Query ./deviceQuery Starting... CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking) cudaGetDeviceCount returned 38 -> no CUDA-capable device is detected Result = FAIL

这是一段 CUDA 设备查询的代码，其中的错误信息是因为没有检测到 CUDA 设备。这可能是因为您的计算机没有安装 CUDA 或者您的 CUDA 驱动程序没有正确安装。您需要检查您的计算机是否满足 CUDA 的硬件要求，并安装正确版本的 CUDA 驱动程序。您也可以尝试在其他支持 CUDA 的计算机上运行此代码，看看是否有同样的错误。

相关问题

deviceQuery.exe Starting... CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking) cudaGetDeviceCount returned 100 -> no CUDA-capable device is detected Result = FAIL

这个错误信息表明 CUDA 驱动程序未正确检测到可用的 CUDA 设备。

首先，请确保已正确安装 CUDA 驱动程序和 CUDA 工具包，并在环境变量中添加了相应的路径。如果您已经安装了驱动程序和工具包，那么可能是因为您的设备不支持 CUDA。

如果您的设备支持 CUDA，但仍然出现此错误，请检查您的 GPU 是否正确安装并连接到计算机上。您可以尝试重新连接 GPU 或更换 GPU 来解决此问题。

如果您的设备不支持 CUDA，则可以考虑使用 CPU 版本的 TensorFlow 或者在支持 CUDA 的设备上进行开发和测试。

cudart.cudaMemcpy

`cudart.cudaMemcpy`是CUDA库中的一个函数，用于在主机和设备之间进行内存数据的传输。它的原型如下：

cudart.cudaMemcpy(dst, src, count, kind)

其中，`dst`是目标内存地址，`src`是源内存地址，`count`是要传输的数据大小（以字节为单位），`kind`是传输的类型。

`kind`参数可以取以下几个值：
- `cudaMemcpyHostToHost`：主机到主机的内存拷贝
- `cudaMemcpyHostToDevice`：主机到设备的内存拷贝
- `cudaMemcpyDeviceToHost`：设备到主机的内存拷贝
- `cudaMemcpyDeviceToDevice`：设备到设备的内存拷贝

下面是一个示例代码，演示了如何使用`cudart.cudaMemcpy`函数将数据从主机内存拷贝到设备内存：

import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit

# 分配主机内存和设备内存
h_A = cuda.pagelocked_empty(size, dtype=np.float32)
d_A = cuda.mem_alloc(h_A.nbytes)

# 将数据从主机内存拷贝到设备内存
cuda.memcpy_htod(d_A, h_A)