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LinuxでCUDAコアの数を取得する方法

この記事では、LinuxでCUDAコアの数を取得する方法について学びます。テキストの対象として、NVIDIA GeForce RTX 3080のCUDAコアの数を取得します。

このチュートリアルでは、あなたは学びます:

  • NVIDIAドライバーを使用してCUDAコアの数を取得する方法
  • NVIDIA CUDAツールキットを使用してCUDAコアの数を取得する方法

NVIDIA RTX 3080のCUDAコア数

ソフトウェアの要件と使用される規約

LinuxでNVIDIAドライバーを使用してCUDAコアの数を取得する方法

  1. 最初のステップは、NVIDIAグラフィックカードに適切なドライバーをインストールすることです。そのために、私たちのNVIDIAドライバーインストールガイドのいずれかを参照してください。

  2. 準備が整ったら、次のコマンドオプションを使用して nvidia-settings コマンドを実行してください。例えば、これは私たちのNVIDIA RTX 3080 GPUのCUDAコアの数です:

    nvidia-settings -q CUDACores -t
8704
8704

LinuxでNVIDIAドライバーを使用してCUDAコアの数を取得する方法

    1. NVIDIA CUDAツールキットのインストールを始めましょう。以下は一般的な64ビットLinuxディストリビューションにおけるCUDAツールキットのインストール例です：
      UBUNTU 20.04:

      wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubunt4/x86_64/cuda-ubunt4.pin
sudo mv cuda-ubunt4.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubunt4/x86_64/7fa2af80.pub
sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubunt4/x86_64/ /"
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

      DEBIAN 10:

      apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/debian10/x86_64/7fa2af80.pub
add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/debian10/x86_64/ /"
add-apt-repository contrib
apt-get update
apt-get -y install cuda

      RHEL 8/CENTOS 8:

      sudo dnf config-manager --add-repo https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel8/x86_64/cuda-rhel8.repo
sudo dnf clean all
sudo dnf -y module install nvidia-driver:latest-dkms
sudo dnf -y install cuda

      2. CUDAのインストールガイドについては、CUDAダウンロードをご覧ください。

    2. CUDAツールキットのインストールの一部として、そのdeviceQueryディレクトリを見つけてください。

      locate deviceQuery

      上記のコマンドは、以下のような出力を返すべきです:

      locate deviceQuery
/usr/local/cuda-11.4/extras/demo_suite/deviceQuery
/usr/local/cuda-11.4/samples/1_Utilities/deviceQuery
/usr/local/cuda-11.4/samples/1_Utilities/deviceQuery/Makefile
/usr/local/cuda-11.4/samples/1_Utilities/deviceQuery/NsightEclipse.xml
/usr/local/cuda-11.4/samples/1_Utilities/deviceQuery/deviceQuery.cpp
...

  1. deviceQuery のソースコードをコンパイルします:

    cd /usr/local/cuda-11.4/samples/1_Utilities/deviceQuery
make

  2. 新しくコンパイルされたバイナリを実行して、あなたのNVIDIA GPUのCUDAコア数を取得します。:

    ./deviceQuery 
./deviceQuery Starting...

 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "NVIDIA GeForce RTX 3080"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          11.4 / 11.4
  CUDA Capability Major/Minor version number:    8.6
  Total amount of global memory:                 10015 MBytes (10501423104 bytes)
  (068) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP:    8704 CUDA Cores
  GPU Max Clock rate:                            1800 MHz (1.80 GHz)
  Memory Clock rate:                             9501 Mhz
  Memory Bus Width:                              320-bit
  L2 Cache Size:                                 5242880 bytes
  Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)         1D=(131072), 2D=(131072, 65536), 3D=(16384, 16384, 16384)
  Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers  1D=(32768), 2048 layers
  Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers  2D=(32768, 32768), 2048 layers
  Total amount of constant memory:               65536 bytes
  Total amount of shared memory per block:       49152 bytes
  Total shared memory per multiprocessor:        102400 bytes
  Total number of registers available per block: 65536
  Warp size:                                     32
  Maximum number of threads per multiprocessor:  1536
  Maximum number of threads per block:           1024
  Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
  Max dimension size of a grid size    (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)
  Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes
  Texture alignment:                             512 bytes
  Concurrent copy and kernel execution:          Yes with 2 copy engine(s)
  Run time limit on kernels:                     Yes
  Integrated GPU sharing Host Memory:            No
  Support host page-locked memory mapping:       Yes
  Alignment requirement for Surfaces:            Yes
  Device has ECC support:                        Disabled
  Device supports Unified Addressing (UVA):      Yes
  Device supports Managed Memory:                Yes
  Device supports Compute Preemption:            Yes
  Supports Cooperative Kernel Launch:            Yes
  Supports MultiDevice Co-op Kernel Launch:      Yes
  Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID:   0 / 1 / 0
  Compute Mode:
     < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 11.4, CUDA Runtime Version = 11.4, NumDevs = 1
Result = PASS

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