LinuxCUDA设备信息查询与编程实践

CUDA 技术的核心在于利用 GPU 的并行计算能力来显著提高数据处理效率。在实际应用中，开发人员通常需要在设备（例如显卡）上分配内存并执行代码。现代显卡往往集成了多个 GPU 单元，例如 NVIDIA GeForce GTX TITAN X 在单一卡片上就配置了双 GPU，这意味着一台装有此类显卡的计算机实际上拥有两颗支持 CUDA 计算的处理器。

自 CUDA 3.0 版本起，cudaDeviceProp 结构体中包含了丰富的设备属性信息，这些信息对于开发者理解和优化 CUDA 应用程序至关重要。具体包括但不限于：

• 设备名称 name
• 全局内存总量 totalGlobalMem
• 每个线程块的共享内存大小 sharedMemPerBlock
• 每个线程块的寄存器数量 regsPerBlock
• Warp 大小 warpSize
• 最大内存地址步长 memPitch
• 每个线程块的最大线程数 maxThreadsPerBlock
• 线程维度的最大值 maxThreadsDim
• 网格维度的最大值 maxGridSize
• 常量内存总量 totalConstMem
• 主次版本号 major 和 minor
• 时钟频率 clockRate
• 纹理对齐大小 textureAlignment
• 设备重叠传输功能 deviceOverlap
• 多处理器数量 multiProcessorCount
• 内核执行超时功能 kernelExecTimeoutEnabled
• 是否为集成显卡 integrated
• 主机内存映射功能 canMapHostMemory
• 计算模式 computeMode
• 一维纹理最大尺寸 maxTexture1D
• 二维纹理最大尺寸 maxTexture2D
• 三维纹理最大尺寸 maxTexture3D
• 二维纹理数组最大尺寸 maxTexture2DArray
• 并发内核执行功能 concurrentKernels

以下是一个简单的 C++ 程序示例，用于展示如何查询和显示 CUDA 设备的属性信息：

#include 
#include 

int main() {
    cudaDeviceProp prop;
    int count;
    cudaGetDeviceCount(&count);
    for (int i = 0; i         cudaGetDeviceProperties(&prop, i);
        std::cout <<"--- General Information for device " <        std::cout <<"Name: " <        std::cout <<"Compute Capability: " <        std::cout <<"Clock Rate: " <        std::cout <<"Device Copy Overlap: " <<(prop.deviceOverlap ? "Enabled" : "Disabled") <<"\n";
        std::cout <<"Kernel Execution Timeout: " <<(prop.kernelExecTimeoutEnabled ? "Enabled" : "Disabled") <<"\n";
        std::cout <<"--- Memory Information for device " <        std::cout <<"Total Global Memory: " <        std::cout <<"Total Constant Memory: " <        std::cout <<"Max Memory Pitch: " <        std::cout <<"Texture Alignment: " <        std::cout <<"--- Multiprocessor Information for device " <        std::cout <<"Multiprocessor Count: " <        std::cout <<"Shared Memory Per Block: " <        std::cout <<"Registers Per Block: " <        std::cout <<"Threads In Warp: " <        std::cout <<"Max Threads Per Block: " <        std::cout <<"Max Thread Dimensions: (" <        std::cout <<"Max Grid Dimensions: (" <        std::cout <<"\n";
    }
    return 0;
}

通过上述代码，用户可以获得关于其 CUDA 设备的详细信息，这对于后续的 GPU 编程和性能优化具有重要的参考价值。