判断程序是否调用了CUDA成功的代码
时间: 2023-08-07 16:04:16 浏览: 59
判断程序是否调用了CUDA成功可以通过检查CUDA API函数调用的返回值来确定。如果CUDA API函数返回值是cudaSuccess,则表示函数调用成功,否则表示调用失败。以下是示例代码:
```c++
#include <cuda_runtime.h>
#include <stdio.h>
int main() {
cudaError_t status = cudaSetDevice(0); // 设置使用的GPU设备
if (status != cudaSuccess) {
printf("Failed to set CUDA device!\n");
return 1;
}
// TODO: 进行CUDA计算
return 0;
}
```
在上面的示例代码中,我们首先调用了`cudaSetDevice()`函数来选择使用的GPU设备。如果函数返回值是`cudaSuccess`,则表示设备选择成功;否则表示选择失败。接下来,我们可以在TODO部分进行CUDA计算。
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torch判断程序是否调用了CUDA成功的代码
可以使用以下代码来判断程序是否成功调用了CUDA:
```python
import torch
if torch.cuda.is_available():
device = torch.device("cuda")
print("CUDA is available")
else:
device = torch.device("cpu")
print("CUDA is not available")
# 将模型和数据移到设备上
model.to(device)
data.to(device)
# 运行模型
output = model(data)
```
在这里,我们首先检查CUDA是否可用。如果CUDA可用,则将设备设置为CUDA设备。否则,将设备设置为CPU。然后,我们将模型和数据移到设备上,最后运行模型。如果成功运行,则说明程序成功调用了CUDA。
判断cuda是否调用成功
在使用CUDA加速的时候,我们需要判断是否调用成功。一般来说,CUDA函数会返回一个cudaError_t类型的错误码,如果返回的错误码为cudaSuccess,说明调用成功;否则,返回的错误码会对应一个相应的错误信息。
以下是一个示例代码:
```c++
cudaError_t cudaStatus;
cudaStatus = cudaMalloc((void**)&deviceArray, arraySize * sizeof(int));
if (cudaStatus != cudaSuccess) {
fprintf(stderr, "cudaMalloc failed: %s\n", cudaGetErrorString(cudaStatus));
return 1;
}
```
在上面的示例中,我们调用了cudaMalloc函数分配一段内存空间,然后判断返回的错误码是否为cudaSuccess。如果不是,就使用cudaGetErrorString函数来获取对应的错误信息,并打印到标准错误输出流(stderr)中。