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我正在使用一个在 HPC 集群(univa 网格引擎)上同时使用 vulkan 和 cuda(特别是 pytorch)的应用程序。
提交作业时,集群调度程序会设置一个环境变量 SGE_HGR_gpu
,其中包含要使用的作业的 GPU ID(因此其他用户运行的其他作业不会使用相同的 GPU)
告诉使用 CUDA 的应用程序使用特定 GPU 的典型方法是设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES=n
因为我也在使用 Vulkan,所以我不知道如何确保我从 vkEnumeratePhysicalDevices
列出的设备中选择相同的设备。
我认为 'n' 取值的顺序与 PCI 总线上设备的顺序相同,但是我不知道返回的设备顺序是否vkEnumeratePhysicalDevices
是这个顺序,文档没有说明这个顺序是什么。
那么我怎样才能确保为 Vulkan 和 CUDA 选择相同的物理 GPU?
最佳答案
使用 VkPhysicalDeviceIDPropertiesKHR
(Vulkan 1.1) resp VkPhysicalDeviceVulkan11Properties
(Vulkan 1.2) 你可以获得设备 UUID,这是 CUDA_VISIBLE_DEVICES
似乎的格式之一使用。您还应该能够使用 nvidia-smi -L
(或使用 NVML 库)将索引转换为 UUID(反之亦然)。
或者换句话说,cudaDeviceProp
包含可以与 VK_EXT_pci_bus_info
扩展输出进行比较的 PCI 信息。
如果在 Vulkan 中顺序匹配,最好直接询问 NVidia;我找不到 NV 如何订购它们的信息。来自 Vulkan Loader 实现的 IIRC,顺序应该匹配来自注册表的顺序,然后是 NV 驱动程序本身给它们的顺序。即使这样,您也必须从通用代码列表中过滤掉非 NV GPU,并且您不知道 NV Vulkan ICD 实现是否与 CUDA 匹配而不询问 NV。
关于cuda - 如何确保 Vulkan 使用与 CUDA 相同的 GPU?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/64471080/
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