如何设置CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1

要设置 CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 环境变量，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开终端或命令提示符，输入以下命令：

   export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1

或者，如果您使用的是 Windows 系统，请运行以下命令：

   set CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1

2. 运行您的 PyTorch 代码。这样，当您的代码调用 CUDA 内核时，它会等待内核完成并返回结果，而不是异步返回并继续执行其他代码。

请注意，这种方式会降低您的代码的执行效率，因为它会阻塞代码的执行，直到 CUDA 内核完成。因此，您应该仅在需要调试 CUDA 内核错误时使用这种方式。如果您只是想提高代码的执行效率，请不要使用这种方式。

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如何在jupyter notebook中设置CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1

要在 Jupyter Notebook 中设置 CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 在 Jupyter Notebook 中打开一个新的 Notebook。

2. 在第一个代码单元格中输入以下代码：

   import os
   os.environ['CUDA_LAUNCH_BLOCKING'] = '1'

这将设置 CUDA_LAUNCH_BLOCKING 环境变量并将其值设置为 1。

3. 运行代码单元格以应用设置。

现在，当您运行使用 CUDA 的代码时，它将在调用 CUDA 内核时等待内核完成并返回结果，而不是异步返回并继续执行其他代码。请注意，这会降低您的代码的执行效率，因为它会阻塞代码的执行，直到 CUDA 内核完成。因此，您应该仅在需要调试 CUDA 内核错误时使用这种方式。

cuda_launch_blocking=1

### 回答1：
cuda_launch_blocking=1 指的是当运行 CUDA kernel 时，将会阻塞 CPU 线程直到 kernel 执行完成。这意味着 CPU 线程会一直等待直到 CUDA kernel 执行结束，这可以避免 CPU 和 GPU 之间的资源竞争。

### 回答2：
简单说，cuda_launch_blocking=1是CUDA中的一个启动选项，它用于控制CUDA运行时库的执行方式。当设置为1时，CUDA程序会等待当前执行的CUDA函数执行完毕，然后再开始执行后面的代码；而当设置为0时，CUDA程序不会等待，会直接进入下一条指令，这个时候CUDA函数仍在后台执行。

我们知道，在使用CUDA进行GPU计算时，CUDA函数通常是在主机（CPU）和设备（GPU）之间来回传输数据的，这个过程需要时间，而且也会占用一些资源。当cuda_launch_blocking=1时，CPU会等待GPU计算完成才继续执行CPU代码，这意味着CPU资源在等待GPU完成时会被浪费，因此通常不太适用于需要同时进行CPU和GPU计算的情况。

然而，当cuda_launch_blocking=0时，CPU和GPU可以同时工作，CPU可以执行其他任务，这样可以减少CPU的空闲时间。但是，如果在没有正确同步的情况下使用该选项，可能会导致GPU计算结果不正确，或者在处理大规模数据时可能会出现过多的GPU资源调度冲突，进而影响程序的性能。因此，在前期开发过程中必须进行仔细的测试，确保正确的同步和优化，避免出现问题。

在一些CUDA编程场景中，cuda_launch_blocking会经常用到。例如在实时应用程序开发中，需要等待GPU计算返回结果后再更新系统的状态；在一些模拟场景中，可能需要GPU计算结束后再进行下一步操作。因此，cuda_launch_blocking的适用性还是很广泛的。

### 回答3：
cuda_launch_blocking=1是一个与CUDA相关的参数，它的作用是在调用CUDA函数时使调用线程阻塞。在详细解释该参数的作用之前，先介绍一下CUDA的异步操作模式。

在CUDA中，异步操作是指设备上的任务和主机上的任务可以同时执行，这使得应用程序在执行CUDA代码时可以充分利用设备的计算资源，以提高应用程序的性能。CUDA提供了一种异步操作的机制，即在执行CUDA函数时，可以使用cudaStream参数来控制异步操作的执行顺序。在使用cudaStream时，CUDA函数会立即返回，而被调用的函数将在GPU上运行，并将任务放入由stream控制的任务队列中。

而当cuda_launch_blocking=1时，CUDA函数会阻塞调用线程，即在GPU端完成的操作会在当前线程被执行之前完成。这样做的目的是为了强制同步，以便确保GPU端的操作已经完成。因此，当程序使用cuda_launch_blocking=1时，调用线程将被阻塞，直到GPU端的操作完成并且主机端的任务也完成以后才会恢复。

需要注意的是，使用cuda_launch_blocking=1会对程序的性能产生一定的影响。如果按照正常的异步模式调用程序，应用程序会在等待GPU端的任务完成时，继续执行其他主机端的任务，从而提高程序并行性和执行效率。而如果使用cuda_launch_blocking=1，调用线程将被阻塞直到GPU端的操作完成，从而减少了程序的并行性。

综上所述，cuda_launch_blocking=1是一个会影响CUDA异步操作模式的参数，它的作用是强制同步，并在主机端等待GPU端的任务完成。但由于它减少了程序的并行性，应该慎重使用，特别是当程序需要使用CUDA的性能优势时。