如何获得 cuda 设备中的核心数?

How can I get number of Cores in cuda device?

我正在寻找一个计算我的 cuda 设备核心数的函数。我知道每个微处理器都有特定的内核,我的 cuda 设备有 2 个微处理器。

我搜索了很多,想找到一个 属性 函数来计算每个微处理器的核心数,但我找不到。我使用下面的代码,但我仍然需要核心数?

代码:

void printDevProp(cudaDeviceProp devProp)
{   printf("%s\n", devProp.name);
printf("Major revision number:         %d\n", devProp.major);
printf("Minor revision number:         %d\n", devProp.minor);
printf("Total global memory:           %u", devProp.totalGlobalMem);
printf(" bytes\n");
printf("Number of multiprocessors:     %d\n", devProp.multiProcessorCount);
printf("Total amount of shared memory per block: %u\n",devProp.sharedMemPerBlock);
printf("Total registers per block:     %d\n", devProp.regsPerBlock);
printf("Warp size:                     %d\n", devProp.warpSize);
printf("Maximum memory pitch:          %u\n", devProp.memPitch);
printf("Total amount of constant memory:         %u\n",   devProp.totalConstMem);
return;
}

每个多处理器的内核数是唯一“缺失”的数据。该数据未直接在 cudaDeviceProp 结构中提供,但可以根据 published data and more published datadevProp.majordevProp.minor 条目中推断出来,它们共同构成了 CUDA 设备的计算能力

像这样的东西应该可以工作:

#include "cuda_runtime_api.h"
// you must first call the cudaGetDeviceProperties() function, then pass 
// the devProp structure returned to this function:
int getSPcores(cudaDeviceProp devProp)
{  
    int cores = 0;
    int mp = devProp.multiProcessorCount;
    switch (devProp.major){
     case 2: // Fermi
      if (devProp.minor == 1) cores = mp * 48;
      else cores = mp * 32;
      break;
     case 3: // Kepler
      cores = mp * 192;
      break;
     case 5: // Maxwell
      cores = mp * 128;
      break;
     case 6: // Pascal
      if ((devProp.minor == 1) || (devProp.minor == 2)) cores = mp * 128;
      else if (devProp.minor == 0) cores = mp * 64;
      else printf("Unknown device type\n");
      break;
     case 7: // Volta and Turing
      if ((devProp.minor == 0) || (devProp.minor == 5)) cores = mp * 64;
      else printf("Unknown device type\n");
      break;
     case 8: // Ampere
      if (devProp.minor == 0) cores = mp * 64;
      else if (devProp.minor == 6) cores = mp * 128;
      else printf("Unknown device type\n");
      break;
     default:
      printf("Unknown device type\n"); 
      break;
      }
    return cores;
}

(在浏览器中编码)

“核心”是一个营销术语。我认为最常见的含义是将其等同于SM中的SP单位。这就是我在这里展示的意思。我还从中省略了 cc 1.x 设备,因为 CUDA 7.0 和 CUDA 7.5

不再支持这些设备类型

Pythonic 版本是

也许这会有所帮助。

https://devtalk.nvidia.com/default/topic/470848/cuda-programming-and-performance/what-39-s-the-proper-way-to-detect-sp-cuda-cores-count-per-sm-/post/4414371/#4414371

"有一个库 helper_cuda.h 其中包含一个例程 _ConvertSMVer2Cores(int major, int minor) 计算能力级别 GPU 的数量和 returns 每个 SM 或 SMX 中的核心(流处理器)数量” - 来自 post.

在linux中可以运行以下命令获取CUDA核心数:

nvidia-settings -q CUDACores -t

要在 C 中获取此命令的输出,请使用 popen 函数。

正如 Vraj Pandya 所说,在 nvidia 的 cuda-samples github repository 上的 Common/helper_cuda.h 文件中有一个函数 (_ConvertSMVer2Cores) 提供了此功能。您只需将其结果乘以来自 GPU 的多处理器数量。

只是想提供一个电流link。

#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include <helper_cuda.h> // You need to place this file somewhere where it can be
                         // found by the linker. 
                         // The file itself seems to also require the 
                         // `helper_string.h` file (in the same folder as 
                         // `helper_cuda.h`).

int deviceID;
cudaDeviceProp props;

cudaGetDevice(&deviceID);
cudaGetDeviceProperties(&props, deviceID);
    
int CUDACores = _ConvertSMVer2Cores(props.major, props.minor) * props.multiProcessorCount;