“Проверка доступности CUDA с помощью среды выполнения ONNX: удобное руководство для энтузиастов графических процессоров”

Метод 1: проверка доступности CUDA с помощью системных требований среды выполнения ONNX

Среда выполнения ONNX предоставляет удобный способ проверить, доступен ли CUDA в вашей системе. Вот фрагмент кода, который поможет вам начать:

import onnxruntime as ort
# Check if CUDA is available
cuda_available = ort.get_device() == 'GPU'
if cuda_available:
    print("CUDA is available on your system!")
else:
    print("Oops! CUDA is not available.")

Метод 2: использование PyTorch для проверки доступности CUDA

PyTorch — еще одна популярная среда глубокого обучения, которая хорошо интегрируется с CUDA. Вы можете использовать PyTorch, чтобы проверить, доступен ли CUDA. Вот пример кода:

import torch
# Check if CUDA is available
cuda_available = torch.cuda.is_available()
if cuda_available:
    print("CUDA is available on your system!")
else:
    print("Oops! CUDA is not available.")

Метод 3: проверка доступности CUDA с помощью количества устройств графического процессора

Если вы хотите получить более подробную информацию и узнать, сколько устройств с поддержкой CUDA доступно, вы можете использовать следующий код:

import torch
# Get the number of available GPUs
gpu_count = torch.cuda.device_count()
if gpu_count > 0:
    print(f"You have {gpu_count} CUDA-enabled device(s)!")
else:
    print("Oops! No CUDA-enabled devices found.")

Метод 4. Проверка доступности CUDA с помощью запроса устройства

Набор инструментов NVIDIA CUDA предоставляет удобную утилиту под названием deviceQuery, которая позволяет вам проверять состояние ваших устройств с поддержкой CUDA. Вот как вы можете его использовать:

1. Откройте терминал или командную строку.
2. Перейдите в каталог установки CUDA Toolkit.
3. Найдите утилиту deviceQuery(обычно она находится в папке bin).
4. Запустите утилиту, выполнив команду ./deviceQuery(Linux/macOS) или deviceQuery.exe(Windows).

Утилита предоставит подробную информацию о ваших устройствах CUDA, включая их доступность и возможности.

Метод 5: проверка доступности CUDA с помощью переменных среды

Иногда доступность CUDA можно определить путем проверки переменных среды. Вот как это можно сделать на Python:

import os
# Check if CUDA is available through environment variables
cuda_available = 'CUDA_VISIBLE_DEVICES' in os.environ
if cuda_available:
    print("CUDA is available on your system!")
else:
    print("Oops! CUDA is not available.")

Подведем итоги и желаем удачного взлома графического процессора!

Мы изучили несколько методов проверки доступности CUDA с помощью среды выполнения ONNX. Независимо от того, предпочитаете ли вы использовать системные требования ONNX Runtime, PyTorch, количество устройств графического процессора, запрос устройства или переменные среды, теперь в вашем распоряжении целый ряд опций. Удачного взлома графического процессора!