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长春火车站附近美食,招聘网站建设人员,宝安网站设计招聘信息,平面设计多久能学会在 CUDA 12.4 环境下#xff0c;要结合 torch.set_sync_debug_mode() 测试 GPU 使用情况#xff0c;需先明确该函数的作用#xff1a;它用于开启 CUDA 同步调试模式#xff0c;检测异步操作中的错误#xff0c;搭配现有的设备和线程配置#xff0c;具体代码如下#xff…在 CUDA 12.4 环境下要结合 torch.set_sync_debug_mode() 测试 GPU 使用情况需先明确该函数的作用它用于开启 CUDA 同步调试模式检测异步操作中的错误搭配现有的设备和线程配置具体代码如下import torch1. 定义 GPU 设备 IDdev_id 02. 设置使用的 GPU 设备两种写法等价推荐显式指定设备对象torch.cuda.set_device(f’cuda:{dev_id})或更推荐的写法device torch.device(f’cuda:{dev_id})3. 设置 CPU 线程数仅影响 CPU 侧运算/数据传输的并行度与 GPU 无关torch.set_num_threads(10)4. 开启 CUDA 同步调试模式核心新增代码mode1开启严格同步检查捕获所有异步 CUDA 错误mode0关闭默认mode2开启但仅警告不抛出异常torch.set_sync_debug_mode(1)---------------- 测试 GPU 使用情况的示例代码 ----------------验证设备是否可用if torch.cuda.is_available():print(f当前使用 GPU: {torch.cuda.get_device_name(dev_id)}“)print(fCUDA 版本: {torch.version.cuda}”)# 创建测试张量并移至 GPU x torch.randn(1000, 1000, devicefcuda:{dev_id}) y torch.matmul(x, x.T) # 执行 GPU 矩阵运算 print(fGPU 运算结果形状: {y.shape}) # 强制同步 GPU 操作配合调试模式确保错误及时捕获 torch.cuda.synchronize(dev_id)else:print(“CUDA 不可用请检查 GPU 驱动和 PyTorch 安装”)CUDA 12.4 额外注意点确保 PyTorch 安装时匹配 CUDA 12.4例如使用命令安装bash运行pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124调试时可搭配 torch.cuda.synchronize() 强制 GPU 同步确保所有异步操作完成后再检查结果。测试 GPU 使用率的补充建议设备设置的等价写法torch.cuda.set_device(‘cuda:0’) 是合法的但更推荐使用 torch.device 对象进行后续操作例如device torch.device(f’cuda:{dev_id})x torch.randn(1000, 1000, devicedevice)set_num_threads 的作用范围该函数设置的是 CPU 线程数用于 PyTorch 的 CPU 运算如张量初始化、数据预处理不会影响 GPU 的并行计算。若要测试 GPU 本身的算力可通过 torch.backends.cudnn.benchmark True 开启 cuDNN 自动调优可选。如果需要监控 GPU 实时使用率 / 显存占用而非仅调试错误可以在运行代码时搭配 nvidia-smi 命令新建终端执行 watch -n 1 nvidia-smi每秒刷新一次 GPU 状态。运行上述 Python 代码观察终端中 GPU 使用率、显存占用的变化。