Memory 我的设备的全局内存大小是多少？

我有特斯拉C2075。我想知道全局内存大小。所以我运行了

deviceQuery

SDK示例。它报告我4GB的全局内存，但当我运行nvidia smi时，它报告6GB的全局内存。为什么会出现这种不匹配？是否有专门用于操作系统的内存？ /设备查询报告：

CUDA设备查询（运行时API）版本（CUDART静态链接）

找到1个支持CUDA的设备

设备0：“特斯拉C2075”
CUDA驱动程序版本/运行时版本5.0/5.0
CUDA能力主要/次要版本号：2.0
全局内存总量：4096 MB（4294967295字节）

nvidia smi-q输出：

内存使用率
总数：5375MB
已使用：39MB
免费：5336MB

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您运行的是32位Linux，因此进程只能使用4GB的设备内存

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该设备仍有6GB，因此如果两个进程共享该设备，则它们可以占用全部6GB，但每个进程只能使用4GB。

是否确实报告了4GB？启用ECC后，我预计6GB会有所减少（准确地说是12.5%），但不会减少2GB。我自己不使用32位，因此无法验证，但我想知道这是否是32位操作系统的问题。如中所述，它只能处理4GB的全局内存，所以这就是它报告的内容。不一定是可用的物理量。哦…可以。。不确定CUDA中主机和驱动程序/设备之间的指针大小是否始终相同，因此如果您有32位操作系统，您的GPU也应该使用32位指针。我想这就是问题所在。所以如果我想访问GPU中的所有内存，那么我应该使用64位系统吗？如果你想从单个进程访问GPU中的所有内存，那么是的。32位指针最多可以指向4G字节，因此很容易理解为什么需要更大的指针才能寻址更大的内存。同样的情况也适用于CPU，每个32位进程都有4GB的限制（实际上更少，因为操作系统需要一些）。@Tom，你说的是CPU的情况，但很可能CUDA的驱动程序支持需要一个64位内核才能访问全部64位的视频内存。@Archeasoftware:我想你误解了，因为这正是我的观点：如果你有一个32位的应用程序，你只能处理4GB的内存。如果你有一个64位的应用程序，那么你不仅可以寻址所有的GPU内存，而且还可以得到UVA，这意味着GPU和CPU指针位于不同的空间，你可以根据指针值确定数据的位置。汤姆，为什么你认为CUDA驱动程序不需要64位内核来支持内存大于4GB的GPU板？这与您在评论中提出的任何约束条件都大不相同，作为CUDA 64位支持的最初实现者，如果需要64位内核支持，我一点也不会感到惊讶。我还没有试过在32位内核上运行6G板，在看到它之前我不会相信它能工作。