CUDA C中的cudaGetDeviceProperties函数可以很方便的获取到设备的信息,函数原型是:
cudaError_t CUDARTAPI cudaGetDeviceProperties(struct cudaDeviceProp *prop, int device);
第二个参数device是从0开始的设备的编号。
第一个参数prop指向的是一个cudaDeviceProp类型的结构。cudaDeviceProp结构中包含了设备的相关属性,下图是 其中的几个属性信息:
部分属性信息的相关说明如下:
(注:1MB=1024KB=1024*1024字节)
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
cudaDeviceProp deviceProp;
int deviceCount;
cudaError_t cudaError;
cudaError = cudaGetDeviceCount(&deviceCount);
for (int i = 0; i < deviceCount; i++)
{
cudaError = cudaGetDeviceProperties(&deviceProp, i);
cout << "设备 " << i + 1 << " 的主要属性: " << endl;
cout << "设备显卡型号: " << deviceProp.name << endl;
cout << "设备全局内存总量(以MB为单位): " << deviceProp.totalGlobalMem / 1024 / 1024 << endl;
cout << "设备上一个线程块(Block)中可用的最大共享内存(以KB为单位): " << deviceProp.sharedMemPerBlock / 1024 << endl;
cout << "设备上一个线程块(Block)种可用的32位寄存器数量: " << deviceProp.regsPerBlock << endl;
cout << "设备上一个线程块(Block)可包含的最大线程数量: " << deviceProp.maxThreadsPerBlock << endl;
cout << "设备的计算功能集(Compute Capability)的版本号: " << deviceProp.major << "." << deviceProp.minor << endl;
cout << "设备上多处理器的数量: " << deviceProp.multiProcessorCount << endl;
}
getchar();
return 0;
}
运行输出的部分设备属性信息:
系统中可能包含多个GPU,这种情况下,最好依据对GPU某些特定属性的需求,让程序自动选择执行速度最快的GUP。例如对于核函数与CUP之间需要进行密集交互的情况,要尽可能考虑在集成的GPU上运行。集成的GPU与CPU共享内存,数据交互效率更高。还有一些功能如双精度浮点运算只有在计算功能集的版本为1.3或者以上才具有,这种情况下就必须要选择版本号大于等于1.3的GPU。
CUDA提供了一个简便的方法来自动选择合适的GPU。以下以“要求设备的计算功能集的版本号为5.2”这个条件为例说明选择GPU的方法。
- 1、设置需要的设备属性
定义一个cudaDeviceProp结构对象,设置需要的设备属性:
//定义需要的设备属性
cudaDeviceProp devicePropDefined;
memset(&devicePropDefined, 0, sizeof(cudaDeviceProp)); //设置devicepropDefined的值
devicePropDefined.major = 5;
devicePropDefined.minor = 2;
- 2、调用cudaChooseDevice函数返回满足要求的设备ID
设置完所要求的的设备属性之后,把cudaDeviceProp结构的对象传递给cudaChooseDevice函数,cudaChooseDevice函数会查找机器上是否有满足所设置属性的设备,并返回设备编号:
cudaChooseDevice(&devicedChoosed, &devicePropDefined); //查找符合要求的设备ID
cout << "满足指定属性要求的设备的编号: " << devicedChoosed << endl;
- 3、调用cudaSetDevice函数设置下文使用的设备编号
cudaSetDevice函数的作用是使输入ID代表的设备生效,之后所进行的CUDA操作就会在该设备上执行:
cudaError = cudaSetDevice(devicedChoosed); //设置选中的设备为下文的运行设备
以下是依据设定的属性选取设备的流程示例:
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
//定义需要的设备属性
cudaDeviceProp devicePropDefined;
memset(&devicePropDefined, 0, sizeof(cudaDeviceProp)); //设置devicepropDefined的值
devicePropDefined.major = 5;
devicePropDefined.minor = 2;
int devicedChoosed; //选中的设备ID
cudaError_t cudaError;
cudaGetDevice(&devicedChoosed); //获取当前设备ID
cout << "当前使用设备的编号: " << devicedChoosed << endl;
cudaChooseDevice(&devicedChoosed, &devicePropDefined); //查找符合要求的设备ID
cout << "满足指定属性要求的设备的编号: " << devicedChoosed << endl;
cudaError = cudaSetDevice(devicedChoosed); //设置选中的设备为下文的运行设备
if (cudaError == cudaSuccess)
cout << "设备选取成功!" << endl;
else
cout << "设备选取失败!" << endl;
getchar();
return 0;
}