Question

python中是否安装了numba或tensorflow的代码？例如，如果我想知道GPU内存信息，我可以简单地使用：

from numba import cuda
gpus = cuda.gpus.lst
for gpu in gpus:
    with gpu:
        meminfo = cuda.current_context().get_memory_info()
        print("%s, free: %s bytes, total, %s bytes" % (gpu, meminfo[0], meminfo[1]))

在numba。但我找不到任何代码可以为每个块信息提供最大线程数。我希望代码能够检测每个块的最大线程数，并进一步计算每个方向上指定的块数。

Answer 1

python中是否有安装了numba ~~或tensorflow~~ 的代码？

不是我能找到的。 numba设备类似乎具有检索设备属性的功能：

In [9]: ddd=numba.cuda.get_current_device()

In [10]: print(ddd)
<CUDA device 0 'b'GeForce GTX 970''>

In [11]: print(ddd.attributes)
{}

但至少在我使用的numba版本（0.31.0）中，字典似乎没有填充。否则，在此阶段似乎没有任何用于检索设备或已编译函数属性的传统驱动程序API功能由numba公开。

Answer 2

from numba import cuda
gpu = cuda.get_current_device()
print("name = %s" % gpu.name)
print("maxThreadsPerBlock = %s" % str(gpu.MAX_THREADS_PER_BLOCK))
print("maxBlockDimX = %s" % str(gpu.MAX_BLOCK_DIM_X))
print("maxBlockDimY = %s" % str(gpu.MAX_BLOCK_DIM_Y))
print("maxBlockDimZ = %s" % str(gpu.MAX_BLOCK_DIM_Z))
print("maxGridDimX = %s" % str(gpu.MAX_GRID_DIM_X))
print("maxGridDimY = %s" % str(gpu.MAX_GRID_DIM_Y))
print("maxGridDimZ = %s" % str(gpu.MAX_GRID_DIM_Z))
print("maxSharedMemoryPerBlock = %s" % str(gpu.MAX_SHARED_MEMORY_PER_BLOCK))
print("asyncEngineCount = %s" % str(gpu.ASYNC_ENGINE_COUNT))
print("canMapHostMemory = %s" % str(gpu.CAN_MAP_HOST_MEMORY))
print("multiProcessorCount = %s" % str(gpu.MULTIPROCESSOR_COUNT))
print("warpSize = %s" % str(gpu.WARP_SIZE))
print("unifiedAddressing = %s" % str(gpu.UNIFIED_ADDRESSING))
print("pciBusID = %s" % str(gpu.PCI_BUS_ID))
print("pciDeviceID = %s" % str(gpu.PCI_DEVICE_ID))

这些似乎是当前支持的所有属性。我找到了列表here，它与CUDA文档中的枚举值相匹配，因此扩展它是相当简单的。例如，我添加了CU_DEVICE_ATTRIBUTE_TOTAL_CONSTANT_MEMORY = 9，现在可以按预期工作了。

如果我在本周末找时间，我会尝试解决这些问题，更新文档并提交公关。

我如何知道安装了numba或tensorflow的python代码中每个块的最大线程数？

2 个答案: