dts devic_type 的值有很多

最新推荐文章于 2024-12-06 15:08:04 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_hnie/article/details/85063020
本文详细介绍了多种设备类型的含义，包括DMA、PCI、CPU等，并深入解析了通过cat /proc/cpuinfo命令获取的CPU信息，如逻辑处理器编号、物理核编号、线程总数等关键字段的含义。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

device_type = "dma"
device_type = "serial"
device_type = "pci"
device_type = "cpu"
device_type = "memory"
device_type = "ipmi"
device_type = "fixed-regulators"
device_type = "ethernet-phy"
device_type = "network"

git config --local / --global user.email "chnie@codeaurora.org"

cat /proc/cpuinfo获取的CPU信息释义

processor

逻辑处理器编号

core id

物理核编号

physical id

是否是同一个socket

siblings

线程的总数量

  

 

 

 

 

 

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正点原子linux驱动开发的学习笔记，这一篇是对设备树的学习
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### 回答1： "cuda_visible_devices" 是一个环境变量，用于设置 CUDA 可见设备的编号。使用此变量可以指定程序只使用特定的 CUDA 设备，而不是所有可用的设备。例如，设置 "cuda_visible_devices=0,1" 可以限制程序只使用编号为 0 和 1 的设备。 ### 回答2： os.environ["cuda_visible_device"]是一个用于设置CUDA可见设备的环境变量。CUDA是一个用于并行计算的平台和编程模型，它使用GPU进行加速计算。 在深度学习和科学计算等领域，使用CUDA可以大大提高计算速度。当系统中有多个GPU时，可以使用这个环境变量来控制哪些GPU设备对CUDA可见。 对于该环境变量，可以设置多个值，每个值代表系统中的一个GPU设备，可以使用其设备编号或设备名进行标识。当设备编号为0时表示第一个GPU设备，编号依次递增。设备名可以通过使用命令`nvidia-smi`来获取。 设置环境变量的方法可以通过在命令行中使用`export`命令，如`export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1`表示只对编号为0和1的GPU设备可见。 使用这个环境变量可以帮助我们在系统中选择和控制使用哪些GPU设备进行计算，同时也可以避免不必要的资源浪费。 ### 回答3： os.environ["cuda_visible_device"] 是一个Python中的os模块的environ字典中的一个键，它用于设置CUDA可见设备的环境变量。CUDA是英伟达（NVIDIA）提供的并行计算平台和编程模型，可用于加速计算密集型任务。 通过设置os.environ["cuda_visible_device"]环境变量，我们可以指定在使用CUDA并行计算时可见的GPU设备。这个环境变量的值可以是一个或多个GPU设备的索引，表示CUDA程序可见的设备。 以下是一个示例代码，设置os.environ["cuda_visible_device"]环境变量为1和2，表示CUDA程序只能看到GPU设备1和2： ```python import os os.environ["cuda_visible_devices"] = "1,2" # 继续进行使用CUDA的代码 ``` 在这个示例中，设置环境变量后的CUDA程序只能在GPU设备1和2上运行，其他GPU设备将对CUDA程序不可见。 这对于在多GPU系统中运行CUDA程序很有用，可以限制可见的GPU设备，以便更好地管理并行计算资源。这也可以用于在多用户环境中分配GPU资源，并控制哪些用户可以访问哪些GPU设备。 总之，os.environ["cuda_visible_device"]是一个设置CUDA可见设备的环境变量，它允许我们指定在使用CUDA并行计算时可见的GPU设备。
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