# 3.8。設備管理
> 原文: [http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/cuda/device-management.html](http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/cuda/device-management.html)
對于多 GPU 機器,用戶可能想要選擇要使用的 GPU。默認情況下,CUDA 驅動程序選擇最快的 GPU 作為設備 0,這是 Numba 使用的默認設備。
除非使用托管/提供多個支持 CUDA 的 GPU 的系統,否則此頁面上介紹的功能通常不感興趣。
## 3.8.1。設備選擇
如果需要,必須在使用任何 CUDA 功能之前完成設備選擇。
```py
from numba import cuda
cuda.select_device(0)
```
該設備可以通過以下方式關閉:
```py
cuda.close()
```
然后,用戶可以使用其他設備創建新上下文。
```py
cuda.select_device(1) # assuming we have 2 GPUs
```
```py
numba.cuda.select_device(device_id)
```
為所選 _device_id_ 創建新的 CUDA 上下文。 _device_id_ 應該是設備的編號(從 0 開始;設備順序由 CUDA 庫確定)。上下文與當前線程相關聯。 Numba 目前每個線程只允許一個上下文。
如果成功,則此函數返回設備實例。
```py
numba.cuda.close()
```
顯式關閉當前線程中的所有上下文。
注意
編譯的函數與 CUDA 上下文相關聯。這使得關閉和創建新設備并不是非常有用,盡管當機器有多個 GPU 時,選擇使用哪個設備當然很有用。
# 3.9。設備列表
設備列表是系統中所有 GPU 的列表,可以編制索引以獲取確保在所選 GPU 上執行的上下文管理器。
```py
numba.cuda.gpus
```
```py
numba.cuda.cudadrv.devices.gpus
```
`gpus`是`_DeviceList`類的一個實例,也可以從中檢索當前的 GPU 上下文:
```py
class numba.cuda.cudadrv.devices._DeviceList
```
```py
current
```
如果沒有活動設備,則返回活動設備或 None
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- 1.7。用@jitclass 編譯 python 類
- 1.8。使用@cfunc 創建 C 回調
- 1.9。提前編譯代碼
- 1.10。使用@jit 自動并行化
- 1.11。使用@stencil裝飾器
- 1.12。從 JIT 代碼 中回調到 Python 解釋器
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- 5.1。概述
- 5.2。編寫 HSA 內核
- 5.3。內存管理
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- 5.5。支持的原子操作
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- 5.7。 ROC Ufuncs 和廣義 Ufuncs
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- 6.1。高級擴展 API
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- 7.1。貢獻給 Numba
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- 7.3。多態調度
- 7.4。關于發電機的注意事項
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- 7.6。使用 Numba Rewrite Pass 獲得樂趣和優化
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