cuda __device__ 函数都是inline吗

是的，CUDA中的__device__函数默认是inline的，这是因为在GPU上调用函数时，需要将函数复制到每个线程中执行，而inline函数可以在编译时将函数的代码插入到调用该函数的地方，从而避免了复制的开销。但是，如果函数的代码比较复杂，或者调用次数比较少，编译器可能会决定不将其作为inline函数。此外，我们也可以使用__noinline__关键字来显式地告诉编译器不要将函数作为inline函数处理。

相关问题

failed call to cuinit: cuda_error_no_device

"failed call to cuinit: cuda_error_no_device" 错误指出了在进行CUDA初始化时没有找到可用的CUDA设备。这个错误信息通常意味着系统中没有安装或者没有正确配置CUDA驱动。

首先，需要确保系统中安装了适用于您的CUDA版本的正确驱动程序。在安装驱动程序之前，请查看您的GPU是否与该CUDA版本兼容，以避免出现不兼容的驱动程序问题。

如果您已经安装了正确的CUDA驱动程序，可以尝试以下解决方法：

1. 检查CUDA设备：运行`nvidia-smi`命令，确保显示了正确的GPU设备信息。如果没有显示任何GPU设备或显示的设备与您的实际GPU不匹配，可能需要重新安装或更新驱动程序。

2. 检查CUDA环境变量：确保正确配置了CUDA环境变量，例如`PATH`和`LD_LIBRARY_PATH`。这些环境变量应指向CUDA安装目录中的相关库和二进制文件。

3. 重新安装CUDA工具包：如果上述解决方法无效，可以尝试重新安装CUDA工具包。在此过程中，请确保选择与您的GPU和操作系统兼容的正确版本。

4. 检查其他相关软件和驱动程序：检查您的系统上是否有其他不兼容的软件或驱动程序，例如旧版本的CUDA驱动程序或其他GPU相关软件。确保这些软件与当前使用的CUDA版本兼容，或者尝试更新或卸载它们。

总结起来，解决“failed call to cuinit: cuda_error_no_device”错误需要确保正确安装和配置了适用于您的CUDA版本的驱动程序、检查CUDA设备信息、正确设置CUDA环境变量，并排除与其他不兼容软件或驱动程序的冲突。

Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.

`TORCH_USE_CUDA_DSA` is an environment variable that enables device-side assertions in PyTorch. Device-side assertions are a type of debugging feature that can help identify errors in CUDA kernels by checking for invalid memory accesses, thread divergence, and other issues at runtime.

To compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA`, you need to set the environment variable before building PyTorch from source. Here are the steps to follow:

1. Clone the PyTorch repository from GitHub:

   git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch.git
   cd pytorch

2. Set the `TORCH_USE_CUDA_DSA` environment variable:

   export TORCH_USE_CUDA_DSA=1

3. Build PyTorch from source using the provided build script:

   python setup.py install

After building PyTorch with `TORCH_USE_CUDA_DSA`, you can use the `torch.cuda.reset_peak_memory_stats()` function to reset the memory usage tracking and `torch.cuda.memory_allocated()` to get the total amount of memory allocated on the GPU.