CUDA_获取指定设备

一介草民李老四

于 2020-11-09 22:58:45 发布

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分类专栏： CUDA 文章标签： c++ cuda hpc 服务器

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本文介绍了如何使用CUDA API选择具备费米架构的计算能力2.0设备，并演示了通过cudaChooseDevice函数实现这一目标的方法。此外，还提供了一种简化CUDA错误处理的宏定义，以减少代码的复杂性和提高可读性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

请求计算能力2.0设备（费米架构）：

struct cudaDeviceProp device_prop;
int chosen_device;

memeset(device_prop, 0, sizeof(cudaDeviceProp));
device_prop.major = 2;
device_prop.minor = 0;

if(cudaChooseDevice(&chosen_device, device_prop) != cudaErrorInvalidValue)
{
	CUDA_CALL(cudaSetDevice(chosen_device));
}

cuda错误处理：

每个函数返回一个错误代码时，每次函数调用必须进行错误检查，并编写处理函数。这使得错误处理很麻烦，并且导致高度缩进的程序代码：

if (cudaMalloc(..) == cudaSuccess) 
{
	if (cudaEventCreate(&event) == cudaSuccess)
	{
		
	}
}
else
{
	...
}

为了重复性的编程，可以使用下面的宏来调用CUDA应用程序接口：

#define CUDA_CALL(x) {const cudaError_t a=(x); if (a != cudaSuccess) {printf("\nCUDAError:%s(err_num=%d)\n",cudaGetErrorString(a),a); cudaDeviceReset(); assert(0);}}