如何确保 Vulkan 使用与 CUDA 相同的 GPU？
How do I make sure Vulkan is using the same GPU as CUDA?
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（因此其他用户的其他作业 运行 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'取值的顺序和PCI BUS上设备的顺序是一样的，但是不知道是不是vkEnumeratePhysicalDevices返回的设备顺序是这个顺序，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？
使用 VkPhysicalDeviceIDPropertiesKHR (Vulkan 1.1) resp VkPhysicalDeviceVulkan11Properties (Vulkan 1.2) 你可以获得设备 UUID，这是 CUDA_VISIBLE_DEVICES 似乎使用的格式之一。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Vulkan中的顺序匹配，最好直接问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。
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（因此其他用户的其他作业 运行 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.
我认为 'n'取值的顺序和PCI BUS上设备的顺序是一样的，但是不知道是不是vkEnumeratePhysicalDevices返回的设备顺序是这个顺序，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？
使用 VkPhysicalDeviceIDPropertiesKHR (Vulkan 1.1) resp VkPhysicalDeviceVulkan11Properties (Vulkan 1.2) 你可以获得设备 UUID，这是 CUDA_VISIBLE_DEVICES 似乎使用的格式之一。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Vulkan中的顺序匹配，最好直接问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。