如何设置环境变量CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
时间: 2023-10-03 18:09:14 浏览: 226
在 Windows 操作系统上,可以按照以下步骤设置环境变量 CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1:
1. 打开“控制面板”并选择“系统和安全”。
2. 选择“系统”。
3. 点击“高级系统设置”。
4. 在“系统属性”窗口中,选择“高级”选项卡。
5. 点击“环境变量”按钮。
6. 在“环境变量”窗口中,选择“系统变量”窗格。
7. 在“系统变量”窗格中,找到“CUDA_LAUNCH_BLOCKING”变量并点击“编辑”按钮。
8. 在“编辑系统变量”窗口中,将“变量值”设置为“1”并点击“确定”按钮。
9. 点击“确定”按钮关闭所有窗口。
在 Linux 或 macOS 操作系统上,可以通过终端命令设置环境变量 CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1:
```
export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
```
请注意,这种设置方式只在当前终端窗口中有效。如果要在所有终端窗口中永久设置环境变量,可以将该命令添加到 shell 配置文件中(例如,在 ~/.bashrc 文件中添加该命令)。
相关问题
使用环境变量CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1来强制CUDA同步调用,这可以帮助更准确地定位错误发生的位置。你可以在命令行中设置这个变量,例如在bash中使用export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1,然后再运行你的程序。 这一步具体怎么实现?
在命令行中设置环境变量`CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1`以强制CUDA同步调用的步骤如下:
1. 打开命令行工具。如果你使用的是Windows系统,可以打开命令提示符(CMD)或PowerShell;如果是Linux或Mac系统,则打开终端。
2. 设置环境变量。在命令行中输入相应的命令来设置环境变量。对于Linux或Mac系统,在bash中可以使用以下命令:
```
export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
```
对于Windows系统,在CMD中可以使用以下命令:
```
set CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
```
如果你在PowerShell中工作,使用以下命令:
```
$env:CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1
```
3. 运行你的程序。设置完环境变量后,你可以正常启动你的程序,此时CUDA的调用将会同步执行。
这样设置后,每次CUDA的调用都会等待直到GPU上的操作完成后才会继续,这有助于定位GPU执行过程中可能出现的错误,因为错误信息会更准确地反映出错误发生的位置。
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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