文档内容，并按照指示逐步建立新的容器实体对象。 3. **验证 GPU 是否成功挂接** 登录已启动完毕的新建虚拟机之后，可以尝试执行如下指令查看当前可用显示适配器列表及其属性详情： ```bash lspci | grep VGA dmesg | grep pci lsmod | grep vfio ``` --- #### 客户端驱动安装与测试 即使完成了前面所有的准备工作，如果缺少针对所选品牌型号开发出来的专有图形渲染引擎库的话，仍然无法正常发挥其应有的性能表现水平。因此还需要进一步完成以下几个方面的调整优化工作流程： 1. **获取最新版官方推荐版本号对应的二进制包形式分发下来的 Linux Driver Software Suite (NVIDIA-Linux-x86_64-.run)**. 2. **解压压缩档案后依照提示一步步跟随向导指引直至结束为止即可**. 最后一步就是编写一段小程序用来检测 OpenCL/CUDA API 函数调用返回状态码是否符合预期结果从而判断整个部署过程是否有误发生异常情况存在风险隐患待解决修复完善之处[^2]. ```python import pycuda.driver as drv drv.init() print("%d device(s) found." % drv.Device.count()) for ordinal in range(drv.Device.count()): dev = drv.Device(ordinal) print(dev.name(), dev.total_memory()//(1024**2), &#39;MB&#39;) ``` ---
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