torch.cuda.cudart
-
torch.cuda.cudart()[исходный код] -
Получает модуль API среды выполнения CUDA.
Эта функция инициализирует среду выполнения CUDA, если она ещё не инициализирована, и возвращает модуль API среды выполнения CUDA (_cudart). Модуль API среды выполнения CUDA предоставляет доступ к различным функциям среды выполнения CUDA.
- Параметры:
-
Нет –
- Возвращает:
-
Модуль API среды выполнения CUDA (_cudart).
- Тип возвращаемого значения:
-
module
- Вызывает исключения:
-
- RuntimeError – Если CUDA невозможно повторно инициализировать в дочернем процессе, созданном с помощью fork.
- AssertionError – Если PyTorch собран без поддержки CUDA или функции libcudart недоступны.
- Пример операций CUDA с профилированием:
-
>>> import torch >>> from torch.cuda import cudart, check_error >>> import os >>> >>> os.environ["CUDA_PROFILE"] = "1" >>> >>> def perform_cuda_operations_with_streams(): >>> stream = torch.cuda.Stream() >>> with torch.cuda.stream(stream): >>> x = torch.randn(100, 100, device='cuda') >>> y = torch.randn(100, 100, device='cuda') >>> z = torch.mul(x, y) >>> return z >>> >>> torch.cuda.synchronize() >>> print("====== Start nsys profiling ======") >>> check_error(cudart().cudaProfilerStart()) >>> with torch.autograd.profiler.emit_nvtx(): >>> result = perform_cuda_operations_with_streams() >>> print("CUDA operations completed.") >>> check_error(torch.cuda.cudart().cudaProfilerStop()) >>> print("====== End nsys profiling ======") - Чтобы выполнить этот пример и сохранить данные профилирования, запустите:
-
>>> $ nvprof --profile-from-start off --csv --print-summary -o trace_name.prof -f -- python cudart_test.py
Эта команда профилирует операции CUDA в предоставленном скрипте и сохраняет данные профилирования в файл с именем
trace_name.prof. Параметр–profile-from-start offгарантирует, что профилирование начнётся только после вызоваcudaProfilerStartв скрипте. Параметры–csvи–print-summaryформатируют вывод профилирования в виде CSV-файла и выводят сводку соответственно. Параметр-oзадаёт имя выходного файла, а параметр-fпринудительно перезаписывает выходной файл, если он уже существует.
© 2026, PyTorch Contributors
PyTorch has a BSD-style license, as found in the LICENSE file.
https://docs.pytorch.org/docs/2.14/generated/torch.cuda.cudart.html