快捷方式

CUDA 环境变量

有关 CUDA 运行时环境变量的更多信息,请参见 CUDA 环境变量.

PyTorch 环境变量

变量

描述

PYTORCH_NO_CUDA_MEMORY_CACHING

如果设置为 1,则禁用在 CUDA 中缓存内存分配。这对于调试很有用。

PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

有关此环境变量的更深入解释,请参见 内存管理.

PYTORCH_NVML_BASED_CUDA_CHECK

如果设置为 1,则在导入检查 CUDA 是否可用的 PyTorch 模块之前,PyTorch 将使用 NVML 检查 CUDA 驱动程序是否正常运行,而不是使用 CUDA 运行时。如果分叉的进程在 CUDA 初始化时出现错误,这将很有帮助。

TORCH_CUDNN_V8_API_LRU_CACHE_LIMIT

cuDNN v8 API 的缓存限制。这用于限制 cuDNN v8 API 使用的内存。默认值为 10000,假设每个执行计划为 200KiB,则大致对应于 2GiB。设置为 0 表示无限制,或设置为负值表示无缓存。

TORCH_CUDNN_V8_API_DISABLED

如果设置为 1,则禁用 cuDNN v8 API。并将回退到 cuDNN v7 API。

TORCH_ALLOW_TF32_CUBLAS_OVERRIDE

如果设置为 1,则强制启用 TF32,覆盖 set_float32_matmul_precision 设置。

TORCH_NCCL_USE_COMM_NONBLOCKING

如果设置为 1,则在 NCCL 中启用非阻塞错误处理。

TORCH_NCCL_AVOID_RECORD_STREAMS

如果设置为 0,则启用回退到 NCCL 中基于记录流的同步行为。

TORCH_CUDNN_V8_API_DEBUG

如果设置为 1,则检查是否正在使用 cuDNN V8。

CUDA 运行时和库环境变量

变量

描述

CUDA_VISIBLE_DEVICES

应使 CUDA 运行时可用的 GPU 设备 ID 的逗号分隔列表。如果设置为 -1,则没有任何 GPU 可用。

CUDA_LAUNCH_BLOCKING

如果设置为 1,则使 CUDA 调用同步。这对于调试很有用。

CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG

此环境变量用于设置每个分配的 cuBLAS 工作空间配置。格式为 :[SIZE]:[COUNT]。例如,每个分配的默认工作空间大小为 CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG=:4096:2:16:8,它指定了总大小为 2 * 4096 + 8 * 16 KiB。要强制 cuBLAS 避免使用工作空间,请设置 CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG=:0:0

CUDNN_CONV_WSCAP_DBG

CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG 类似,此环境变量用于设置每个分配的 cuDNN 工作空间配置。

CUBLASLT_WORKSPACE_SIZE

CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG 类似,此环境变量用于设置 cuBLASLT 的工作空间大小。

CUDNN_ERRATA_JSON_FILE

可以设置为错误过滤器文件路径,该过滤器可以传递给 cuDNN 以避免特定的引擎配置,主要用于调试或硬编码自动调整。

NVIDIA_TF32_OVERRIDE

如果设置为 0,则在所有内核中全局禁用 TF32,覆盖所有 PyTorch 设置。

文档

访问 PyTorch 的全面开发者文档

查看文档

教程

获取面向初学者和高级开发者的深入教程

查看教程

资源

查找开发资源并获得问题的解答

查看资源