Cuda '之间的ID不一致；英伟达smi-L'；和cuDeviceGetName（）

我在shell中运行此命令并获得：

C:\Users\me>nvidia-smi -L    
GPU 0: Quadro K2000 (UUID: GPU-b1ac50d1-019c-58e1-3598-4877fddd3f17)    
GPU 1: Quadro 2000 (UUID: GPU-1f22a253-c329-dfb7-0db4-e005efb6a4c7)

但在我的代码中，当我运行cuDeviceGetName（..，ID）时，其中ID是nvidia smi输出给定的ID，设备已反转：GPU 0变为Quadro 2000，GPU 1变为Quadro K2000

这是预期的行为还是错误？有人知道一个解决办法，使nvidia smi获得“真实”的GPU ID吗？我可以使用UUID通过nvmlDeviceGetUUID（）获得合适的设备，但是使用nvml API对于我试图实现的目标来说似乎有点太复杂了

问题：讨论CUDA如何在没有明确结论的情况下为设备分配ID

我正在使用CUDA 6.5

编辑：我已经看了nvidia smi手册页（应该早点看…）。它说：

“建议希望一致性的用户使用UUDI或PCI总线ID，因为设备枚举顺序不保证一致”

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仍在寻找混乱…

这是预期的行为

nvidia smi

按PCI顺序枚举

默认情况下，CUDA驱动程序和运行时API不支持

您链接的问题清楚地显示了如何关联两个编号/排序方案

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无法使nvidia smi修改其订购方案，以匹配CUDA运行时或驱动程序API生成的任何内容。但是，您可以通过在CUDA 8中使用来修改CUDA运行时枚举顺序。

这是预期的行为

nvidia smi主页上说

驱动程序返回的自然枚举中GPU/单元的基于0的索引

CUDA API根据“编程指南”3.2.6.1设备枚举按计算能力的降序进行枚举

我有这个问题，我写了一个程序是模拟nvidia smi，但与枚举设备的顺序与CUDA API一致。在程序的文本ref中进一步

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我之所以编写该程序，是因为nvidia smi无法按照与CUDA API一致的顺序枚举设备。

您可以在shell中为CUDA环境设置设备顺序，以遵循总线ID，而不是默认的最快卡。需要CUDA 7及以上

export CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID

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即使文档中也说明它是按pciBusId排序的，但我怀疑这是否是唯一的标准，因为在我的机器上，2x特斯拉K80在同一个pciBusId上。我想知道这两个婴儿的正确顺序是什么。“2x特斯拉K80在同一个pciBusid上”是不可能的。仔细查看您的设备查询输出好的，同一个pciBusId上可能有多张卡（由报告），只能由pciDeviceID进行区分。例如，Tensorflow打印：第一张卡：pciBusID:0000:00:04.0第二张卡：pciBusID:0000:00:05.0但是，这两张卡都有相同的总线id。“0000:00:05.0”由“[domain]：[bus]：[device]。[function]”（请参阅）此处使用的PCI_bus_id令牌指的是PCI设备计数的完整BDF格式。从这个意义上讲，两个单独的GPU设备不能具有相同的完整BDF，环境变量中使用的令牌将按照已排序的BDF顺序对设备进行一致的排序。我明白了，谢谢您的解释。已经认为当有多种格式时，仅“pciBusId”就有点误导。因此，很高兴知道是总线：Device.Function（BDF）符号用于订购设备。