CUDA编程:CUDA环境变量 CUDA Environment Variables

CUDA编程:CUDA环境变量 CUDA Environment Variables

变量 描述
设备枚举与属性
CUDA_VISIBLE_DEVICES MIG支持的GPU标识符的逗号分隔序列:MIG-/<GPU实例ID>/<计算实例ID> GPU标识符以整数索引或UUID字符串的形式给出。GPU UUID字符串应遵循nvidia-smi给出的相同格式,例如GPU-8932f937-d72c-4106-c12f-20bd9faed9f6。
CUDA_MANAGED_FORCE_DEVICE_ALLOC 0 或 1(默认值为 0) 强制驱动程序将所有托管分配放置在设备内存中。
CUDA_DEVICE_ORDER FASTEST_FIRST, PCI_BUS_ID,(默认值为 FASTEST_FIRST) FASTEST_FIRST 会使 CUDA 使用简单的启发式方法,按照从快到慢的顺序枚举可用的设备。PCI_BUS_ID 则根据 PCI 总线 ID 对设备进行排序。
编译
CUDA_CACHE_DISABLE 0 或 1(默认值为 0) 禁用(当设置为 1 时)或启用(当设置为 0 时)即时编译的缓存。当禁用时,不会向缓存中添加或从缓存中检索二进制代码。
CUDA_CACHE_PATH 文件路径 指定即时编译器缓存二进制代码的文件夹;默认值如下: 在 Windows 上:%APPDATA%\NVIDIA\ComputeCache 在 Linux 上:~/.nv/ComputeCache
CUDA_CACHE_MAXSIZE 整数(对于桌面/服务器平台,默认值为1 GiB,对于嵌入式平台,默认值为 256 MiB,最大值为 4 GiB) 指定即时编译器使用的缓存大小(以字节为单位)。
CUDA_FORCE_PTX_JIT 0 或 1(默认值为 0) 当设置为 1 时,强制设备驱动程序忽略应用程序中嵌入的任何二进制代码,并仅即时编译嵌入的 PTX 代码。
CUDA_DISABLE_PTX_JIT 0 或 1(默认值为 0) 当设置为 1 时,禁用嵌入的 PTX 代码的即时编译,并使用应用程序中嵌入的兼容二进制代码
CUDA_FORCE_JIT 0 或 1(默认值为 0) 当设置为 1 时,强制设备驱动程序忽略应用程序中嵌入的任何二进制代码,并始终使用即时编译来生成二进制代码。
CUDA_DISABLE_JIT 0 或 1(默认值为 0) 当设置为 1 时,禁用嵌入的 PTX 代码的即时编译,并使用应用程序中嵌入的兼容二进制代码
执行
CUDA_LAUNCH_BLOCKING 0 或 1(默认值为 0) 禁用(设置为 1 时)或启用(设置为 0 时)异步内核启动。
CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS 1 到 32(默认值为 8) 设置从主机到每个计算能力为 3.5 及以上的设备的计算和复制引擎并发连接(工作队列)的数量。
CUDA_AUTO_BOOST 0 或 1 覆盖 nvidia-smi 的 --auto-boost-default 选项设置的自动增强行为。
cuda-gdb (on Linux platform)
CUDA_DEVICE_WAITS_ON_EXCEPTION 0 或 1(默认值为 0) 当设置为 1 时,如果发生设备异常,CUDA 应用程序将停止,允许附加调试器进行进一步调试。
MPS service (on Linux platform)
CUDA_DEVICE_DEFAULT_PERSISTING_L2_CACHE_PERCENTAGE_LIMIT 百分比值(介于 0 - 100 之间,默认值为 0) 计算能力为 8.x 的设备允许将 L2 缓存的一部分设置为持久化全局内存数据访问。
模块加载
CUDA_MODULE_LOADING DEFAULT, LAZY, EAGER(默认值为 LAZY) 指定应用程序的模块加载模式。
CUDA_MODULE_DATA_LOADING DEFAULT, LAZY, EAGER(默认值为 LAZY) 指定应用程序的数据加载模式。.
预加载依赖库
CUDA_FORCE_PRELOAD_LIBRARIES 0 或 1(默认值为 0) 当设置为 1 时,强制驱动程序在初始化期间预加载 NVVM 和 PTX 即时编译所需的库。
CUDA Graphs
CUDA_GRAPHS_USE_NODE_PRIORITY 0 或 1 在图形实例化时覆盖 cudaGraphInstantiateFlagUseNodePriority 标志。当设置为 1 时,该标志将为所有图形设置,当设置为 0 时,该标志将为所有图形清除。
相关推荐
Setsuna_F_Seiei3 小时前
前端的 AI 学习之路 02 之 Provider 与 Structured Output - 规范化模型输入输出
人工智能·agent·ai编程
JavaPub-rodert4 小时前
王仕宇RAG 实战教程(二):从 0 搭建一个可运行的 RAG 知识库——Embedding、Qdrant 与问答实战
人工智能·embedding
Setsuna_F_Seiei4 小时前
前端的 AI 学习之路 01 之 Agent API 调用 - 和 Agent 的基础对话
前端·人工智能·ai编程
咔咔学姐kk5 小时前
小白程序员必收藏:轻松入门AI Agent开发,大厂校招新风口!
人工智能·深度学习·ai·程序员·大模型·就业·大模型学习
2601_967097225 小时前
园区巡检机器人推荐:4项评估维度与主流产品横评
大数据·人工智能·信息可视化
stuartevil5 小时前
零基础怎么用AI文生漫剧做出一条完整视频
人工智能·音视频
极客猴子6 小时前
能提取抖音视频文案的APP推荐:短视频文案工具合集
人工智能·智能手机·音视频·语音识别
sel_96 小时前
【强化学习】Hands-on Modern RL项目实践|OPD 算法完整解析
人工智能·深度学习·算法·机器学习·语言模型
xushichang123_6 小时前
Agentic AI 应用 Token 开销居高不下,可借助哪些云平台与架构实现成本管控?
人工智能
世岩清上6 小时前
新能源宣传片怎么拍?如何用画面讲好你的绿色能源故事
大数据·人工智能·能源·宣传片·宣传片拍摄