[CUDA]CUDA编程实战一——了解CUDA及获取GPU信息

Posted 2021-06-11 wildkid1024

当你看到这篇博客的时候，我相信你已对CUDA有所了解，CUDA是针对于GPU的一种C/C++扩展库，使用cuda可以很方便地进行并行编程。

那么今天第一讲便是如何获取GPU的各种参数，cudaDeviceProp是cuda库中已经封装好的结构体，通过调用cudaGetDeviceProperties(&devProp, i);可以得到cuda的各个参数。

#include "device_launch_parameters.h"
#include <iostream>

int main()
{
    int deviceCount;
    cudaGetDeviceCount(&deviceCount);
    for(int i=0;i<deviceCount;i++)
    {
        cudaDeviceProp devProp;
        cudaGetDeviceProperties(&devProp, i);
        std::cout << "使用GPU device " << i << ": " << devProp.name << std::endl;
        std::cout << "设备全局内存总量： " << devProp.totalGlobalMem / 1024 / 1024 << "MB" << std::endl;
        std::cout << "SM的数量：" << devProp.multiProcessorCount << std::endl;
        std::cout << "每个线程块的共享内存大小：" << devProp.sharedMemPerBlock / 1024.0 << " KB" << std::endl;
        std::cout << "每个线程块的最大线程数：" << devProp.maxThreadsPerBlock << std::endl;
        std::cout << "设备上一个线程块（Block）种可用的32位寄存器数量： " << devProp.regsPerBlock << std::endl;
        std::cout << "每个EM的最大线程数：" << devProp.maxThreadsPerMultiProcessor << std::endl;
        std::cout << "每个EM的最大线程束数：" << devProp.maxThreadsPerMultiProcessor / 32 << std::endl;
        std::cout << "设备上多处理器的数量： " << devProp.multiProcessorCount << std::endl;
        std::cout << "======================================================" << std::endl;     
        
    }
    return 0;
}

运行结果

我们使用了4块GPU，这里只展示了第三块，包含了GPU设备的各种信息。