获取amd的GPU使用率,使用C++代码

时间: 2024-05-01 13:18:11 浏览: 51
你可以使用 AMD GPU Profiler 工具来获取 AMD GPU 的使用率。以下是获取 AMD GPU 使用率的示例 C 代码: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> // AMD GPU Profiler的头文件 #include "CL/CL.h" #include "CPerfCounter.h" int main() { int deviceCount = 0; cl_device_id* devices = NULL; cl_ulong maxClockFrequency = 0; cl_uint numOfComputeUnits = 0; cl_platform_id platformId = 0; clGetPlatformIDs(1, &platformId, NULL); // 获取所有的AMD GPU设备 clGetDeviceIDs(platformId, CL_DEVICE_TYPE_GPU, 0, NULL, &deviceCount); devices = (cl_device_id*)malloc(sizeof(cl_device_id) * deviceCount); clGetDeviceIDs(platformId, CL_DEVICE_TYPE_GPU, deviceCount, devices, NULL); for (int i = 0; i < deviceCount; ++i) { cl_device_id device = devices[i]; // 获取设备的运行包络信息 cl_ulong maxClockFrequency = 0; clGetDeviceInfo(device, CL_DEVICE_MAX_CLOCK_FREQUENCY, sizeof(cl_ulong), &maxClockFrequency, NULL); cl_uint numOfComputeUnits = 0; clGetDeviceInfo(device, CL_DEVICE_MAX_COMPUTE_UNITS, sizeof(cl_uint), &numOfComputeUnits, NULL); // 创建 OpenCL 上下文 cl_context_properties cps[3] = { CL_CONTEXT_PLATFORM, (cl_context_properties)platformId, 0 }; cl_context context = clCreateContext(cps, 1, &device, NULL, NULL, NULL); // 创建命令队列 cl_command_queue commandQueue = clCreateCommandQueue(context, device, CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE, NULL); // 创建 Profiling 对象 CPerfCounter timer(numOfComputeUnits, commandQueue); // 创建程序对象和内核对象 const char* kernelSource = "__kernel void gpuUtil(__global float* result)\n" "{\n" " int tid = get_global_id(0);\n" " float a = 0.0f;\n" " while (true)\n" " {\n" " a += tid * 0.1f;\n" " result[tid] = a;\n" " }\n" "}\n"; cl_program program = clCreateProgramWithSource(context, 1, &kernelSource, NULL, NULL); clBuildProgram(program, 1, &device, NULL, NULL, NULL); cl_kernel kernel = clCreateKernel(program, "gpuUtil", NULL); // 创建输出数据缓冲区 cl_mem output = clCreateBuffer(context, CL_MEM_WRITE_ONLY | CL_MEM_ALLOC_HOST_PTR, sizeof(float) * numOfComputeUnits, NULL, NULL); // 设置内核参数 clSetKernelArg(kernel, 0, sizeof(cl_mem), &output); // 启动内核 size_t global_work_size[] = { numOfComputeUnits }; clEnqueueNDRangeKernel(commandQueue, kernel, 1, NULL, global_work_size, NULL, 0, NULL, NULL); // 读取结果 float* result = (float*)clEnqueueMapBuffer(commandQueue, output, CL_TRUE, CL_MAP_READ, 0, sizeof(float) * numOfComputeUnits, 0, NULL, NULL, NULL); // 计算 GPU 使用率 double gpuUtilization = timer.GetUtilization(result); printf("AMD GPU %d - Utilization: %.2f%%\n", i + 1, gpuUtilization); // 清理资源 clEnqueueUnmapMemObject(commandQueue, output, result, 0, NULL, NULL); clReleaseMemObject(output); clReleaseKernel(kernel); clReleaseProgram(program); clReleaseCommandQueue(commandQueue); clReleaseContext(context); } free(devices); return 0; } ``` 在上面的示例代码中,我们通过 AMD GPU Profiler 工具来获取GPU使用率。它利用了AMD GPU Profiler的函数库和CPerfCounter类库来计算GPU使用率,并利用OpenCL技术进行核操作。需要注意的是,该示例代码只是一个简单的演示,仅供参考,需要针对具体的GPU进行优化和调整。

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