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

这是一个 CUDA 设备查询的错误信息，可能是因为您的计算机没有安装或者没有正确配置 CUDA 相关的软件和硬件。您可以检查您的 GPU 是否支持 CUDA，以及是否安装了正确版本的 CUDA 驱动程序和 CUDA 工具包。您也可以查看您的环境变量是否正确设置。如果您需要更多帮助，请提供更多的错误信息或上下文信息。

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)